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）

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