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，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---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；数据的可信度和真实度等。

项目管理的本质是计划、预测、预算和估算，这都表明了项目中的确定因素是很少的。因此，要决定项目的不确定性就需要考虑项目的方方面面。但这是非常不切实际的，因为评估需要的成本和时间是有限的，因此，一般需要---的是，风险评估的对象必须是那些在项目中受到---的约束和具有较大不确定性的地方。另外，需要强调的是，这个评估的过程事实上是反复的，只有当评估者和项目经理都认为所有未发现的风险都是无关紧要的时候，风险评估才能完成。评估过程允许风险承担者定义风险类型。可以根据概率和影响，或者根据安全措施和冒险。影响表示的是作用于预算、项目完成时间表、工作或者项目安全性的影响的---程度。风险发生的概率及风险影响的程度究竟是高还是低，是风险评估者和项目经理所关心的问题。

2、考察运营管理组织和职能部门沟通关系

　　很多企业里因为运营管理专才的缺乏，为了支持体系的运作，往往采用---的方式，从各职能部门中抽取人员负责相关工作，因此他们在推行体系时往往会面对角色的迷失——既要推动日常业务工作，又要推动项目运营管理，而且两者之间的约束往往是相悖的。比如，作为运营管理专员，往往要求各部门协调时间、统一步伐推动某项重要工作，而他的本职工作往往又会因为资源的---，导致无法满足运营的要求，运营管理专员往往成为夹心饼干，工作自然难以推进。

数据分析行业面临的机遇

1、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业。它以量化指标为---，以数据为产品表现形式。现在社会中介行业进入崭新的洗牌阶段，数据分析行业优势得以---：从横向看，只要有需求和满足需求的服务能力，数据分析行业的业务就可以涉足各行各业，不再受行政框框的约束；从纵向看，只要有需求和满足需求的服务能力，它的业务可以深入行业内部，上可以运营大数据，下也可以驾驭微管理，不再受---等级的---。

2、数据分析行业是一个理念---，提前进入新形势的行业。有个很明确的观点：企业的市场行为应该让市场去鉴定和评价。所以，对于有着明确的全市场特征的数据分析业而言，这种特殊的垄断是不可能形成的。有数据的、有能力的公司都可以进军这一行业。

3、大数据时代的到来，不仅为数据分析行业提供了大家均已经耳闻目睹的名义上的数据分析概念，也为数据分析行业提供了大家都能够身心体会的实质上的数据分析效益。数据分析行业占得时代先机，前途无量。