2、考察运营管理***和职能部门沟通关系
很多企业里因为运营管理专才的缺乏，为了支持体系的运作，往往采用兼职的方式，从各职能部门中抽取人员负责相关工作，因此他们在推行体系时往往会面对角色的迷失——既要推动日常业务工作，又要推动项目运营管理，而且两者之间的约束往往是相悖的。比如，项目资料汇编，作为运营管理专员，往往要求各部门协调时间、统一步伐推动某项重要工作，而他的本职工作往往又会因为资源的限制，导致无法满足运营的要求，运营管理专员往往成为"夹心饼干"，工作自然难以推进。
项目管理的本质是计划、预测、预算和估算，这都表明了项目中的确定因素是很少的。因此，要决定项目的不确定性就需要考虑项目的方方面面。但这是非常不切实际的，因为评估需要的成本和时间是有限的，因此，一般需要保证的是，风险评估的对象必须是那些在项目中受到严重的约束和具有较大不确定性的地方。另外，需要强调的是，这个评估的过程事实上是反复的，只有当评估者和项目经理都认为所有未发现的风险都是无关紧要的时候，风险评估才能完成。评估过程允许风险承担者定义风险类型。可以根据概率和影响，或者根据安全措施和冒险。影响表示的是作用于预算、项目完成时间表、工作质量或者项目安全性的影响的严重程度。风险发生的概率及风险影响的程度究竟是高还是低，是风险评估者和项目经理所关心的问题。
大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
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