风险评估的基础是首先要对以下几项内容进行估计：风险事件发生的可能性大小；可能的结果范围和危害程度；预期发生的时间；一个风险因素所产生的风险事件的发生频率。常用的方法工具包括：风险可能和危害分析等级矩阵、项目假定测试(project assumpti testing)、数据精度分级(data precision ranking)。
(1)风险可能和危害分析等级矩阵。风险的大小是由两个方面决定的，一是风险发生的可能性，另一个是风险发生后对项目目标所造成的危害程度，对这两方面，可以用一些定性的描述词分别进行描述，如“非常高的”、“高的”、“适度的”、“低的”和“非常低的”等。
(2)项目假定测试。风险评估中的项目假定测试是一种模拟技术，它是分别对一系列的假定及其推论进行测试，进而发现风险的一些定性信息。
(3)数据精度分级。风险估计需要准确的、不带偏见的有益于管理的数据，数据精度分级就是应用于这方面的一种技术，它可以估计有关风险的数据对风险管理有用的程度。它包括如下的方面：风险的了解范围；有关风险的数据；数据的质量；数据的可信度和真实度等。
运营管理过程中，因为涉及部门非常多，基本横跨地产企业的主要职能部门，同时在管理层级上也跨度较大，往往上至总经理，下至具体操办人员都需要进行频繁的沟通与协调，因此，除了设置周报和月报等表单外，还需要设置特定的节点进行信息交换，以便高层管理者做出科学的决策，这就需要对信息交换的频度及决策的频度做出分析。
1、考察会议设置合理性
常见的信息交换方式除了表单外，更常用的是会议。会议在地产企业来说是一种相对的沟通决策形式，因为往往在会议上才能把大部分的人员集合到位，也能当面做出相应的承诺，推动后续工作。但随着会议越来越多，无意义的会在不断蔓延，见人就抓来开会，***一回来就抓去开会，而且开起来没完没了。因此考察会议设置是否合理，主要考察是否有效的区分决策会、管理例会、业务专题会等不同形式，同时按照不同形式分配时间、主题、参与人。
大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，专案未来收益分析·偿债能力评级报告，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
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