大數據時代信息系統項目的風險管理與技術應用分析

摘要：隨著大數據技術的迅猛發展及其廣泛應用，信息系統項目在面臨前所未有的機遇的同時，也面臨著復雜的風險。大數據時代的信息系統項目具有數據量巨大、處理方式復雜、技術更新快等特點，對項目的風險管理提出了新的挑戰。探討大數據時代信息系統項目的風險管理策略及技術應用，分析大數據項目中常見的風險類型，提出相應的管理措施和技術應用方案，旨在為信息系統項目的成功實施提供理論支持和實踐指導。

關鍵詞：大數據；信息系統項目；風險管理；技術應用；數據治理

一、前言

大數據技術的興起為信息系統項目提供了有力的數據支持和決策依據，同時也帶來了前所未有的風險[1]。在大數據環境下，包括數據的收集、存儲、處理和分析等環節都可能導致各種風險，信息系統項目的復雜性顯著提高。確保信息系統項目成功實施，關鍵是如何有效識別、評估和管理這些風險。本文將對信息系統項目中的風險表現形式進行分析，并結合大數據時代的技術特點，從風險管理的角度探討應對之策，并就技術應用提出相應建議。

二、大數據時代信息系統項目的特點

在大數據時代，信息系統項目展現出若干特點，對項目的設計、實施和管理提出了新的要求。以下是主要特點的詳細分析。

（一）數據規模龐大

大數據時代的信息系統項目經常涉及龐大的數據量，這些數據量包括傳感器、社交媒體、商業系統等各種來源，具有數據處理和分析難度加大、數據存儲和管理難度加大、數據的規模和復雜性加大等特點。

數據存儲需要依賴分布式存儲系統，如分布式文件系統（HDFS）和云存儲，來處理這些龐大的數據量。在數據管理方面，則需實施有效的策略，包括數據分區、索引、備份和恢復等措施，以確保數據的高效管理和安全性。

（二）數據處理復雜

大數據環境下，數據處理涉及多種技術，如分布式計算、實時數據流處理、數據挖掘等。這些技術的應用提高了數據處理的效率，但也引入了新的風險，如系統集成問題、處理延遲等。

（三）技術更新快速

大數據技術更新迅速，新技術和工具不斷出現。這種快速的技術演進使得項目團隊需要不斷學習和適應新技術，同時也可能導致技術選型的不確定性和風險。

（四）數據多樣性

大數據環境下的數據來源多樣，數據類型包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。這種數據多樣性對數據處理和分析提出了更高的要求：

第一，數據融合，需要將來自不同來源的數據進行有效融合，確保數據的一致性和完整性；

第二，數據分析，處理多樣化的數據需要靈活的數據分析技術，如大數據分析工具和數據挖掘算法。

如圖1所示，大數據的特征圖展示大數據的Volume（數據量）、Velocity（數據流速）、Variety（數據多樣性）、Value（數據價值）、Veracity（數據真實性）五個特征，標示每個特征如何影響信息系統項目。每個特點都對應了一個或多個項目特點，如數據規模、處理速度、數據種類、數據價值和數據真實性。這些特征的理解和應用有助于項目團隊在設計和實施信息系統時，確保系統能夠有效地處理大數據帶來的挑戰，并從中提取有價值的信息，支持業務決策。

三、大數據時代信息系統項目的風險類型

在大數據時代，信息系統項目面臨著多種復雜的風險。這些風險主要包括數據安全風險、技術風險和項目管理風險。理解和識別這些風險對于有效的風險管理和項目成功至關重要。以下是主要的風險類型及其詳細分析。

（一）數據安全風險

1.數據泄露

數據泄露（DataExpress）是指數據被未經授權的人員訪問或獲取，可能造成敏感信息泄漏，給組織聲譽和業務安全帶來影響。保護數據的機密性和完整性在大數據系統中的數據量是非常巨大的。

