数据分析报告—项目市场化操作的科学依据
政策背景。随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，决定明确***不再承担对***项目的审核评估，实行备案制。以上目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目***，并在对***内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。而***方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。
从企业对大数据分析系统的需求和利用的实际情况来看，让企业每个业务人员充分了解和利用他们的数据，自由释放数据潜能。基本上，企业对数据的需求我们认为分为三个阶段：初级阶段，业务流程通过信息化手段，从纸质化改造成电子化，企业通过数据告诉管理者，企业已经发生了什么？中级阶段，企业已经建立和完整的业务系统，管理者能够定期从信息中获取他所关心的企业数据，知道了企业正在发生了什么？企业不仅仅只是希望知道过去发生了什么以及为什么发生，还希望进一步预测未来会发生什么，以及如何做才能优化资源配置，取得更好的成果。项目数据分析行业目前已经培养***行业技术人才超过万人，项目数据分析师事务所覆盖***各大主要城市，在社会经济中发挥的作用越来越大。
数据分析技术面临的挑战是什么呢？
在日新月异且喜新厌旧的技术时代，企业已经认识到“数据开始慢慢变成为了新的 ”金子“ 或者 ”石油“,那么企业在数字化转型的浪潮中，如何通过大数据、云计算等***的技术保驾护航？并且在许多大数据应用程序中，相较于事务系统，由于添加了非结构化数据还有数据的创建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技术增强数据仓库就成为必要。企业数据量从GB级增长到TB级，应用如何平滑演进？从数据仓库，到数据湖、数据共享平台，企业如何利用数字资产？这些都是企业在数字化转型过程中面临的问题。
大数据分析依赖于及时处理和查询复杂数据的能力。一个很好地例子就是：一家公司开发了一个数据仓库用来维护从能源使用计收集到的数据。与外部人员沟通效不顺畅，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，***终导致数据分析结果不好。在产品评估过程中，某供应商的系统有能力在15分钟内处理七百万条记录，而另一家则在相同时间内可以处理三十万条记录。能否识别正确的基础设施来支持快速的数据可用性和查询就意味着成功还是失败。
