数据战略和风险管理系统

数据战略和风险管理系统
方法。根据特定的用例来定义数据要求，确保只有相关的
数据被捕获。因此，我们首先考虑的是相关的风险，然后考虑模型
和数据（结构化的和非结构化的），以及如何操作它们。
根据保时捷的九个风险维度，集思广益，研究一长串的方案
并对其进行分类概述（第1-2周）。
识别（创造性的）数据来源，以便在供应链中进行早期风险识别（第1-3周）
在与保时捷达成一致的情况下，对五到十个最重要的风险进行优先排序和关注。哪些指标是
与这些风险有关？什么风险需要什么类型的数据（例如，广泛的时间序列或实时要求）？
哪些风险需要哪种类型的数据（如广泛的时间序列或实时要求）？哪些（开放源码）原始数据可随时用于一个特定的或特定的预警系统？
哪些（开源）原始数据可用于特定或一组风险的早期预警系统？(第三周)
将数据、数据组合和/或情报（如Al）映射到顶级风险上并评估
重要性。确定的数据需要什么情报，和/或这些数据如何被组合或分层？
数据需要被组合或分层，以揭示关于风险何时、如何、在何处发生的信息？
风险将在何时、如何、何地发生？第3-5周)
总结所需的工具、组件和能力（第6周）

总结

以上是生活随笔为你收集整理的数据战略和风险管理系统的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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