2.數據丟失

數據丟失是指資料因各種原因無法恢復或存取，可能嚴重影響業務經營。導致數據丟失的原因有系統故障、人為錯誤，以及惡意攻擊等幾個方面。

（二）技術風險

1.技術選型風險

大數據技術和工具種類繁多，如何選擇適合項目需求的技術是一個重要的挑戰。不恰當的技術選型可能導致系統性能不佳或實施困難。

2.系統集成風險

大數據項目往往涉及多個系統和組件的集成，系統集成的復雜性可能導致接口不兼容、數據同步問題等風險[2]。

（三）項目管理風險

1.需求變更

大數據項目的需求會因業務環境的改變而產生頻繁的變化，而這種變化可能帶來項目進度的延誤和費用的超支，所以在做大數據項目前應充分考慮到業務環境的隨時變化。

2.人員流動

項目團隊的人員流動會影響項目的穩定性和連續性，特別是在關鍵技術人員離職的情況下，可能會對項目造成重大影響。

（四）數據質量風險

1.數據質量問題

數據質量問題主要由數據采集不準確、數據清洗不徹底、數據整合不完善引起，可能會導致錯誤的分析結果、決策失誤、業務流程中斷。

2.數據一致性問題

數據一致性問題會影響數據的準確性和可靠性，進而影響業務決策和操作。

四、大數據時代信息系統項目的風險管理策略

在大數據時代，全面了解風險管理的流程和步驟，信息系統項目的風險管理策略必不可少，如圖2所示。這些策略的常見構成元素包括風險識別、風險量化、風險計劃，以及風險監控與控制。每個步驟確保項目能夠有效識別潛在風險、評估影響、制定應對策略，并對確保項目成功實施的管理措施進行持續監控和調整，從而在風險管理過程中起到關鍵作用。

（一）風險識別與評估

1.風險識別

識別項目中的潛在風險包括專家訪談、風險清單法和頭腦風暴等。可采用多種方法進行識別，尤其在數據安全、技術選型等方面，需要對可能存在的風險源進行深入分析。例如，通過全面分析項目需求和環境，可以識別出技術瓶頸和安全隱患。識別風險的過程需要覆蓋包括技術、管理和數據在內的各個方面的項目。

2.風險評估

對識別出的風險進行評估，包括其發生的可能性和影響程度[3]，采用定量與定性的方法對確定輕重緩急和處理預案的風險進行評分。圖3為風險評估矩陣圖，將不同風險的發生概率和影響程度用矩陣圖展示出來，以幫助對最重要的風險進行識別和優先級處理。例如，利用風險矩陣，按照發生的概率和影響的程序對風險進行分類，確定需要優先處理的風險，并制定相應的對策。風險評估也需要對風險的動態變化進行考量，并對評估結果進行定期更新。

（二）風險應對措施

1.數據安全措施

數據加密和存取控制[4]：實施數據加密和存取控制，確保數據的機密完整。數據加密技術包括對稱加密和非對稱加密。訪問控制技術包括以角色為基礎的門禁（RBAC）和以屬性為基礎的訪問控制（ABAC）。這些措施可以有效地防止非授權訪問和數據泄露。

數據備份和恢復：定期數據備份，建立數據恢復機制，以應對數據遺失的風險。數據備份可以采用全量備份和增量備份相結合的方式，數據恢復機制需要保證數據丟失后業務能夠快速恢復。

安全培訓：加強安全培訓，增強員工的安全意識，防范內部威脅。定期進行安全培訓和演練，幫助員工了解常見的安全威脅和應對措施。

2.技術風險管理

技術選型：選擇成熟的技術和可靠的工具進行充分的技術驗證和實踐。技術選型應考慮技術的穩定性、性能和社區支持，避免選擇過于新穎或未經過充分驗證的技術。

系統集成測試：建立完善的系統集成測試流程確保各系統組件之間的兼容性和穩定性。系統集成測試包括功能測試、性能測試和壓力測試等，確保系統在實際運行中的可靠性和性能。

技術文檔和知識庫：建立技術文檔和知識庫，減少因人員流動造成的技術知識缺失。技術文檔應記錄系統架構、設計和實現細節的詳細情況。知識庫應包含常見問題及解決方案。

3.項目管理措施

需求管理：制定詳細的需求管理計劃，控制需求變更的頻率和范圍。需求管理計劃應包括需求變更的審批流程和影響評估機制，確保需求變更不會影響項目的進度和質量[5]。

人員管理：建立人員管理機制，包括培訓、知識傳遞和接班計劃，減少人員流動的影響。人員管理機制應包括崗位職責說明、培訓計劃和知識傳遞流程，確保關鍵崗位的知識和技能得到有效傳承。

項目審計和評估：定期進行項目審計和評估，及時發現和解決項目中的問題。項目審計和評估包括進度審計、質量審計和成本審計等。

五、大數據時代信息系統項目的技術應用

在大數據時代，信息系統項目需要利用先進的技術來應對海量數據的處理和分析挑戰。以下是一些關鍵的技術應用，它們在提升數據處理效率、分析能力和系統穩定性方面發揮了重要作用。

（一）數據治理技術

1.數據質量管理

使用數據質量管理工具和方法，如數據清洗、數據標準化等，確保數據的準確性和一致性，對于數據分析和決策的可靠性至關重要。

2.數據隱私保護

采用數據匿名化、差分隱私等隱私保護技術，對用戶數據的隱私進行保護，遵守相關法規要求。

（二）大數據處理和分析技術

1.大數據處理框架

大數據處理框架[6]，如Apache Hadoop和Apache Spark，提供了強大的數據處理能力。Hadoop的MapReduce框架可以處理大規模的批處理任務，Spark則提供了高速的數據處理能力，內存計算功能也非常豐富。選擇恰當的處理框架可以使數據處理的效率明顯提高，同時也可以減少系統的延時。

