大資料分析並不是風險「預言家」

企業依靠大資料分析進行預測，這是否意味著大資料可以降低企業風險?目前，一些公司正在進行大資料分析。 CIO 、CFO、審計師和其他人有風險監控需求的人都試圖使用商業智慧工具來嘗試量化他們所面臨的危險程度，如常見的專案分析，制定市場目標等。

大資料分析並不是風險「預言家」

沒有資料的分析，CIO很可能面臨失敗。 媒體上關於CIO選型失敗的案例屢見不鮮，企業的由此遭受的損失也不言而喻。

隨著企業業務的增大，IT廠商們也對大資料分析表達出前所未有的熱情，通過預測分析來預測專案的成功率，企業認為這樣可以降低專案的失敗率。 目前市場上，有很多資料分析公司，通過專門的預測工具，HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/17183.html">説明客戶找出專案的弱點，並評估資料分析在整個專案中的作用。 很多企業呼籲儘早完善企業風險預測軟體功能，目前，甲骨文，SAP等企業軟體供應商也一直在努力，説明客戶實施更為成功的專案。

CIO們在使用大資料分析工具的前提是部署雲計算，但是雲計算不無高風險，例如把關鍵業務系統放在Amazon的雲中，一旦出現雲服務中斷現象，後果嚴重。 與雲計算相比，大資料分析預測也不是那麼容易，資料點的分析以及資料分析計畫的分佈，都在考驗著人類的創造思維能力。 大資料分析，要像Google Analytics(谷歌分析)可以產生一些漂亮的圖表一樣，可以突出的問題，制動一個週期的固定計劃。 而CIO的職責就是找到專案的的問題和專案需求，瞭解企業的優先事項，理清輕重。

但是對於大資料可以説明企業降低風險的說法，很多研究機構持懷疑態度。 很多CIO也表達書不同的看法。 CIO們承認Analytics(分析)可以説明企業預測到一些可能出現的風險狀況，但是並不是真正預測到會發生什麼，因為很多專案的成功依賴企業的領導或者企業風格。

很多專案的成敗不取決於某一個專案，而是要看整體的專案實施，很少有專案是一個獨立的個體。 如果資料分析工具分析出的是一個個不可信的假表，那麼這樣的資料結構的危害會更大。

(責任編輯：蒙遺善)