企業依靠大數據分析進行預測，這是否意味著大數據可以降低企業風險？目前，一些公司正在進行大數據分析。CIO 、CFO、審計師和其他人有風險監控需求的人都試圖使用商業智能工具來嘗試量化他們所面臨的危險程度，如常見的項目分析，制定市場目標等。

沒有數據的分析，CIO很可能面臨失敗。媒體上關于CIO選型失敗的案例屢見不鮮，企業的由此遭受的損失也不言而喻。

隨著企業業務的增大，IT廠商們也對大數據分析表達出前所未有的熱情，通過預測分析來預測項目的成功率，企業認為這樣可以降低項目的失敗率。目前市場上，有很多數據分析公司，通過專門的預測工具，幫助客戶找出項目的弱點，并評估數據分析在整個項目中的作用。很多企業呼吁盡早完善企業風險預測軟件功能，目前，甲骨文，SAP等企業軟件供應商也一直在努力，幫助客戶實施更為成功的項目。

CIO們在使用大數據分析工具的前提是部署云計算，但是云計算不無高風險，例如把關鍵業務系統放在Amazon的云中，一旦出現云服務中斷現象，后果嚴重。與云計算相比，大數據分析預測也不是那么容易，數據點的分析以及數據分析計劃的分布，都在考驗著人類的創造思維能力。大數據分析，要像Google Analytics(谷歌分析)可以產生一些漂亮的圖表一樣，可以突出的問題，制動一個周期的固定計劃。而CIO的職責就是找到項目的的問題和項目需求，了解企業的優先事項，理清輕重。

但是對于大數據可以幫助企業降低風險的說法，很多研究機構持懷疑態度。很多CIO也表達書不同的看法。CIO們承認Analytics(分析)可以幫助企業預測到一些可能出現的風險狀況，但是并不是真正預測到會發生什么，因為很多項目的成功依賴企業的領導或者企業風格。

很多項目的成敗不取決于某一個項目，而是要看整體的項目實施，很少有項目是一個獨立的個體。如果數據分析工具分析出的是一個個不可信的假表，那么這樣的數據結構的危害會更大。