企业在运营与管理过程中会产生大量的过程数据和信息（如文档、日志等）；企业在应对日益复杂的业务环境过程中，还需要处理多种多样的数据和信息。企业运营管理所需处理的数据已经不再局限于具有静态结构和有限交互路径的数据，而是来源复杂多样的数据，其中包括社交媒体数据、电子邮件数据、传感器数据、商业应用数据、档案和文件。企业获取和分析数据的方法亟待更新。
大数据可以被视为海量、快速增长和多样化的信息资产，也被业界认为是一个真正的游戏规则改变者。在一些关键领域，特别是操作和合规风险管理领域，由大数据技术支撑的分享模型将支持风险人员轻松进行日常决策。引入大数据分析技术、风险模型服务，以及文本分析、流程挖掘和先进流程仓库等技术，能够帮助企业实现合规智能、风险智能和流程智能。通过对风险模型和工具进行模拟和优化，企业可强化对数据的分析和洞察，从而在流程执行之前、期间和之后对方案进行优化和完善，最大程度地优化业务流程和决策效果。
相较于采用商业智能，采用大数据分析技术能进一步提高风险模型的预测能力和稳定性。具体来说，大数据分析能够在如下三个方面重塑组织的风险管理：其一，大数据技术可帮助企业重新塑造风险管理理念；其二，大数据技术可帮助企业变革风险管理体制；其三，大数据技术可帮助企业分享系统数据。
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