俗话说得好“说起来容易做起来难。”数据分析对于风险管理者是极为重要的。我们可以利用数据分析结论，来为企业决策做有效协助，帮助企业改善财务状况，提升企业业务销售水平，帮助员工预测可能发生的问题，并协助监控企业运营状况。

但不可避免的是，数据分析也存在着一定的风险问题。所以，在日常工作中，我们就需要更加谨慎地对待数据变化，已应对可能发生的状况。

1.数据量的收集

随着现如今数据驱动组织和大数据的引入，一个组织每天都会收到新的交换信息，因此分析师们每日都需要进行大量的数据分析。

我们需要一种自动收集和组织信息的数据系统；因为，在如今的环境下，人工执行这个过程非常耗时且不必要。

2.收集有意义的实时数据

当可用的数据太多时，就很难精确分析某一项数据内容；因为当员工不知所措时，他们可能只关注最容易收集的数据，而不会去发掘有价值的东西。此外，如果用手动筛选数据，则不能了解实时情况，那么滞后的数据信息会对决策产生一定的负面影响。

收集、组织并自动向用户发出趋势警报的数据系统，这个系统可以帮助我们解决的数据太多的问题。职员可以输入目标并创建此报告，以提供最重要的答案；同时借助实时报告和警报，决策者可以根据完整而准确的信息做出选择。

3.数据的可视化展示

为了理解数据并产生影响，通常需要以图形或图表的形式直观呈现数据。虽然这些工具非常有用，但其实很难手动构建它们；需要耗费时间从多个领域提取信息并将其放入报告工具中。

强大的数据系统使您只需单击一下按钮，即可构建报告。职员和决策者将以吸引人的教育方式，来获取他们所需的实时信息。

4.多个来源的数据

第四个挑战是尝试分析多个不连续来源中的数据。通常将不同的数据存储在不同的系统中，但职员并不总能意识到这一点，从而导致分析不完整或不准确。手动组合数据非常耗时，并且内容也有可能会被限制。

借助全面而集中的系统，职员可以在一个位置访问所有类型的信息。这样不仅可以节省时间，还可以进行交叉比较并确保数据完整。

5.无法访问的数据

如果很难将数据移动到一个集中式的系统中，那么影响也不大。即使决策者和风险管理人员不在现场，他们也有权利访问组织的所有数据。

访问信息应该是数据分析中最简单的部分。有效的数据库，可以消除任何可访问性问题，授权的员工可以从任何地方查看或编辑数据，从而说明组织的变化和高速决策。

6.劣质数据

没有什么比不准确的数据，对数据分析的准确性伤害更大了。如果没有好的输入，那么输出也将变得不可靠。数据不准确的主要原因，是数据输入过程中发生了手动错误。错误的分析会直接影响到决策，从而导致严重的后果。

另一个挑战就是数据不对称：当一个系统中的信息，不能反映另一个系统中所做的更改时，它就滞后了。集中式系统消除了这些问题，它可以使用必填字段或下拉字段自动输入数据；系统集成可确保一个区域的变化和全面反映。

7.顶部的压力

随着风险管理在组织中越来越流行，财务官和其他高管要求风险管理员提供更多分析结果，因为他们期望获得更高的回报，和各种数据的大量报告。

借助全面的分析系统，风险管理人员可以超越原来的预期效果，并轻松进行地分析。因此，他们将依据数据分析的结果去采取行动，从而进一步提高部门对组织的价值。

8.缺乏支持

数据在没有公司职员的支持下，是无法产生效应的。就像在没有高层管理员的帮助下，风险管理员也无法采取行动；同时其他员工也扮演着关键角色，如果他们没有进行数据分析或是风险管理者无法访问系统，那便无法操作任何信息；这强调了风险管理和分析对组织各个方面的价值。

一旦团队成员知道收益的价值，便会知道合作的重要性。真正的改革可能很困难，但使用集中式数据分析系统，可以使风险管理人员轻松地传达结果，并有效地从多个利益相关者那里达成共识。

9.困惑或焦虑

即使了解自动化的好处，用户仍会对数据分析的切换方法所产生的影响感到困惑或焦虑。因为没人喜欢改变，尤其是当他们对工作方式已经熟悉和满意时。

为了使员工更易于接受，我们可以通过说明分析方式的改变，会减轻他们的角色负担，精确他们的岗位职责，从而是他们的工作变得更有意义。借助全面的数据分析，职员减少了数据收集和报告构建之类的多余任务，多花时间在产生独到的见解上。

10.预算

风险管理通常是公司中一个较小的部门。风险管理员经常面临的一个挑战是预算，他们通常很难获得预算权。

风险管理员可以通过查看系统的投资回报率，来为将要获得的收益做一份业务案例的报告，以此来确保数据分析的预算。

11.技能短缺

在一些缺乏风险管理部门的公司中，由于缺乏数据人才而难以进行数据分析，因为普通员工可能不具备进行深入数据分析的知识或能力。

我们可以通过以下两种方式缓解这一挑战：第一种是在招聘过程中招选具有分析能力，并可以很快学会分析系统的职员；这样可以确保职员迅速掌握技能；第二种是简化每个职员的数据分析过程，无论他们的技术水平如何，所有人都可以使用一种类型的系统。

12.扩展数据分析

最后，随着组织的发展以及收集的数据量的增长，分析可能很难扩展，收集信息和创建报告变得越来越复杂，随着数据分析的发展，数据系统也会有进一步的发展；虽然克服这些挑战需要一段时间，但基于数据分析的好处，我们还是值得为此付出努力的。

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