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❑对于落地应用后效果比较稳定的解决方案，由课题（项目）组协助开发团队和数据仓库团队进行相关的模型固化工作，把模型嵌入企业的自动化流程中去。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 18.2 质量保障流程制度的重要性
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上述质量保障流程制度的重要性主要表现在以下几个方面：
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❑需求评估小组可以有效保障需求评估的科学性和权威性，并且能有效保障课题的选题质量和分析质量，降低课题失败的风险和资源浪费，能有效提供分析过程中的技术难题的解决思路和方案。
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❑课题小组制度以及业务方代表参与课题小组，可以有效保障分析课题的资源集中应用，以及自始至终与业务方的合作协调。
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❑项目分享、讨论制度可以促进整个数据分析团队的相互学习、共同进步，并且可作为提升团队整体分享能力的有效措施，因此该制度值得坚持并推广。
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❑课题小组对于项目后期的维护、优化、固化制度可以有效确保落地应用的一贯性、持续性和稳定性。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 18.3 如何支持与强化质量保障流程制度
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制度再好，流程再完善，如果不能得到有效的贯彻执行，也只能是一纸空文，没有任何价值。所以，完善、有效的流程制度一定是建立在脚踏实地的落实中。
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为了保障上述（或者类似的）数据挖掘项目的质量保障流程及制度能真正有效服务于企业的数据化运营实践，企业可以从组织架构、项目管理、个人绩效考核等诸多方面推进。
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从组织架构方面推进的措施如下：
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❑数据分析师的双线管理。各业务线（业务块）接口的数据分析师一方面要接受数据分析部门主管的直接领导（或管理）；另一方面也要接受所接口业务线的业务主管的间接领导（或管理）。直接和间接的双重管理，可以有效促进数据分析师更好地融于业务一线，更好地落实流程制度。
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❑需求评估小组作为数据分析部门常设的项目评估权威组织，在保障项目的技术水平和质量上具有举足轻重的作用。需求评估小组的成员包括数据分析部门的负责人、资深分析和建模专家、资深项目经理、各业务线的业务专家等。对于人员的选择，要确保相关人员在数据分析挖掘技术领域或者业务领域有足够的经验，可以充分保证准确评估项目优先级，及时给出项目困境中的解决方案和方法，确保项目产出物的质量水平等。
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从项目管理方面推进的措施如下：
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❑从需求的收集、整理开始，要严格落实流程制度的每个环节。通过数据分析师周报和项目周报等各种报告制度来促使数据分析师真正按照流程制度执行。
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❑各个环节的责任人对于本环节执行和落实的质量负有不可推卸的责任。
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❑需求评估小组要对潜在项目的可行性和优先级的评估负责，课题（项目）小组组长要对项目的分析过程执行情况负责，项目小组各成员则要对项目计划书中每个成员各自的任务负责。
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❑要坚持实施项目过程中的周报制度、周会制度、阶段性分享和讨论制度、数据分析部门内部的分享制度等，在所有的执行过程中不仅要坚持实施相应的制度，更要保障实施效果。
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从个人绩效考核方面推进的措施如下：
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❑数据分析师的业绩考核，包括季度考核、年度考核，按一定比例同流程制度的落实执行情况挂钩，同时也跟项目最终的业务应用效果挂钩。
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❑需求评估小组成员的业绩考核，包括季度考核、年度考核，按一定比例同流程制度的落实执行情况挂钩，同时也跟项目最终的业务应用效果挂钩。
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