大数据时代信息系统项目的风险管理与技术应用分析

摘要：随着大数据技术的迅猛发展及其广泛应用，信息系统项目在面临前所未有的机遇的同时，也面临着复杂的风险。大数据时代的信息系统项目具有数据量巨大、处理方式复杂、技术更新快等特点，对项目的风险管理提出了新的挑战。探讨大数据时代信息系统项目的风险管理策略及技术应用，分析大数据项目中常见的风险类型，提出相应的管理措施和技术应用方案，旨在为信息系统项目的成功实施提供理论支持和实践指导。

关键词：大数据；信息系统项目；风险管理；技术应用；数据治理

一、前言

大数据技术的兴起为信息系统项目提供了有力的数据支持和决策依据，同时也带来了前所未有的风险[1]。在大数据环境下，包括数据的收集、存储、处理和分析等环节都可能导致各种风险，信息系统项目的复杂性显著提高。确保信息系统项目成功实施，关键是如何有效识别、评估和管理这些风险。本文将对信息系统项目中的风险表现形式进行分析，并结合大数据时代的技术特点，从风险管理的角度探讨应对之策，并就技术应用提出相应建议。

二、大数据时代信息系统项目的特点

在大数据时代，信息系统项目展现出若干特点，对项目的设计、实施和管理提出了新的要求。以下是主要特点的详细分析。

（一）数据规模庞大

大数据时代的信息系统项目经常涉及庞大的数据量，这些数据量包括传感器、社交媒体、商业系统等各种来源，具有数据处理和分析难度加大、数据存储和管理难度加大、数据的规模和复杂性加大等特点。

数据存储需要依赖分布式存储系统，如分布式文件系统（HDFS）和云存储，来处理这些庞大的数据量。在数据管理方面，则需实施有效的策略，包括数据分区、索引、备份和恢复等措施，以确保数据的高效管理和安全性。

（二）数据处理复杂

大数据环境下，数据处理涉及多种技术，如分布式计算、实时数据流处理、数据挖掘等。这些技术的应用提高了数据处理的效率，但也引入了新的风险，如系统集成问题、处理延迟等。

（三）技术更新快速

大数据技术更新迅速，新技术和工具不断出现。这种快速的技术演进使得项目团队需要不断学习和适应新技术，同时也可能导致技术选型的不确定性和风险。

（四）数据多样性

大数据环境下的数据来源多样，数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这种数据多样性对数据处理和分析提出了更高的要求：

第一，数据融合，需要将来自不同来源的数据进行有效融合，确保数据的一致性和完整性；

第二，数据分析，处理多样化的数据需要灵活的数据分析技术，如大数据分析工具和数据挖掘算法。

如图1所示，大数据的特征图展示大数据的Volume（数据量）、Velocity（数据流速）、Variety（数据多样性）、Value（数据价值）、Veracity（数据真实性）五个特征，标示每个特征如何影响信息系统项目。每个特点都对应了一个或多个项目特点，如数据规模、处理速度、数据种类、数据价值和数据真实性。这些特征的理解和应用有助于项目团队在设计和实施信息系统时，确保系统能够有效地处理大数据带来的挑战，并从中提取有价值的信息，支持业务决策。

三、大数据时代信息系统项目的风险类型

在大数据时代，信息系统项目面临着多种复杂的风险。这些风险主要包括数据安全风险、技术风险和项目管理风险。理解和识别这些风险对于有效的风险管理和项目成功至关重要。以下是主要的风险类型及其详细分析。

（一）数据安全风险

1.数据泄露

数据泄露（DataExpress）是指数据被未经授权的人员访问或获取，可能造成敏感信息泄漏，给组织声誉和业务安全带来影响。保护数据的机密性和完整性在大数据系统中的数据量是非常巨大的。

