大数据研发培训怎么样，真的好就业吗？??”说白了，数据为王。来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒
大数据研发培训怎么样，真的好就业吗？
??”说白了，数据为王。
来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩? 王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。
看了一些研发管理软件，发现基本是在线Excel，数据之间缺少关联?
2) 看关联性，研发是关联业务，产品开发流程与计划关联、计划与任务关联、任务和报告关联、需求与缺陷关联、风险与问题关联、评审与会议关联、评审与问题关联、评审与风险关联、文档与评审关联、等等，业界存在大量的“在线Excel式”的研发管理系统，功能很多，但是都是简单堆砌，数据没有关联，这样的研发管理系统价值就很一般了，找一个数据，要想分析根源比登天都难，如果用这样的系统，还不如直接用Excel好，毕竟Excel有大量的宏，也挺方便；
3) 看思想，国内太多的软件是从项目起源，刚开始给一个公司定制一个软件，定制后，发现如果只卖给一个企业就很亏，后面怎么处理呢？开始包装，变成产品，然后开始卖，这样的软件一般存在如下致命问题：太多个别公司的特点，无法保证适应性，软件缺少思想高度，无法对公司的管理有牵引性；所以选择研发管理系统一定要开始就是定位为产品化的软件，选择软件本身涵盖了业界最佳的研发管理思想，通过软件可以提升研发管理的水平，向业界最佳的研发管理方法靠近，而不是通过软件仅仅把现在的做法IT化。
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