我们收集到的数据越多、运用分析方法越熟练，就能更有效地洞悉、管理和缓解新兴风险。在管控风险的过程中，数据扮演着重要的角色。怡安美国健康医疗业务负责人Dominic Colaizzo说：“管理层越来越关注那些过去没有出现过且无法预计的危机。” 通过数据分析，我们不但可以分析发生过的风险，从而更加从容地采取应对措施；更可以应对那些处在形成阶段的企业风险，如品牌危机、网络安全等。

管理者如果能更细致地洞察企业整体的成本、质量、损失风险等，就能更精准地预测未来发展的动向，潜在危机造成的损失也会相对较小。企业风险管理（ERM）提供了一个理解和应对不确定性和机会的框架体系。运用数据分析方法来执行企业风险管理，使企业能够以更具战略性的眼光从整体上识别、管理和减少风险。

相对来说，健康医疗行业最能反映数据的重要性。数据在医生的教育和病人的治疗方面发挥了决定性的作用，它为医疗实践提供了必要的信息，使医生能够确立最有效的医疗方案，并提供有助于提升医疗服务质量的指标。除此之外，数据还可以预测甚至影响医疗成本。

健康医疗行业有着丰富的历史数据可以帮助管理人员更好地应对风险。然而新兴风险，特别是网络风险却缺乏历史数据为风险管控提供支持。近年来，健康医疗行业的数字化进程不断加快，网络安全日益引起重视。由于病患数据的重要性，健康医疗行业正逐渐成为最容易受攻击的行业之一。

疾病种类的减少可以有效地帮助医疗保健公司控制风险负担，数据在这个过程中发挥了重要作用。例如，大数据、机器算法以及公共平台的更好整合使得流行病学的治疗更为精细，这有助于控制疾病的大范围爆发，也意味着一线护理人员的风险得到了控制。Colaizzo指出：保持健康和降低企业风险存在关联性。如果人们减少接受治疗，医疗不当的索赔就会减少。更重要的是，管控网络风险的分析方法使我们聚焦20%的关键人群，正是这部分人占用了80%的总医疗费用。

通过提升总体的医疗质量，可以有效地降低医疗的相应成本。数据分析带来的红利在于，企业可以更好地了解医疗的整个过程，从而消除低效率和医疗事故带来的纠纷。

好的数据模型分析能够帮助我们更清晰地了解一个企业的整体成本。对于医院来说，除了营业成本相对直接之外，供应链风险成本、医药或科技成本等更难控制。先进的数据管理工具可以给企业提供更详细的财务负担信息。

数据帮助我们了解世界。我们收集和分析数据的能力直接决定了我们预测未来的水平。健康医疗行业对数据的应用为其他行业树立了一个样板。相比于按照“从项目到项目”的原则来看潜在危机的方式，风控经理、高层管理人员应该从更宏观的角度来考虑风险。比如，企业总体的风险承受能力，我们可以用哪些策略来缓解这些危机等。数据分析技术和方法论也在不断发展，对于公司来说，用这些方法来收集和分析数据非常重要。不仅仅是健康医疗行业，其他行业也需要采用这种方式来应对新兴的企业风险。

随着数据使用的日益广泛，企业对网络安全风险的防范日益重要。