2.数据丢失

数据丢失是指资料因各种原因无法恢复或存取，可能严重影响业务经营。导致数据丢失的原因有系统故障、人为错误，以及恶意攻击等几个方面。

（二）技术风险

1.技术选型风险

大数据技术和工具种类繁多，如何选择适合项目需求的技术是一个重要的挑战。不恰当的技术选型可能导致系统性能不佳或实施困难。

2.系统集成风险

大数据项目往往涉及多个系统和组件的集成，系统集成的复杂性可能导致接口不兼容、数据同步问题等风险[2]。

（三）项目管理风险

1.需求变更

大数据项目的需求会因业务环境的改变而产生频繁的变化，而这种变化可能带来项目进度的延误和费用的超支，所以在做大数据项目前应充分考虑到业务环境的随时变化。

2.人员流动

项目团队的人员流动会影响项目的稳定性和连续性，特别是在关键技术人员离职的情况下，可能会对项目造成重大影响。

（四）数据质量风险

1.数据质量问题

数据质量问题主要由数据采集不准确、数据清洗不彻底、数据整合不完善引起，可能会导致错误的分析结果、决策失误、业务流程中断。

2.数据一致性问题

数据一致性问题会影响数据的准确性和可靠性，进而影响业务决策和操作。

四、大数据时代信息系统项目的风险管理策略

在大数据时代，全面了解风险管理的流程和步骤，信息系统项目的风险管理策略必不可少，如图2所示。这些策略的常见构成元素包括风险识别、风险量化、风险计划，以及风险监控与控制。每个步骤确保项目能够有效识别潜在风险、评估影响、制定应对策略，并对确保项目成功实施的管理措施进行持续监控和调整，从而在风险管理过程中起到关键作用。

（一）风险识别与评估

1.风险识别

识别项目中的潜在风险包括专家访谈、风险清单法和头脑风暴等。可采用多种方法进行识别，尤其在数据安全、技术选型等方面，需要对可能存在的风险源进行深入分析。例如，通过全面分析项目需求和环境，可以识别出技术瓶颈和安全隐患。识别风险的过程需要覆盖包括技术、管理和数据在内的各个方面的项目。

2.风险评估

对识别出的风险进行评估，包括其发生的可能性和影响程度[3]，采用定量与定性的方法对确定轻重缓急和处理预案的风险进行评分。图3为风险评估矩阵图，将不同风险的发生概率和影响程度用矩阵图展示出来，以帮助对最重要的风险进行识别和优先级处理。例如，利用风险矩阵，按照发生的概率和影响的程序对风险进行分类，确定需要优先处理的风险，并制定相应的对策。风险评估也需要对风险的动态变化进行考量，并对评估结果进行定期更新。

（二）风险应对措施

1.数据安全措施

数据加密和存取控制[4]：实施数据加密和存取控制，确保数据的机密完整。数据加密技术包括对称加密和非对称加密。访问控制技术包括以角色为基础的门禁（RBAC）和以属性为基础的访问控制（ABAC）。这些措施可以有效地防止非授权访问和数据泄露。

数据备份和恢复：定期数据备份，建立数据恢复机制，以应对数据遗失的风险。数据备份可以采用全量备份和增量备份相结合的方式，数据恢复机制需要保证数据丢失后业务能够快速恢复。

安全培训：加强安全培训，增强员工的安全意识，防范内部威胁。定期进行安全培训和演练，帮助员工了解常见的安全威胁和应对措施。

2.技术风险管理

技术选型：选择成熟的技术和可靠的工具进行充分的技术验证和实践。技术选型应考虑技术的稳定性、性能和社区支持，避免选择过于新颖或未经过充分验证的技术。

系统集成测试：建立完善的系统集成测试流程确保各系统组件之间的兼容性和稳定性。系统集成测试包括功能测试、性能测试和压力测试等，确保系统在实际运行中的可靠性和性能。

技术文档和知识库：建立技术文档和知识库，减少因人员流动造成的技术知识缺失。技术文档应记录系统架构、设计和实现细节的详细情况。知识库应包含常见问题及解决方案。

3.项目管理措施

需求管理：制定详细的需求管理计划，控制需求变更的频率和范围。需求管理计划应包括需求变更的审批流程和影响评估机制，确保需求变更不会影响项目的进度和质量[5]。

人员管理：建立人员管理机制，包括培训、知识传递和接班计划，减少人员流动的影响。人员管理机制应包括岗位职责说明、培训计划和知识传递流程，确保关键岗位的知识和技能得到有效传承。

项目审计和评估：定期进行项目审计和评估，及时发现和解决项目中的问题。项目审计和评估包括进度审计、质量审计和成本审计等。

五、大数据时代信息系统项目的技术应用

在大数据时代，信息系统项目需要利用先进的技术来应对海量数据的处理和分析挑战。以下是一些关键的技术应用，它们在提升数据处理效率、分析能力和系统稳定性方面发挥了重要作用。

（一）数据治理技术

1.数据质量管理

使用数据质量管理工具和方法，如数据清洗、数据标准化等，确保数据的准确性和一致性，对于数据分析和决策的可靠性至关重要。

2.数据隐私保护

采用数据匿名化、差分隐私等隐私保护技术，对用户数据的隐私进行保护，遵守相关法规要求。

（二）大数据处理和分析技术

1.大数据处理框架

大数据处理框架[6]，如Apache Hadoop和Apache Spark，提供了强大的数据处理能力。Hadoop的MapReduce框架可以处理大规模的批处理任务，Spark则提供了高速的数据处理能力，内存计算功能也非常丰富。选择恰当的处理框架可以使数据处理的效率明显提高，同时也可以减少系统的延时。

