基础架构和分析环节有待提高
我国互联网企业快速将国际上***的开源大数据技术整合到自身系统中，并构建了较大规模的系统，在国内保持。但总体上仍缺乏原创的平台和分析技术，对国际主流开源社区的贡献程度也不高，学界和产业界在大数据技术发展进程中的话语权不够。与技术创新不足直接相关的一个问题是，我国科研机构和高校在大数据技术研究方面缺乏建树。国外的很多大数据技术或产品出自于高校。我国大数据基础架构和分析环节有待提高。
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，项目***财务净值综合评价报告，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。
考察关键控制点的合理性
企业为了保证运营管理过程中各个环节的合规性，规避运营风险，都会在流程的各个环节设定相应的审核点，也就是流程的关键控制点，这些控制点设置的合理性也将影响运营的效率。我们往往从如下几点来判断关键控制点设置的合理性：能否有效控制或者降低风险，控制点的实施人员是否具有足够的知识和经验，是否有适当的权责划分，能否快速的处理例外情况等。
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