本章首先介绍了大数据的起源和概念。自《Nature》在2008年推出“Big Data”专刊，到如今大数据在各个领域的广泛应用，大数据经历了爆炸式的发展。由于大数据是新兴事物，其定义多种多样，但基本上都涉及“更大的容量”“更复杂的多样性”“更快的生成速度以及其组合”和“数据价值”四个因素。除此之外，还介绍了大数据与小数据的差异，以及大数据与云计算的区别和联系。

大数据给项目管理带来的变化，涉及项目机会识别、项目决策机制、项目控制、项目评价等。大数据在海量数据中发现有价值信息的能力，可帮助企业提前发现项目机会；大数据提高了数据在决策中的分量，提高了CIO在企业、项目决策中的地位；项目控制通过对项目运行状况的识别、分析、评价，适时采取反应措施，核心是对人和环境的评价，收集、处理有关人的信息能够提高项目控制的准确性，提前发掘有关环境的信息以有效提高风险预警机制的有效性；项目评价主要有项目前评价和项目后评价，大数据可提高项目前评价准确性，例如项目重复立项情况的解决，特别是在项目具有长期后续影响的情况下，增强项目后评价的全面性。

大数据能够有效提高项目管理的效率和可靠性，众多“陷阱”阻碍了大数据在项目管理中应用。本章分析了大数据的“概念陷阱”，纠正了对大数据关键概念的误解；大数据的“常规陷阱”，主要探讨大数据在组织、项目应用中的一般问题；大数据的“吸金陷阱”，主要阐明大数据需要高投入，缺乏规划和系统的设计将导致资金的大量投入和低效产出；大数据的“数据惯性陷阱”，介绍了组织对大数据的依赖惯性，指出数据分析结果仅仅是决策的一部分，有助于决策但不应过度依赖它。

最后，本章分析了如何组织大数据项目。数据是组成信息的原材料，大数据可以将组织内部以及外部环境信息及时有效地整合在一起，帮助组织更有效地应对环境变动。区分了“大数据项目”和“项目中的大数据”两个概念，对大数据项目的应用要从组织、项目两个层面着手。明确了大数据项目的组织形式，强调建立配套的管理机制，组织需要从战略、数据分析、管理体制等方面适应大数据项目需求。在大数据项目运行过程中，需要根据项目现状和项目管理理论提出具体的管理措施。

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