分析软件的难点主要存在于以下几个方面：
技术复杂性
算法复杂性：设计和实现某些功能或模块可能需要复杂的算法，这可能导致性能瓶颈或错误的结果。
系统架构设计：软件项目需要合理的系统架构设计，以满足功能需求、可扩展性和性能要求。
数据库设计与优化：数据库在软件项目中扮演重要角色，需要正确设计和优化，以确保数据的一致性和高效的查询性能。
并发控制：多用户同时访问系统可能引发并发控制问题，如数据冲突、死锁等。
管理难点
项目规划和需求管理：充分理解用户需求并将其转化为明确的项目计划、需求文档和任务分配是关键。
工期和资源管理：软件开发项目通常有严格的时间要求，需要合理规划和分配资源，以确保项目按时交付。
技术选择和架构设计：选择合适的技术和设计合理的架构对于项目的成功至关重要，需要综合考虑多个因素。
质量保证和测试：有效的质量保证和测试策略可以帮助发现并解决潜在的问题，提高软件质量。
团队协作和沟通：良好的团队协作和沟通能力对于项目的成功至关重要。
数据相关难点
数据集成难度：项目管理涉及的数据来源多样，包括内部系统、外部供应商、客户反馈等，数据分析软件在集成这些异构数据源时可能会遇到技术挑战。
实时性问题：项目管理需要实时或近实时的数据分析来支持决策，但一些数据分析软件可能无法提供足够快的数据处理速度。
用户界面复杂：对于非技术背景的项目管理人员来说，一些数据分析软件的用户界面可能过于复杂，难以快速上手和有效使用。
定制化需求：不同项目有不同的分析需求，但市面上的数据分析软件往往标准化程度较高，难以满足特定项目的定制化需求。
安全性和隐私：项目数据往往包含敏感信息，数据分析软件需要有强大的安全措施来保护数据不被未授权访问或泄露。
其他难点
需求变更：在软件开发过程中，需求变更是最常见的难点之一，可能导致项目延期、成本增加等问题。
软件适用性与模型简化：通用有限元软件和专业结构软件在使用上存在差异，模型简化不当可能导致结果偏差。
建议
技术方面：采用高效的算法和数据结构，合理设计系统架构和数据库，使用事务和锁机制进行并发控制。
管理方面：建立完善的需求管理流程，采用敏捷开发方法，确保团队成员之间的有效沟通和协作。
数据方面：选择合适的数据集成方案，确保数据的完整性和准确性，优化数据处理速度，设计友好的用户界面，加强数据安全和隐私保护。
应对需求变更：与客户保持良好沟通，建立灵活的需求管理机制，以应对需求变更带来的挑战。