你知道如何提前识别风险吗?

成功的公司和项目经理有一些共同点:他们都了解及早识别风险的重要性。尽管如此,即使是最有经验的人也常常会陷入这样的陷阱,认为当危机来袭时,在没有飞行计划的情况下盲目飞行是可以接受的(毕竟,情况仍然未知)。 应该是这样吗?幸运的是,有些人不这么认为,并且确切地知道需要做什么。那些基于准确的形势分析能力来创建公司的领导者就是这种情况。这样,他们就能熟练地提前识别风险。 下面,我们将展示数据分析如何帮助预测情况的结果,使组织能够免受风险或预测并准备好主动采取行动应对威胁。 如何在海量数据中提前识别风险? 数据是如此重要,以至于有人专门窃取数据,也有人想出售数据。

事实上它们已被视为具有高

潜在价值的资产。该主题的范围如此之广,以至于政府必须制定法律来保护个人数据(巴西的 LGDP(一般个人数据保护法)和欧洲的 GDPR(一般数据保护条例)就是这种情况)。 正如普华永道加拿大公司的一篇文章所写,“随着‘大 阿尔及利亚 手机号码 数据’的出现和民主化,数据的价值以及如何利用数据创造更多价值是决策者面临的一项重大挑战”。这里值得一提的是,虽然这篇文章是前段时间写的,但它的标题是“数据治理:外面是一片丛林!” (数据治理:外面是一片丛林!)仍然有效。 在可供公司分析的海量信息中,只有对数据充满信心的组织才能突出机会、做出决策以及识别和管理风险。

因为他们对自己的数据感到满

意并知道它满足他们的业务需求,所以他们可以领先一步。 在这个宇宙中,为了提前识别风险,每一位从事风险管理工作的专业人士都知道 马来西亚 电话号码列表 使用分析工具的重要性。然而,尽管他们知道这一点,但这门学科却被抛在了一边,并被统计学和机器学习学科所掩盖。 谷歌首席决策科学家 Cassie Kozyrkov 警告说,统计和机器学习都使用了一定的数学复杂性,因此都会产生客观性和方向性的错觉。但正是在危机时期,分析变得至关重要,如下所示。 统计和分析之间的差异 该警报的解释来自科学家本人在《哈佛商业评论》的文章《尽早认识风险,投资分析》中。她表示,在稳定时期,基于人工智能和机器学习的解决方案效果很好。她澄清说,这两种技术都通过从数据中提取模式并将其转换为指令来自动化任务。问题在于,当危机发生时,游戏规则会发生变化,只有分析工具才能向您发出警报。 确实,统计学家可以帮助决策者获得严。

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