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-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-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。
数据准确性
数据问题对于bi和数据管理人士来说一定不陌生。很多bi和-努力-数据的有效性并说服业务使用人员去-信息资产的准确性和-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-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工具一起，项目投资价值及未来收益风险-分析，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，-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。建立评估数据标准以及对它们进行升级以处理那些、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-的。
2、考察运营管理组织和职能部门沟通关系
很多企业里因为运营管理专才的缺乏，为了支持体系的运作，往往采用-的方式，从各职能部门中抽取人员负责相关工作，因此他们在推行体系时往往会面对角色的迷失——既要推动日常业务工作，又要推动项目运营管理，而且两者之间的约束往往是相悖的。比如，作为运营管理专员，往往要求各部门协调时间、统一步伐推动某项重要工作，而他的本职工作往往又会因为资源的-，导致无法满足运营的要求，运营管理专员往往成为夹心饼干，工作自然难以推进。
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