2.數據分析工具

Apache Hive、Apache Pig和Tableau等數據分析工具可以幫助用戶高效地分析和可視化大數據。Apache Hive提供了適用于數據倉庫和數據分析的SQL的查詢語言。Apache Pig提供了適用于復雜的數據轉換任務數據流處理功能。Tableau則可以幫助用戶通過直觀的可視化界面，在數據中找到模式和趨勢。

（三）人工智能與機器學習

機器學習（Machine Learning）、數據挖掘（Data Mining）與人工智能（AI）之間存在緊密的關系，它們在數據處理和智能決策領域共同發揮作用。

1.數據挖掘

應用Data Mining技術，從大數據中提取有價值的信息和模式，支持業務決策和預測分析。Data Mining技術能夠幫助識別數據站的潛在規律和趨勢，提高業務決策的精確性。

2.機器學習

利用機器學習算法，建模和預測大數據，提高系統的智能化程度和自動化能力。機器學習能夠幫助識別數據中的潛在規律和趨勢。

3.人工智能

人工智能（AI）涉及技術和方法，使計算機能夠模擬人類智能，是一個廣泛的領域。它包括自然語言處理、計算機視覺、專家系統等多個子領域，實現AI的核心技術之一就是機器學習和數據挖掘。

六、實踐案例

（一）案例背景

某大型醫療機構在大數據時代進行信息系統升級，目標是提升患者服務和醫療質量。該項目包括電子健康記錄的整合、實時監控病人狀態以及預測疾病風險，以支持精準醫療和個性化治療。

（二）風險管理實踐

1.數據安全管理

醫療機構對病人健康信息進行了嚴格的數據加密措施和多因素認證，保證了信息的安全。對數據進行經常性的備份和恢復測試，在出現系統故障或安全事件時能夠迅速恢復數據。另外，還組織了職工的安全培訓，使職工對數據安全有充分的認識和足夠的應對能力。

2.技術選型與集成

技術選型上，醫療機構選擇了兼容性強且經過驗證的醫療數據處理平臺，并利用成熟的實時分析工具進行系統集成。根據系統的穩定性和性能的要求進行了全面的系統集成測試，對各部件之間的協同效應做了進一步的保證測試，從而保證了系統的正常運行，也為后續系統升級和維護提供了有力的技術支持。

3.項目管理

醫療機構項目組為控制需求變化頻次，并對變化產生的影響進行詳細評估，建立了嚴格的需求管理流程。通過項目的定期審計和評估，確保項目按時完成并達成預期目標，使團隊能夠及時發現和解決項目中存在的問題，并對項目方案和資源配置進行調整。

（三）技術應用效果

應用大數據技術后，醫療機構成功地對患者進行健康狀態的實時監控和精準的疾病風險預測，使醫療服務得到了很大的改善和提升，為醫生提供更為個性化的治療方案，在提高患者滿意度的同時，使得醫療成本得到了有效的控制和降低，在提高醫療水平的同時又提高了病人的治療效果。

七、結語

大數據時代的信息系統項目具有數據規模龐大、處理復雜、技術更新快速等特點，使得項目風險管理變得尤為重要。通過系統的風險識別與評估，結合有效的應對措施和先進的技術應用，可以有效地管理項目風險，確保項目的成功實施。隨著大數據技術的不斷發展，信息系統項目的風險管理也將不斷完善，為組織提供更加穩定和可靠的信息系統解決方案。

參考文獻

[1]林建國，張曉林.大數據背景下的信息系統技術發展現狀與趨勢[J].中國科技論文，2021，16（06）：120-128.

[2]李俊，王小青.大數據環境下的風險管理研究[J].管理科學學報，2019，22（03）：74-82.

[3]周明，黃強.大數據環境下的信息系統風險管理策略研究[J].信息與管理科學，2019，28（07）：80-89.

[4]張杰，陳立.數據安全與隱私保護在大數據時代的應用研究[J].信息系統工程，2021，39（05）：21-29.

[5]張文婷，劉永康.大數據時代的項目風險管理實踐與挑戰[J].管理工程學報，2018，35（08）：55-64.

[6]陳楠，劉晨曦.大數據時代的信息系統技術應用研究[J].軟件學報，2020，31（04）：1189-1201.

作者單位：通遼市科爾沁區第一人民醫院

責任編輯：王穎振、楊惠娟