数据分析项目中的风险管理

随着我国各部门、各行业信息化建设的推进，面向操作层和管理层的各种运营支撑系统、管理信息系统正逐步建成和走向完善。在积累了较丰富的信息化经验和数据后，面向决策层的各种数据分析系统越来越受到重视。 软件项目都存在着这样那样的风险，这是由软件项目的创造性本质决定的。而数据分析项目的建设不仅需要克服一般软件项目的常见风险，而且数据分析项目由于以下两个原因，相对一般面向操作层、管理层的信息系统而言具有更大的风险： 1. 数据分析系统通常是面向决策层为主，受核心领导的个人习惯、工作作风、知识背景影响较大，在系统范围和系统性能方面存在着很多不确定性因素。 2. 数据分析系统，特别是各种数据挖掘系统，需要依靠数学模型。而对数据模型的应用需要系统分析，设计人员应具有较好的数学背景知识，同时对所分析的行业业务非常了解。而这些往往又是以数据仓库为基础，对计算机软硬件技术要求很高。 在本文中，作者将根据数据分析项目的特性，结合自身的工作实践，重点讨论数据分析项目的风险识别、风险分析和风险应对。 风险识别 由于数据分析项目的需求在开始常常是模糊的，而数据分析技术又是非常复杂的，因此数据分析项目都具有较大风险，国内国际许多决策分析系统、客户关系管理系统的失败都证明了这一点。这就需要组织层和项目经理在实施数据分析项目时更加注重风险管理。在项目的启动，也就是策划阶段注重进行项目风险分析，做好风险管理计划。采用相关的分析工具和分析手段，根据项目的本身特