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。
3、考察运营管理人员的“”能力
项目
运营是近年才兴起的管理领域，企业内部的运营管理人才非常匮乏，基本都是半路出家，由工程、设计、开发、行政、流程等转岗而来，在运营管理方面的能力不强。一般而言，运营岗位的要求是：的沟通协调能力，良好的项目管理能力，***运营实施方案及偿债能力分析报告，根据经营环境调整计划的应变能力，良好的***能力。因此，该岗位往往是复合型人才，同时也与企业项目经理的能力要求接近。
基础架构和分析环节有待提高
我国互联网企业快速将国际上***的开源大数据技术整合到自身系统中，并构建了较大规模的系统，在国内保持。但总体上仍缺乏原创的平台和分析技术，对国际主流开源社区的贡献程度也不高，学界和产业界在大数据技术发展进程中的话语权不够。与技术创新不足直接相关的一个问题是，我国科研机构和高校在大数据技术研究方面缺乏建树。国外的很多大数据技术或产品出自于高校。我国大数据基础架构和分析环节有待提高。
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