王家豪

（上海理工大学，上海 200093）

1 引言

近年来，大数据已逐渐成为国内电信运营商的新业务形态。电信运营商在数据资源方面有着体量大、类型多和质量高的特点，这为其在大数据领域的发展提供了优势[1,2]。在对数据进行价值提炼和封装的基础上，电信运营商开始尝试以数据应用平台的形式面向企业和政府提供服务[3,4]。随着社会各领域对电信大数据应用需求的迅速增加，加之其数据的特殊性，此类项目所面临的风险也在逐渐加大，对项目施行有效的风险管理也逐渐引起了业内的重视。

本文综合应用层次分析法和熵权法设计风险评估模型，并结合实例对电信大数据项目的风险评估进行研究。

2 项目风险重要度评估模型

项目风险重要度评估模型由层次分析法和熵权法组合而成。层次分析法是一种多准则的决策分析工具，其优点是能够将定性判断和定量分析结合，解决无法用量化指标度量的复杂问题，而缺点是较多受到决策者的主观影响[5]。熵权法是一种客观权重分析方法，其主要思路是根据评价数值的波动或离散程度来确定权重，判断依据是客观数据的区分度[6]。将AHP和熵权法组合形成的AHP-熵权法，其主要思路是运用AHP和熵权法分别确定评价对象的主观权重和客观权重，并将主、客观权重相互结合后形成风险因素重要度。该方法能够较好地发挥两种方法的优势，提高项目风险评价的精确度。AHP-熵权法模型构建的过程包含主观权重评估、客观权重评估和重要度综合评价三个环节。……