企业依靠大数据分析进行预测，这是否意味着大数据可以降低企业风险?目前，一些公司正在进行大数据分析。CIO 、CFO、审计师和其他人有风险监控需求的人都试图使用商业智能工具来尝试量化他们所面临的危险程度，如常见的项目分析，制定市场目标等。
大数据分析并不是风险“预言家”
没有数据的分析，CIO很可能面临失败。媒体上关于CIO选型失败的案例屡见不鲜，企业的由此遭受的损失也不言而喻。
随着企业业务的增大，IT厂商们也对大数据分析表达出前所未有的热情，通过预测分析来预测项目的成功率，企业认为这样可以降低项目的失败率。目前市场上，有很多数据分析公司，通过专门的预测工具，帮助客户找出项目的弱点，并评估数据分析在整个项目中的作用。很多企业呼吁尽早完善企业风险预测软件功能，目前，甲骨文，SAP等企业软件供应商也一直在努力，帮助客户实施更为成功的项目。
CIO们在使用大数据分析工具的前提是部署云计算，但是云计算不无高风险，例如把关键业务系统放在Amazon的云中，一旦出现云服务中断现象，后果严重。与云计算相比，大数据分析预测也不是那么容易，数据点的分析以及数据分析计划的分布，都在考验着人类的创造思维能力。大数据分析，要像Google Analytics(谷歌分析)可以产生一些漂亮的图表一样，可以突出的问题，制动一个周期的固定计划。而CIO的职责就是找到项目的的问题和项目需求，了解企业的优先事项，理清轻重。
但是对于大数据可以帮助企业降低风险的说法，很多研究机构持怀疑态度。很多CIO也表达书不同的看法。CIO们承认Analytics(分析)可以帮助企业预测到一些可能出现的风险状况，但是并不是真正预测到会发生什么，因为很多项目的成功依赖企业的领导或者企业风格。
很多项目的成败不取决于某一个项目，而是要看整体的项目实施，很少有项目是一个独立的个体。如果数据分析工具分析出的是一个个不可信的假表，那么这样的数据结构的危害会更大。
