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
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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。
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。
随着市场格局的改变，企业转型大潮来袭，各大企业纷纷寻找各类策划公司，助推企业转型升级，但苦于对策划公司的不够了解以及不知什么样的策划适合企业的发展，因此，盲目的寻找让不少企业“赔了夫人又折兵”。
对于企业来说，策划确实重要，但是缺少执行，策划也就是纸上谈兵了，策划和执行是息息相关，两者缺一不可。“策划不是的，但没有策划是万万不能的”。策划因时不同，因势不同，因人的思想而方法不同。所以策划人要能够把握局势，从局势当中，一定要有化繁为简的能力，找到突破，曙光，这是驾驭的能力。
一般，企业要找策划的时候，都事先叫几个策划方在没有调研和交流的情况下进行比稿。首先，这样的比稿我从来不参加，我认为意义不大，这样比出来的方案也不一定适合企业的发展。但在对于我进行企业策划来说，交流、调研是的一环之一，在没有对企业进行诊断和企业所属的行业进行调研，是无法的切入、指向和创意的闪耀，也就谈不上策划了，充其量也就是忽悠，不对结果负责的策划都是耍。
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