資料分析指的是一整套的技術和流程以及應用工具，通過建立起分析模型對所搜集的資料進行核對和檢查以及復算與判斷等操作，把搜集到的樣本資料在現實中的狀態與理想中的狀態進行一個對比，發現出潛在的風險和搜集證據的過程。在實際的應用里，在資料分析（data analystic）可以幫助銀行進行判斷，採取適當的應對措施。所以，資料分析過程就是組織收集資料和分析資料，最後使這些資料實現資產的增值。

第一、資料分析的目的

在Finereport動態報表與BI商業智慧工具中，資料分析和資料分析軟體（data analystic software）的目的指的是通過搜集到的表面看上去非常複雜的海量資料，來進行資料的統計和定量分析以及解釋還有模型的預測，並且通過基於事實的管理，找出那些隱藏在資料里的內在規律以及風險意義，最後推動整體的抉擇。

第二、資料分析工作流程

一個基於風險導向的資料分析總共分為五個步驟，首先要確定分析的目標，其次是基礎的資料收集，再次是資料的挖掘與分析以及風險點的跟蹤，最後是資料指標的固化。其中，資料的挖掘與分析在整個的工作流程里屬於一個核心的關節。

1、確定分析目標

明確分析出目標是確保在資料分析過程中能夠有效性的一個首要的條件。執行分析的人員需要明確的業務領域以及與之相對應的分析目標，並且根據這些來制定出整體的分析項目中所需要的進度計劃和資源配置以及結果的評審等相關事項。

2、基礎的資料收集

有目的有計劃的收集資料，是確保在資料分析的過程里能夠有效的基礎。分析的負責人要對所收集到的資料內容和渠道以及方法進行策劃，根據分析目標來確定所要獲取的資料欄位與資料結構，把識別需求轉化成為一個具體的要求。

3、資料的挖掘與分析

在完成了基礎資料的收集工作以後，人們就能夠展開相應的資料分析工作。現在主要應用於資料分析的方式包括資料的質量複核和異常特徵的分析以及探索性的挖掘分析等。

第三、問題跟蹤

在經過分析得到結果以後，需要將得到的結果能體現出來的問題進行深追蹤。這同樣也是把資料分析的結果和客觀的事實情況相結合，通過把抽象的數字指標落實成為一個個實際的業務問題來進一步拓展所獲取的資料價值。

以上就是關於資料分析在IT風險以及資產增值中的相關應用了，隨著科技的發展，資料分析在各個領域中越來越發揮出重要的作用。

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