Khả năng mở rộng dữ liệu làm tăng sự quan tâm về hệ thống quản lý rủi ro
Tin tức - Ngày đăng : 16:13, 24/06/2019
Bạn có cảm thấy nản lòng về sự gia tăng số lượng dữ liệu mà tổ chức của bạn phải xử lý không? Chà, không chỉ một mình bạn như vậy đâu! Nhiều doanh nghiệp trên toàn cầu đang phải đối phó với sự pha trộn giữa lợi ích và thách thức mà Big Data mang đến. Một báo cáo của Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế Trung Quốc cho thấy dữ liệu toàn cầu sẽ tăng lên 175 Zettabyte vào năm 2025.
Sự tăng trưởng này có nghĩa là bạn nên chuẩn bị mọi thứ sớm để có khả năng xử lý lượng dữ liệu cả bên trong và bên ngoài đang ngày càng lớn hơn. Mặc dù bạn có thể lo lắng về ngành logistics, nhưng bạn cần phải nhận ra rằng bạn cũng sẽ nhận được rất nhiều lợi ích từ nó. Do đó, bạn nên tập trung nỗ lực vào việc định vị tổ chức của mình để khai thác hiệu quả dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó vào hoạt động phân tích, dự đoán và lập kế hoạch phù hợp. Điều này sẽ đảm bảo cải thiện năng suất, tăng thu nhập và hướng đến sự thay đổi tích cực trong trải nghiệm của khách hàng.
Mối quan hệ giữa Big Data và quản lý rủi ro
Big Data yêu cầu hệ thống đưa ra các hoạt động xử lý và lưu trữ phức tạp, có thể bao gồm các yếu tố liên quan như con người, máy tính và Internet. Mặc dù công nghệ Internet of Things có thể tác động tích cực đến doanh nghiệp của bạn, nhưng nó cũng đem đến nguy cơ lạm dụng dữ liệu đáng kể. Do đó, điều cần thiết là tổ chức của bạn đạt được sự cân bằng giữa việc có được tất cả các lợi ích của Big Data và đồng thời đảm bảo không vi phạm quyền riêng tư và bảo mật của chủ sở hữu dữ liệu.
Việc áp dụng Big Data vào Hệ thống quản lý rủi ro của tổ chức giúp đảm bảo rằng bạn có được một hệ thống toàn diện sẽ bảo vệ dữ liệu, luồng doanh thu và dự đoán các thay đổi có thể ảnh hưởng đến sự phát triển của công ty (gồm cả mặt tiêu cực và tích cực).
Mẹo để cải thiện Hệ thống quản lý rủi ro khi xử lý dữ liệu lớn
Quản lý rủi ro là một yếu tố quan trọng của bất kỳ tổ chức thành công nào. Nó là một điều kiện tiên quyết để được cấp chứng nhận bởi các cơ quan quản lý khác nhau như ISO. Do đó, bạn nên đảm bảo rằng công ty của bạn sẽ nghĩ ra các kỹ thuật nhằm đảm bảo giảm thiểu tất cả các rủi ro liên quan đến việc xử lý dữ liệu lớn.
Để hạn chế những rủi ro này, điều quan trọng là bạn phải giải mã các bước chính của quy trình quản lý rủi ro. Chúng bao gồm việc xác định rủi ro tiềm ẩn, phân tích các tác động tiềm năng của nó, đánh giá ưu tiên và xây dựng kế hoạch về cách thức quản lý rủi ro trong các trường hợp xảy ra.
Để thực hiện việc sắp xếp các yếu tố quản lý rủi ro này song hành với việc xử lý dữ liệu lớn đòi hỏi bạn phải thiết lập các kiểm soát giám sát theo thời gian thực. Điều này sẽ giúp phát hiện bất kỳ vấn đề nào phát sinh, do đó sẽ tăng hiệu quả quá trình ra quyết định. Kỹ thuật này được áp dụng trên các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, dịch vụ và sản xuất. Bất kể đối với ngành nào, bạn cần chú trọng tới việc điều chỉnh các rủi ro mà có khả năng tác động đến sự phát triển niềm tin từ khách hàng của bạn.
