广州并购估值报告-中乾晟数据

项目融资风险认定的方法

风险识别不仅是要鉴别所有可能性的风险，关键是要认定具体项目融资中的具体风险，并购估值报告，其实上面提到的项目融资中的风险因素并不是在每一笔项目融资中都必然存在，而且在不同的项目中，相同的风险因素的影响程度也不尽相同，因此，要对每一具体的项目融资的风险因素进行认定，并确认哪些主要风险因素，哪些是次要风险因素，以便合理分配风险管理成本。

基线风险评估耗费资源少、周期短、操作简单，但不够准确，适合一般环境的评估;详细风险评估准确而细致，但耗费资源较多，适合严格限定边界的较小范围内的评估。基于在实践当中，***多是采用二者结合的组合评估方式。

为了决定选择哪种风险评估途径，***首先对所有的系统进行一次初步的风险评估，着眼于信息系统的商务价值和可能面临的风险，识别出***内具有高风险的或者对其商务运作极为关键的信息资产(或系统)，这些资产或系统应该划入详细风险评估的范围，而其他系统则可以通过基线风险评估直接选择安全措施。

这种评估途径将基线和详细风险评估的优势结合起来，既节省了评估所耗费的资源，又能确保获得一个系统的评估结果，而且，***的资源和资金能够应用到能发挥作用的地方，具有高风险的信息系统能够被预先关注。当然，组合评估也有缺点:如果初步的风险评估不够准确，某些本来需要详细评估的系统也许会被忽略，终导致结果失准。

数据准确性

数据质量问题对于BI和数据管理人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。作为个性化分析库而得以广泛使用的电子表格或电子报表软件可以对数据中信任缺乏的问题加以弥补：在Excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境，但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据质量工具一起，能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是，由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型，特别是当涉及结构化和非结构化数据混合时，就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据质量标准以及对它们进行升级以处理那些更大、更多样数据集，对于大数据实施的成功和分析框架的使用是至关重要的。