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。
经营靠管理，管理靠制度，制度靠流程，流程靠表单。运营管理体系能不能落地，与业务过程所用的表单密切相关，这些表单是否吻合企业的实际需要就显得尤为重要，因此我们需要对表单做出诊断，常见的诊断涉及如下几个内容：
1、考察项目计划模板的适用性
项目计划模板是运营管理过程中需要使用的重要表单，每一个项目开发计划的制定都源于此模板，对于这个模板中的"关键节点计划模板"，我们主要考察是否吻合公司管控要点，比如关注进度推进，关注现金流影响等。而对于模板中的"主项计划模板"我们主要考察是否满足主项计划制定的原则，比如关键路径事项，历史瓶颈事项，多部门协同事项等。
2、考察周报和月报的合理性
企业为了有效获得运营管理过程的信息，经常使用各种各样的周报/月报进行采集，因此我们需要考察周报/月报的合理性。在周报/月报使用上，项目实施方案及收益回报论证，各部门往往将其作为工作情况的汇报表，尽所能的描述每天开展的工作及进展，这样的报告看似很详尽，却背离了管理的初衷——企业希望通过这些表单了解的应该是工作进展、遇到的瓶颈、需要投入哪些资源解决、需要哪些部门协同等等。因此，诊断周报月报的合理性往往考虑表单设计的合理性，以及业务部门使用的合理性。
数据分析行业面临的挑战
1、在传统的中介市场下，其他行业各自占据行政支持领域，某些观念已经深入人心，数据分析行业在传统观念的壁垒中夹缝求生存。在新形势重新洗牌的时候，被切割的行政影响力的惯性作用的依旧存在，数据分析行业在传统观念充斥的领域有被视为和泊来物加以排斥的***。
2、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业，很多方法和模型的使用要借鉴其他行业学科的理论体系，发达***在数据分析领域已经有了很多成熟、成功的研究方法及案例并可以加以推广，但在我国还处于探索阶段。
3、数据分析师的水平良莠不齐，数据分析师事务所的发展参差不齐。部分分析师们不结合事务所的实际，或是不深化分析水平、一味追求“短平快”的***分析或***评估业务，失去真正的研究能力；或是被“高大上”“神圣的”大数据分析业务的光环所惑，与其临渊羡鱼，不如退而结网，从适合初创阶段自身特点的基础数据分析业务入手，反而能步步为营，避免出现步履维艰的局。
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