大数据类项目的项目管理流程是怎么样的( 四 )
最后一步是大数据营销的创新效果衡量，跟传统的广告促销相比，福特花了很少的钱，做了大数据分析产品，我们叫大数据的模型和分析工具，运用这种方法，大幅度的提高了汽车的销售业绩。他们不光在汽车的销售方面运用了大数据，比较成功，还有其它方面的应用，包括汽车的整车质量、保险费用、汽车运输状况、汽车的智能和驾驶模式等等，他们希望用这些数据帮助驾驶员降低保险成本，这样的话可以促进很多销售者对福特这个品牌的认可，扩大市场占有率。
3.大数据项目落地路线总结
第一阶段：数据规划
一个成功的大数据项目，需要有一个良好的开端，即做好数据规划阶段的各项工作，具体包括：
1.战略意图：在这个阶段，要明确战略意图，这个战略意图需要在相关干系部门之间达成一致和共识，换句话说就是为什么要搞这个大数据项目？
2.战略规划：战略意图清晰以后，就可以作为贯穿整个项目过程的灯塔，接下来要需要将战略意图转变为战略规划，通过战略规划来进一步让相关干系部门和人员清晰的认识到这个大数据项目将要做什么？
3.商业目标：战略规划完成后，就要明确这个大数据项目的商业目标，即通过这个大数据项目实施，为企业带来怎样的商业价值？是降低成本呢，还是扩大营业收入，亦或是通过创新业务为企业带来新的价值增长点？
4.执行方针：商业目标确定以后，需要进一步来确定该大数据项目的执行方针，包括：项目执行的基本原则、利益分配原则、分歧处理原则等等。
5.组织支撑：上述Action完成后，就需要建立对应的项目组织了，成立项目小组，明确相关岗位以及岗位职责，根据不同的战略意图、战略规划、商业目标和执行方针，建立不同架构和规模的组织。
6.上述Action还都属于项目可以成功落地的先导性工作，那么接下来就是许多细致的具体工作，这些具体工作都是保障项目可以成功落地的基石。
7.产品(项目)规划：协同各个干系的部门和干系人，有效的建立起来项目内容规划机制，完成产品(项目)的总体规划。
8.场景规划：完成产品(项目)的总体规划，作为大数据项目，需要继续规划出主要的应用场景，场景规划是有效地推动后续步骤阶段的基础，场景如果规划的不清晰，直接会影响到后续的一系列Action的执行。
9.需求评估：产品(项目)规划、场景规划完成后，需要将规划内容反复与各个干系部门和干系人进行沟通与确认，最终形成项目需求说明书，同时完成需求的评估，评估相关规划和需求是否可以满足战略意图、战略规划以及商业目标。
上述Action完成后，需要从架构和落地角度，进一步深化：
架构规划：根据已完成的产品(项目)规划、场景规划和需求评估，从落地的角度完成数据架构规划，架构规划是项目成功落地的重要环节。
有的大数据项目，还需要引入第三方的数据支持，以及体系内其他非干系部门的数据支持，这样就需要进行有效合作。
合作意图：如果项目需要引入第三方的数据支持，以及体系内其他非干系部门的数据支持，需要充分评估项目风险与合作意图，有效达成合作共识。
第二阶段：数据治理
第一阶段的工作完成以后，已经具备了一个大数据项目成功落地的良好基础，接下来就需要按照数据规划阶段的成果继续后续的环节，首先要做的就是要有数据，并且要有高质量的数据，数据到位才能保障项目的有效推进和执行：
1.来源评估：在数据治理阶段，首先要进行数据来源评估，展开数据梳理相关的工作，及时发现数据来源可能存在的风险并加以处理。来源评估完成后，确认可以有效获取到所需要的对应数据来源的数据，就可以进行数据的获取工作了。
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