目前，很多企业均在构建项目运营管理体系，以实现有序的运营管理。但在实际业务运作过程中，各种问题层出不穷，导致各业务部门对运营管理主责部门抱怨连连，影响了该体系的有效运作，甚至质疑运营体系的必要性，试图推倒体系回到之前的运作模式。
很多企业不禁思考：这样一个经过很多企业实践验证的体系，为什么在本企业难于落地?是体系本身有缺陷，还是执行过程中存在偏差，能否有一个方法帮助企业对这些疑问做出回答?显然是肯定的。笔者通过长期的实践，总结提炼出"五步模型法"，能快速有效的帮助地产企业对运营管理体系出现的问题做出诊断分析。
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。
项目的评级内容包含多方面，如企业简介、业务范围、付款记录、员工人数、财务状况、公共记录、进出口、主要经营者履历、***承诺等信息，这些全都与企业的***级别以及风险指数相关。
还有企业的资产、经济***以及产品是否有过重大质量事故等，这方面的信息对企业的并购、资金合作以及融资等项目至关重要。
总而言之，项目的评级通过评级者对评级对象的各个方面，根据评级标准进行量化和非量化的测量过程，项目综合分析及风险评定报告，终得出一个可靠的并且逻辑的结论，这个结论，就是项目运作的前提条件。
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