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在当今数据驱动的世界中，全球许多组织所面临的期望和需求正在达到前所未有的水平。

为了迎接挑战，数据驱动的方法是必要的，需要有效的数字化转型来提高运营效率、简化流程并从遗留技术中获得更多收益。

但是，虽然数字优先方法可以帮助组织将绩效提升到新的高度，但也可能使他们更容易受到外部威胁。

这些危险的范围从敌对的外国政府到积极主动的不良行为者，他们都在不断寻找绕过数据安全措施的方法并获得敏感的 IP、秘密和技术。

今年早些时候，在与联邦调查局局长克里斯托弗·雷的一次强有力的联合演讲中，军情五处总干事肯·麦卡勒姆敦促出席会议的领导人确保他们在为时已晚之前妥善保护自己和他们的敏感数据。

作为其中的一部分，他列出了一系列关键问题，每个组织都应该问自己以正确理解所面临的风险。这些包括：

1. 该组织是否知道其“皇冠上的宝石”是什么？

2. 该组织是否在所有级别都具有深思熟虑的安全文化，还是每个人都将其留给偏向一边的安全部门，只有在紧急情况下才能联系？

3. 组织是否实施了正确的控制措施来评估与其资金来源和合作伙伴关系相关的风险，并保护其供应链？

4. 组织是否有管理风险的战略方法，是否在董事会层面讨论了这些风险？

解决这些问题可以作为旨在有效管理风险的组织的最佳实践路线图。

公共部门机构应对这些挑战的最大障碍之一是分散和孤立的数据，这使他们无法看到其风险状况的全貌。

这些压力加上组织决策速度的加快以及数据的快速可用性和数据量，使得运营一个高效且有弹性的机构比以往任何时候都更加困难。那么，政府有哪些选择呢？

在风险管理方面，技术对许多组织的作用越来越大。实体解析和图形分析是强大的工具，可帮助业务领导者在做出任何承诺之前更好地了解他们可能考虑与之开展业务的所有各方。

实体解析连接各种不同的数据，以帮助从数据湖、仓库和数据库中删除数据重复项，从而提高数据质量。

不同的名称迭代、地址更改或多个电话号码可能会损害 IP 盗窃调查，这就是组织能够理解和信任其数据至关重要的原因。

在数据基础设施较弱的情况下做出准确决策往往存在不准确性和挑战，目前多达八分之一的客户记录是重复的，这导致组织普遍不信任。

图形分析揭示了原本未知的关键信息。这包括现有先前的联系、任何过去或现在面临的财务问题、受到的制裁、未经授权的数字或物理访问尝试以及许多其他因素，所有这些都可以用来在一开始就做出更明智的决定。

建立任何新的专业关系，无论是与员工、客户、合作伙伴还是其他实体，都将始终带有风险因素。事先对这种风险了解得越多，以后发生意外的可能性就越小。

当然，还有无数其他日常业务场景，全面了解客户、合作伙伴、员工、供应商等，可以从避免减轻风险的角度做出更好的决策。

高级分析的美妙之处在于它可以使用来自广泛来源的商业可用数据，包括信用信息、公共记录、公司文件、社交媒体、制裁名单等，以快速为组织提供他们需要的所有信息。

这使得上下文决策智能成为可能，其中组织数据的这种关联视图可以揭示人与地方之间错综复杂的关系。这提供了将数据大规模转化为更好决策的背景。

每年，知识产权盗窃都会给世界各地的组织造成数千亿美元的收入损失。

为了缓解这种情况，公共部门领导者需要在为时已晚之前更好地识别他们面临的风险。

不幸的是，他们中的许多人只是缺乏有效这样做的资源或知识。

使用高级分析作为任何风险缓解策略的一部分可以节省数百小时的手动风险分析，使领导者能够在任何新关系开始时，在最重要的时候做出真正明智的业务决策。