2.数据分析工具

Apache Hive、Apache Pig和Tableau等数据分析工具可以帮助用户高效地分析和可视化大数据。Apache Hive提供了适用于数据仓库和数据分析的SQL的查询语言。Apache Pig提供了适用于复杂的数据转换任务数据流处理功能。Tableau则可以帮助用户通过直观的可视化界面，在数据中找到模式和趋势。

（三）人工智能与机器学习

机器学习（Machine Learning）、数据挖掘（Data Mining）与人工智能（AI）之间存在紧密的关系，它们在数据处理和智能决策领域共同发挥作用。

1.数据挖掘

应用Data Mining技术，从大数据中提取有价值的信息和模式，支持业务决策和预测分析。Data Mining技术能够帮助识别数据站的潜在规律和趋势，提高业务决策的精确性。

2.机器学习

利用机器学习算法，建模和预测大数据，提高系统的智能化程度和自动化能力。机器学习能够帮助识别数据中的潜在规律和趋势。

3.人工智能

人工智能（AI）涉及技术和方法，使计算机能够模拟人类智能，是一个广泛的领域。它包括自然语言处理、计算机视觉、专家系统等多个子领域，实现AI的核心技术之一就是机器学习和数据挖掘。

六、实践案例

（一）案例背景

某大型医疗机构在大数据时代进行信息系统升级，目标是提升患者服务和医疗质量。该项目包括电子健康记录的整合、实时监控病人状态以及预测疾病风险，以支持精准医疗和个性化治疗。

（二）风险管理实践

1.数据安全管理

医疗机构对病人健康信息进行了严格的数据加密措施和多因素认证，保证了信息的安全。对数据进行经常性的备份和恢复测试，在出现系统故障或安全事件时能够迅速恢复数据。另外，还组织了职工的安全培训，使职工对数据安全有充分的认识和足够的应对能力。

2.技术选型与集成

技术选型上，医疗机构选择了兼容性强且经过验证的医疗数据处理平台，并利用成熟的实时分析工具进行系统集成。根据系统的稳定性和性能的要求进行了全面的系统集成测试，对各部件之间的协同效应做了进一步的保证测试，从而保证了系统的正常运行，也为后续系统升级和维护提供了有力的技术支持。

3.项目管理

医疗机构项目组为控制需求变化频次，并对变化产生的影响进行详细评估，建立了严格的需求管理流程。通过项目的定期审计和评估，确保项目按时完成并达成预期目标，使团队能够及时发现和解决项目中存在的问题，并对项目方案和资源配置进行调整。

（三）技术应用效果

应用大数据技术后，医疗机构成功地对患者进行健康状态的实时监控和精准的疾病风险预测，使医疗服务得到了很大的改善和提升，为医生提供更为个性化的治疗方案，在提高患者满意度的同时，使得医疗成本得到了有效的控制和降低，在提高医疗水平的同时又提高了病人的治疗效果。

七、结语

大数据时代的信息系统项目具有数据规模庞大、处理复杂、技术更新快速等特点，使得项目风险管理变得尤为重要。通过系统的风险识别与评估，结合有效的应对措施和先进的技术应用，可以有效地管理项目风险，确保项目的成功实施。随着大数据技术的不断发展，信息系统项目的风险管理也将不断完善，为组织提供更加稳定和可靠的信息系统解决方案。

参考文献

[1]林建国，张晓林.大数据背景下的信息系统技术发展现状与趋势[J].中国科技论文，2021，16（06）：120-128.

[2]李俊，王小青.大数据环境下的风险管理研究[J].管理科学学报，2019，22（03）：74-82.

[3]周明，黄强.大数据环境下的信息系统风险管理策略研究[J].信息与管理科学，2019，28（07）：80-89.

[4]张杰，陈立.数据安全与隐私保护在大数据时代的应用研究[J].信息系统工程，2021，39（05）：21-29.

[5]张文婷，刘永康.大数据时代的项目风险管理实践与挑战[J].管理工程学报，2018，35（08）：55-64.

[6]陈楠，刘晨曦.大数据时代的信息系统技术应用研究[J].软件学报，2020，31（04）：1189-1201.

作者单位：通辽市科尔沁区第一人民医院

责任编辑：王颖振、杨惠娟