項目數據分析報告費用-服務為先「在線咨詢」

　  當基于分布式存儲計算的大數據處理技術出現后，我們所面對的則是來自離線和在線的多個不同數據流，系統需要實時響應數據查詢請求，還需要處理分布式系統的分區和問題，以及滿足高容錯和可擴展的要求，于是就有了lambda架構，但其也存在著不足之處：整體架構比較復雜，資源開銷比較大，對軟硬件的需求較高；很多分析場景實現困難，增加了應用開發難度；從企業對大數據分析系統的需求和利用的實際情況來看，讓企業每個業務人員充分了解和利用他們的數據，自由釋放數據潛能。數據流水線較長，系統運維復雜。

　　通過以上可以發現，現有的數據處理技術都存在一定缺陷，在面對今天日益復雜的企業大數據分析需求時顯得力不從心，如何采用架構技術來解決這些問題，這也是數據分析廠商所面對的挑戰。

任何欣欣向榮的企業，都是建立在所開發的優1質項目基礎上的。但如何才能確定項目的可行和優1質呢?發達國家的做法是對項目的終決策，一切以科學定量分析的項目數據為依據。數據分析遵循一定的流程，不僅可以保證數據分析每一個階段的工作內容有章可循，而且還可以讓分析終的結果更加準確，更加有說服力。在中國，隨著世界經濟一體化進程的加速和全球投資市場的蓬勃發展。從項目需求出發，對被項目的財務、業務數據進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務、業務狀況的總體印象。

當我們有了項目產出之后，我們接下來的一件事情是什么，項目產出其實是一個物體，交付是一個死的，我們接下來得有一部分人，把項目的產出用起來，當我們有一部分人把項目的產出用起來之后，其實就轉換成了一種能力。當我們用這個能力去改變更多的用戶，去改變我們當前的工作狀態的時候，它就形成了成果。所以，其實項目產出往往是個工具，成果其實是當我們借助項目的產出，把項目的產出應用起來，然后創造出了一個與眾不同的未來狀態，改變之后的狀態的時候，我們就形成了成果，這就是我們所說的成果轉化。3)數據準備，選擇數據、清洗數據、構造數據、整合數據、格式化數據。