数据分析指的是一整套的技术和流程以及应用工具，通过建立起分析模型对所搜集的数据进行核对和检查以及复算与判断等操作，把搜集到的样本数据在现实中的状态与理想中的状态进行一个对比，发现出潜在的风险和搜集证据的过程。在实际的应用里，数据分析可以帮助银行进行判断，采取适当的应对措施。所以，数据的分析过程就是组织收集数据和分析数据，最后使这些数据实现资产的增值。

第一、数据分析的目的

数据分析的目的指的是通过搜集到的表面看上去非常复杂的海量数据，来进行数据的统计和定量分析以及解释还有模型的预测，并且通过基于事实的管理，找出那些隐藏在数据里的内在规律以及风险意义，最后推动整体的抉择。

第二、数据分析工作流程

一个基于风险导向的数据分析总共分为五个步骤，首先要确定分析的目标，其次是基础的数据收集，再次是数据的挖掘与分析以及风险点的跟踪，最后是数据指标的固化。其中，数据的挖掘与分析在整个的工作流程里属于一个核心的关节。

1、确定分析目标

明确分析出目标是确保在数据分析过程中能够有效性的一个首要的条件。执行分析的人员需要明确的业务领域以及与之相对应的分析目标，并且根据这些来制定出整体的分析项目中所需要的进度计划和资源配置以及结果的评审等相关事项。

2、基础的数据收集

有目的有计划的收集数据，是确保在数据分析的过程里能够有效的基础。分析的负责人要对所收集到的数据内容和渠道以及方法进行策划，根据分析目标来确定所要获取的数据字段与数据结构，把识别需求转化成为一个具体的要求。

3、数据的挖掘与分析

在完成了基础数据的收集工作以后，人们就能够展开相应的数据分析工作。现在主要应用于数据分析的方式包括数据的质量复核和异常特征的分析以及探索性的挖掘分析等。

第三、问题跟踪

在经过分析得到结果以后，需要将得到的结果能体现出来的问题进行深追踪。这同样也是把数据分析的结果和客观的事实情况相结合，通过把抽象的数字指标落实成为一个个实际的业务问题来进一步拓展所获取的数据价值。

以上就是关于数据分析在IT风险以及资产增值中的相关应用了，随着科技的发展，数据分析在各个领域中越来越发挥出重要的作用。

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