项目风险识别方法？

一、项目风险识别方法？

01

头脑风暴法

形式：

体成员以会议形式轮流提出主张和想法。

要点：

会议气氛要融洽与热情；

不对他人的发言作任何点评与回应。

02

德尔菲法

形式：

由项目风险组选定相关专家，采用匿名函询的方式收集专家意见，综合整理后再匿名反馈给各位专家，再次征询意见。如此反复多轮直至专家意见趋于一致。

要点：

提供给专家的信息要尽可能充分；

挑选的专家应该具有权威性、代表性；

保持匿名，确保专家独立地给出意见。

03

情景分析法

形式：

根据发展趋势的多样性，通过对系统内外相关问题的系统分析，设计出多种可能的未来前景，然后用类似于撰写电影剧本的手法，对系统发展态势作出自始至终的情景和画面的描述。

要点：

明确影响主题的影响因素；

分析过程中可采用PEST分析法与SWOT分析矩阵。

04

核对表法

形式：

对照已有的核对表对本项目的潜在风险进行联想。

核对表内容包括：

以前项目成功或失败的原因；

项目范围、成本、质量、进度、采购与合同、人力资源与沟通等情况；

项目产品或服务说明书；

项目管理成员技能；

项目可用资源等。

05

流程图法

形式：

建立一个工程项目的总流程图与各环节流程图，分析各环节的潜在风险，工程行进过程中随时对照项目进度。

二、项目风险识别和项目风险度量之间有什么关联？

项目风险度量的主要工作内容有：

可能性的度量

项目风险度量的首要任务是分析和估计项目风险发生的概率，即项目风险可能性的大小。这是项目风险度量中最为重要的一项工作，因为一个项目风险的发生概率越高，造成项目损失的可能性就越大，对它的控制就应该越严格，所以在项目风险度量中首先要确定和分析项目风险可能性的大小。

后果的度量

项目风险度量的第二项任务是分析和估计项目风险后果，即项目风险可能带来的损失大小。这也是项目风险度量中的一项非常重要的工作，因为即使是一个项目风险的发生概率不大，但如果它一旦发生则后果十分严重，那么对它的控制也需要十分严格，否则这种风险的发生会给整个项目成败造成严重的影响。

影响范围的度量

项目风险度量的第三项任务是分析和估计项目风险影响的范围，即项目风险可能影响到项目的哪些方面和工作。这也是项目风险度量中的一项十分重要的工作，因为即使是一个项目风险发生概率和后果严重程度都不大，但它一旦发生会影响到项目各个方面和许多工作，则也需要对它进行严格的控制，防止因这种风险发生而搅乱项目的整个工作和活动。

发生时间的度量

项目风险度量的第四项任务是分析和估计项目风险发生的时间，即项目风险可能在项目的哪个阶段和什么时间发生。这也同样项重要，因为对于项目风险的控制和应对措施都是根据项目风险发生时间安排的，越先发生的项目风险就应该越优先控制，而对后发生的项目风险可以通过监视和观察它们的各种征兆，做进一步识别和度量。

三、识别与管理大数据项目风险的全方位策略

引言

在数字化时代的浪潮中，大数据项目已经成为企业决策和战略规划的重要支柱。然而，随着项目规模的扩大和数据的复杂性增加，相关的风险也随之显著上升。本文将探讨如何有效识别和管理这些大数据项目风险，帮助企业在大数据投资中规避潜在的损失并实现预期的收益。

大数据项目面临的主要风险

大数据项目通常涉及数据收集、处理和分析的复杂过程，这些都可能带来多种风险。以下是一些主要的风险类型：

• 技术风险：选择不合适的技术平台或工具，可能导致项目无法顺利实施或达不到预期效果。
• 数据质量风险：数据的准确性和完整性问题会直接影响分析结果，进而影响决策过程。
• 安全风险：数据泄露和安全事件不仅损害企业声誉，还可能导致法律责任和经济损失。
• 合规风险：面对日益严格的数据保护法规，项目未能合规可能导致高额罚款及其他法律后果。
• 项目管理风险：缺乏清晰的项目管理流程，可能导致时间和资源的浪费。

识别大数据项目风险

对于企业而言，及时识别大数据项目风险是成功的第一步。可以通过以下方式进行风险识别：

• 建立风险评估团队：通过跨部门团队合作，从多个角度识别潜在风险。
• 进行全面的市场调研：了解行业内的成功案例及失败经验，有助于识别自身项目可能面临的类似挑战。
• 实施数据审计：定期检查数据质量，以识别因数据不合格而可能引发的问题。
• 建立风险矩阵：根据可能性和影响程度对风险进行分类，以确定优先处理的风险。

管理大数据项目风险的策略

识别风险之后，企业必须采取有效的策略进行管理。以下是一些行之有效的风险管理策略：

• 风险优先级排序：根据风险的严重性及其对项目的影响程度，优先处理高风险问题。
• 建立风险应对计划：对每个识别的风险制定相应的应对措施，包括风险规避、转移、减轻和接受等策略。
• 监控和评估：定期对项目进展和风险状况进行监控，依据情况调整管理策略。
• 强化团队沟通：确保所有团队成员都对项目风险有清晰的理解，并及时分享信息和发现。
• 技术投资：选择合适的技术来增强数据存取的安全性和可靠性，减少技术风险。

大数据项目风险管理的成功案例

分析一些成功的企业如何进行大数据项目风险管理，能够为其他企业提供宝贵的经验。例如：

• 某金融机构：通过实施数据审计制度，并设立专门的风险管理团队，该机构显著降低了数据质量问题对决策的影响。
• 某零售公司：在收集消费者数据时，采用了动态的数据加密技术，有效防止了数据泄露风险。
• 某医疗机构：建立了合规管理体系，确保在处理敏感数据时遵循法律法规，避免了合规方面的风险。

总结

综上所述，管理大数据项目风险并非易事，但通过科学的风险识别与管理策略，企业可以有效降低潜在风险，从而更好地实现其大数据项目的价值。鼓励企业投资于风险管理，构建全面的风险评估与管控体系，是成功实施大数据项目的关键所在。

感谢您耐心阅读这篇文章！希望通过本文的分享，能够帮助您深入理解大数据项目中的风险识别与管理，为您的项目成功奠定良好的基础。

四、可行性研究阶段应识别的项目风险主要有哪些？

投资项目在可研阶段风险主要考虑经营风险，财务风险，国家政策风险，如在国外投资，还应考虑政治风险

五、请查阅资料分析一下BIM技术在建设项目风险识别中的应用点有哪些？

风险识别中的应用点有:应用的熟练程度、技术认知风险、数据交流风险。