原标题：如何使用数据分析进行风险评估？

编辑导语：无论是产品或企业，都需要通过渠道收集数据、并结合自身现状进行分析。那么，当数据分析应用于风险评估时，数据分析可应用的范围是哪些？数据分析的算法又需要哪些条件？本文作者就对如何利用数据分析进行风险评估进行了简单介绍，让我们来看一下。

量化风险是制定重要业务决策的重要组成部分。大多数企业组织通过以前的经验和业务敏锐度来评估风险。由于它不是基于精确的科学，因此这种风险评估方法将是不准确的。

错误会导致生产成本增加、交货延迟等问题。因此，对于企业来说，使用数据分析进行风险评估至关重要。如果你不知道从哪里开始，本文有一些有关使用商业智能或数据分析进行正确风险评估的指导。

一、风险评估中数据分析的范围应该是什么？

监管机构确定风险评估的范围。每个国家和地区都会有其创建、使用、可访问性、存储、保留和销毁的合规性法规。同样，有不同类型的业务组织产生不同类型的数据。

因此，风险评估必须与它们生成的数据以及该数据对合规性问题的敏感性有关。在设计数据模型以评估风险之前，需要回答一些问题，例如：

谁拥有这些数据？——具有访问和使用特定数据的权限的个人或企业。 谁可以合法访问数据？——人力资源部、法律顾问、IT等。 它是什么样的数据？——名称、号码、PIN、邮件地址、国家医疗服务提供者标识符（NPI）、患者信息、PAN、信用卡/借记卡号、CVV等吗？ 数据存储在哪里？——是否存在共享数据库，FTP或云存储？ 现有的数据安全协议是什么？

如果要设计用于风险评估的最有效的数据模型，则需要了解组织的内部和外部数据流。只有这样才能检查安全漏洞或故意违规。

二、数据分类以进行风险评估

对数据进行分类，以便可以检查其敏感性。这将帮助设置算法参数，从而以更积极的方式进行风险评估。数据可分类为：

公共数据——指的是社交媒体平台、网站、搜索引擎等所有可用的信息。这看似低风险数据，但黑客入侵社交媒体帐户是一个常见问题。如果将任何敏感信息（如银行帐户详细信息和其他财务信息）与社交帐户相关联，则该数据也将受到威胁。 私人数据——这是一种低风险的情况，因为很少有人可以访问此信息。 受限制的数据——只有可以修改和使用数据且处于中等风险中的选定个人才能访问此信息。例如姓名、地址、电话号码、银行卡号等。 三、数据分析的风险评估

为了准确评估风险，商业智能算法必须具有以下几项条件：

自动化：测试过程必须通过多次迭代实现自动化，以便数据模型达到较高的准确性。