基线风险评估耗费资源少、周期短、操作简单，但不够准确，适合一般环境的评估;详细风险评估准确而细致，但耗费资源较多，适合严格限定边界的较小范围内的评估。基于在实践当中，***多是采用二者结合的组合评估方式。
为了决定选择哪种风险评估途径，***首先对所有的系统进行一次初步的风险评估，着眼于信息系统的商务价值和可能面临的风险，识别出***内具有高风险的或者对其商务运作极为关键的信息资产(或系统)，这些资产或系统应该划入详细风险评估的范围，而其他系统则可以通过基线风险评估直接选择安全措施。
这种评估途径将基线和详细风险评估的优势结合起来，既节省了评估所耗费的资源，又能确保获得一个系统的评估结果，而且，项目运营内驱力分析报告，***的资源和资金能够应用到能发挥作用的地方，具有高风险的信息系统能够被预先关注。当然，组合评估也有缺点:如果初步的风险评估不够准确，某些本来需要详细评估的系统也许会被忽略，终导致结果失准。
项目数据分析构架需要权衡四大要素
Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具。不过，在很多情况下，企业利用他们现有的数据仓库设施，或是一个新老混合的技术来对大数据流入他们的系统进行管理。
无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量，以保证为大数据分析工作提供一个有效的框架。在开始一个大数据项目之前，去审视项目所要承担的新数据需求的更大图景显得尤为关键。下面来让我们检视四个需要加以考量的因素。
一：诊断体系与战略的匹配度
每一个企业在构建运营管理体系时，都有原始目标和出发点，这些目标或是追求项目开发的速度提升，或是增强企业各部门的协同效率，或是提升企业上层的决策效率，或是为了提升企业内部的工作质量。这些目标的达成往往和企业的发展方向密切相关，目标的设定应该基于企业的发展战略。因此诊断运营体系首先是诊断运营管理的目标，考察运营管理体系与公司发展战略的匹配程度。
二：诊断运营管理***的有效性
项目运营管理整套体系是一个完整的流程体系，运作效果依赖***设置的有效性，因此第二步就是对运营管理的***做出诊断。为了较好的分析问题，我们主要从如下几个维度来作出评价
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