数据分析行业面临的挑战
1、在传统的中介市场下，其他行业各自占据行政支持领域，某些观念已经深入人心，数据分析行业在传统观念的壁垒中夹缝求生存。在新形势重新洗牌的时候，被切割的行政影响力的惯性作用的依旧存在，数据分析行业在传统观念充斥的领域有被视为和泊来物加以排斥的危险。
2、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业，很多方法和模型的使用要借鉴其他行业学科的理论体系，发达在数据分析领域已经有了很多成熟、成功的研究方法及案例并可以加以推广，但在我国还处于探索阶段。
3、数据分析师的水平良莠不齐，数据分析师事务所的发展参差不齐。部分分析师们不结合事务所的实际，或是不深化分析水平、一味追求“短平快”的投资分析或投资评估业务，失去真正的研究能力；或是被“-”“神圣的”大数据分析业务的光环所惑，与其临渊羡鱼，不如退而结网，从适合初创阶段自身特点的基础数据分析业务入手，反而能步步为营，避免出现步履维艰的局。
行业标准或
来自其他有类似商务目标和规模的组织的惯例。
当然，如果环境和商务目标较为典型，组织也可以自行建立基线。
基线评估的优点是需要的资源少，周期短，操作简单，对于环境相似且安全需求相当的诸多组织，基线评估显然是经济有效的风险评估途径。当然，基线评估也有其难以避免的缺点，比如基线水平的高低难以设定，如果过高，可能导致资源浪费和-过度，项目价值论证及企业运营能力·偿债能力评定，如果过低，可能难以达到充分的安全，此外，在管理安全相关的变化方面，基线评估比较困难。
基线评估的目标是建立一套满足信息安全基本目标的zui小的对策集合，它可以在全组织范围内实行，如果有特殊需要，应该在此基础上，对特定系统进行更详细的评估。
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，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。
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