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项目管理是管理学的一个分支学科 ，对项目管理的定义是：指在项目活动中运用专门的知识、技能、工具和方法，使项目能够在有限资源限定条件下，实现或超过设定的需求和期望的过程。项目管理是对一些成功地达成一系列目标相关的活动（譬如任务）的整体监测和管控。这包括策划、进度计划和维护组成项目的活动的进展。

“项目是在限定的资源及限定的时间内需完成的一次性任务。具体可以是一项工程、服务、研究课题及活动等。”

“项目管理是运用管理的知识、工具和技术于项目活动上，来达成解决项目的问题或达成项目的需求。所谓管理包含***（leading）、***（organizing）、用人（staffing）、计划（planning）、控制（controlling）等五项主要工作。”

项目管理（Project Management）：运用各种相关技能、方法与工具，为满足或超越项目有关各方对项目的要求与期望，所开展的各种计划、***、***、控制等方面的活动。

考察运营管理流程可执行性

　　大多地产企业都不乏翔实的管理流程，这些流程文件能覆盖企业的各项管理职能，但在执行过程，这些流程却经常受限，难于发挥应有的作用，此时需要对流程本身的可执行性作出判断，比如在计划调整环节，看能否明确在"何时"进行调整，由"谁"来完成调整，遵照"什么样"的步骤完成调整等等。为了诊断的性，需要针对整个运营管理流程的所有业务环节执行同样的审查动作，以发现问题。

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。