數據分析行業面臨的挑戰
1、在傳統的中介市場下，其他行業各自占據行政支持領域，某些觀念已經深入人心，數據分析行業在傳統觀念的壁壘中夾縫求生存。在新形勢重新洗牌的時候，被切割的行政影響力的慣性作用的依舊存在，數據分析行業在傳統觀念充斥的領域有被視為和泊來物加以排斥的危險。
2、數據分析行業是一個跨學科的邊緣科學行業，很多方法和模型的使用要借鑒其他行業學科的理論體系，發達在數據分析領域已經有了很多成熟、成功的研究方法及案例并可以加以推廣，但在我國還處于探索階段。
3、數據分析師的水平良莠不齊，數據分析師事務所的發展參差不齊。部分分析師們不結合事務所的實際，或是不深化分析水平、一味追求“短平快”的投資分析或投資評估業務，失去真正的研究能力；或是被“-”“神圣的”大數據分析業務的光環所惑，與其臨淵羨魚，不如退而結網，從適合初創階段自身特點的基礎數據分析業務入手，反而能步步為營，避免出現步履維艱的局。
行業標準或
來自其他有類似商務目標和規模的組織的慣例。
當然，如果環境和商務目標較為典型，組織也可以自行建立基線。
基線評估的優點是需要的資源少，周期短，操作簡單，對于環境相似且安全需求相當的諸多組織，基線評估顯然是經濟有效的風險評估途徑。當然，基線評估也有其難以避免的缺點，比如基線水平的高低難以設定，如果過高，可能導致資源浪費和-過度，項目價值論證及企業運營能力·償債能力評定，如果過低，可能難以達到充分的安全，此外，在管理安全相關的變化方面，基線評估比較困難。
基線評估的目標是建立一套滿足信息安全基本目標的zui小的對策集合，它可以在全組織范圍內實行，如果有特殊需要，應該在此基礎上，對特定系統進行更詳細的評估。
數據準確性
數據問題對于bi和數據管理人士來說一定不陌生。很多bi和-努力-數據的有效性并說服業務使用人員去-信息資產的準確性和-性。作為個性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報表軟件可以對數據中-缺乏的問題加以彌補：在excel中存儲和操作分析數據的功能為支持自助分析能力創造了環境，但可能不會激發其他用戶對結果的自信心。數據倉庫與數據集成和數據工具一起，能夠通過為管理bi和分析數據提供標準化流程來幫助樹立信心。但是，由于不斷增加的數據容量和更廣泛多樣的數據類型，-是當涉及結構化和非結構化數據混合時，就會對一個大數據的實施增加難度系數。建立評估數據標準以及對它們進行升級以處理那些、更多樣數據集，對于大數據實施的成功和分析框架的使用是-的。
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