Ứng dụng quản lý rủi ro để phân tích dữ liệu lớn
Vendor Risk Management (VRM). Đây là công cụ cần thiết để theo dõi các bên thứ ba mà bạn nên sử dụng. Nếu bạn cho phép sự truy cập của bất kỳ nhà cung cấp nào vào dữ liệu của bạn, trước tiên bạn nên thiết lập đánh giá độ tin cậy của họ để duy trì sự riêng tư và bảo mật của chủ sở hữu. VRM sẽ cho phép bạn đánh giá mức độ rủi ro cho từng nhà cung cấp trước khi bạn ký kết bất kỳ hình thức thỏa thuận nào với họ. Bạn phải luôn đảm bảo rằng bạn sẽ đánh giá các biện pháp mà mỗi nhà cung cấp đã thiết lập để bảo vệ dữ liệu.
Phòng chống gian lận và rửa tiền. Khi tổ chức của bạn sử dụng phân tích dự đoán, bạn sẽ nhận được một phác họa rõ ràng về các hoạt động gian lận mà doanh nghiệp của bạn có khả năng gặp phải. Điều này cho phép bạn đưa ra các biện pháp để bảo vệ tổ chức của bạn khỏi các cuộc tấn công như vậy
Xác định Churn. Mất khách hàng là mối đe dọa đối với bất kỳ tổ chức nào. Một cuốn sách trắng được xuất bản bởi Fred Reichained thay mặt cho Bain và Company chỉ ra việc giữ chân khách hàng có lợi ích vô cùng to lớn cho một doanh nghiệp. Ví dụ, đối với lĩnh vực dịch vụ tài chính nhận được lợi nhuận tăng khoảng 25% cho mỗi 5% khách hàng được giữ lại. Do đó, bạn nên sử dụng các kết quả phân tích dữ liệu lớn để xác định lòng trung thành của khách hàng và thiết lập các biện pháp đảm bảo tỷ lệ duy trì cao
Quản lý tín dụng: Quản lý tín dụng của bạn là việc cần thiết để đảm bảo rằng bạn đáp ứng tất cả các nghĩa vụ tài chính. Do đó, bạn nên sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để xác định các khả năng rò rỉ và các kênh lãng phí tài nguyên ẩn để tối ưu hóa hoạt động của tổ chức.
Rủi ro hoạt động trong lĩnh vực sản xuất: Các công cụ phân tích dữ liệu lớn cung cấp các số liệu thiết yếu mà bạn có thể sử dụng để theo dõi sản phẩm của mình. Kết quả đánh giá trên thời gian thực và liên tục của hệ thống sản xuất giúp đảm bảo rằng bạn đáp ứng nhu cầu của khách hàng mọi lúc. Điều này đem đến cho khách hàng sự hài lòng và giúp hoạt động kinh doanh tốt hơn.
Xác định vị trí đầu tư bất động sản: Rõ ràng nghiên cứu triển vọng của ngành bất động sản là cần thiết, nhưng nó cũng có thể có rủi ro do sự tham gia của dữ liệu lớn. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng công nghệ dự đoán để đánh giá nhân khẩu học, thu nhập trung bình và lưu lượng truy cập của một vị trí bất động sản cụ thể. Đây là những khía cạnh quan trọng sẽ giúp bạn xác định tính khả thi của một dự án bất động sản. Starbucks là một trong những công ty đã sử dụng thành công kỹ thuật này.
Kết luận
Sự phát triển mạnh mẽ của lượng dữ liệu trong công ty của bạn mang lại cả lợi ích và thách thức. Tuy nhiên, bạn nên tiến hành định vị tổ chức của mình để hưởng lợi từ dữ liệu lớn thông qua việc tăng sự hài lòng của khách hàng và cải thiện hoạt động kinh doanh. Để đạt được điều này, bạn nên sử dụng đầy đủ các công cụ phân tích dữ liệu lớn, như được nhấn mạnh trong bài viết này.