大数据类项目的项目管理流程是怎么样的( 六 )
2.系统开发：系统开发工作是保证模型应用环节有效达成的手段，同时通过系统开发能力可以开发出围绕大数据分析应用的外围系统。
3.效果评价：效果评价环节，主要是组织相关干系组织与干系人，对实施效果进行研讨和确认，同时对利益共识进行确认和达成一致，如果没有达到预期效果则继续进行迭代改进。
4.业务验证：业务验证工作是保障大数据分析应用项目真正可以融合于业务、服务于业务的重要手段，业务验证建议从业务流程是否通畅、关键业务点是否达到预期目标、是否对业务办理产生障碍等等多方面进行。验证人员需要是使用该大数据分析应用系统的一线业务人员。
如果上述的环节发现了重大问题，则针对问题形成改进方案后进入迭代改进环节。
迭代改进：迭代改进分为小迭代和大迭代，小迭代是在同一期项目中完成的，受到项目上线周期的制约，小迭代可以改进的问题是有限的、小型的。对于影响范围巨大，难度较高的问题需要进入大迭代改进，大迭代一版来说可以规划为项目的二期、三期等等，直到达成预期的战略意图、战略规划和商业目标。
经过上述的Action环节，一个成功的大数据应用项目终于落地了，这也仅仅是落地的开始，接下来的工作是检验项目成果和真正发挥大数据价值的时刻：
实施推广：围绕项目的战略意图、规划和商业目标，进行有效的实施推广工作将变得非常重要，良好的实施推广工作可以真正让大数据应用分析项目用起来，让数据“活”起来，源源不断产生价值。推广过程，要巧妙的运用各个干系部门和干系人之间的利益共识。
数据安全：大数据项目有自己的特点就是一切都围绕数据来展开，说到数据就会涉及到一些隐私数据、高密级数据等等，不管在开发过程中、还是在推广过程中，亦或是在第二阶段的数据治理过程中，都需要严格遵守相关信息安全和数据保密的规划，从技术上和使用上都要保证数据的安全。数据安全是一个大数据项目真正可以成功的重要内容。
第五阶段：商业价值
前面四个步骤阶段工作很好的完成后，就是享受大数据应用项目成果的时刻了，相信在前面四个阶段的各个环节中，各个项目参与人员都受到了或多或少的各种折磨，不过这些折磨都是值得的，因此大数据项目真正可以为企业带来不可以预想的巨大价值，只有上马了成功大数据项目的企业才能深深体会到。
在这个阶段中，企业获得了：
1.数据资产：企业的数据资产是大数据应用项目带来的重要成果，也是推动企业创新、产业升级、企业转型等等的财富。
2.数据服务：通过大数据应用项目的实施，可以有效推动企业的数字化转型工作，围绕数据资产形成数据服务的能力。
3.决策支持：通过大数据的预测分析能力，有效提升了企业的决策支持能力。
有效获取了内部商业利益价值、外部商业利益价值，真正去实现了企业建设大数据应用项目的战略意图、战略规划和商业目标。
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■网友
敏捷也罢，传统的项目管理方法也罢，还是得根据具体业务流来看。
或者以做产品的思维，在把需求沟通清楚的前提下，以每阶段客户触达为节点，进行迭代。每个迭代过程可以加入传统的项目管理方法，把任务分割开来。
以上拙见。
■网友
谢邀。你是在找适合大数据类项目的流程吗？我们现在用Scrum。
■网友
谢邀。
随便哪个项目，无论在哪个行业，也无论使用哪种开发模型，其管理流程都是启动、规划、执行、监控和收尾五个项目管理职能。你这里所说的阶段如何划分实际上是定义项目的生命周期。
项目生命周期定义反映了项目管理策略，因此不要说在不同的行业，即便是同一个组织的同一个项目，不同的项目团队所做的项目生命周期定义也会不同。从理论上讲，项目要分多少阶段与你的管理控制要求有关，阶段数越多，意味着有更强的管理控制，同时在管理上的投入也相应地会增加。
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