企业视频展播，请点击播放视频作者：南京中乾晟数据分析有限公司
1、项目提出的背景和必要性
包括国内外现状，知识产权状况和发展趋势；技术突破对产业技术进步的重要意义和作用；项目可能形成的产业规模和市场前景。
2、项目主要开发和建设内容
包括项目的主要科技攻关内容，项目目标及开发任务。
3、项目实施的技术方案
包括项目的技术路线，工
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视频作者：南京中乾晟数据分析有限公司
1、项目提出的背景和必要性
包括国内外现状，知识产权状况和发展趋势；技术突破对产业技术进步的重要意义和作用；项目可能形成的产业规模和市场前景。
2、项目主要开发和建设内容
包括项目的主要科技攻关内容，项目目标及开发任务。
3、项目实施的技术方案
包括项目的技术路线，工艺的合理性和成熟性，关键技术的性和点；产品技术性能水平与国内外同类产品的比较；项目承担单位在实施本项目的优势。
4、项目组织机构和人员安排
包括项目的组织形式，产学研联盟运作机制及分工安排；项目的实施地点；项目承担单位负责人，项目人物主要情况；项目开发的人员安排。
详细风险评估要求对资产进行详细识别和评价，对可能引起风险的威胁和弱点水平进行评估，根据风险评估的结果来识别和选择安全措施。这种评估途径集中体现了风险管理的思想，即识别资产的风险并将风险降低到可接受的水平，以此证明管理者所采用的安全控制措施是恰当的。
风险识别
"风险识别"(risk identification)是发现、承认和描述风险的过程。风险识别包括对风险源、风险事件、风险原因及其潜在后果的识别。风险识别包括历史数据、理论分析、有见识的意见、的意见，以及利益相关方的需求。
数据准确性
数据质量问题对于BI和数据管理人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。作为个性化分析库而得以广泛使用的电子表格或电子报表软件可以对数据中信任缺乏的问题加以弥补：在Excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境，但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据质量工具一起，能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是，由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型，特别是当涉及结构化和非结构化数据混合时，就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据质量标准以及对它们进行升级以处理那些更大、更多样数据集，对于大数据实施的成功和分析框架的使用是至关重要的。
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