如果组织的商业运作不是很复杂，并且组织对信息处理和网络的依赖程度不是很高，或者组织信息系统多采用普遍且标准化的模式，基线风险评估(baseline Risk Assessment)就可以直接而简单地实现基本的安全水平，并且满足组织及其商业环境的所有要求。
采用基线风险评估，组织根据自己的实际情况(所在行业、业务环境与性质等)，对信息系统进行安全基线检查(拿现有的安全措施与安全基线规定的措施进行比较，找出其中的差距)，得出基本的安全需求，通过选择并实施标准的安全措施来消减和控制风险。所谓的安全基线，是在诸多标准规范中规定的一组安全控制措施或者惯例，这些措施和惯例适用于特定环境下的所有系统，可以满足基本的安全需求，能使系统达到yi定的安全防护水平。组织可以根据以下资源来选择安全基线:
数据分析行业面临的挑战
1、在传统的中介市场下，其他行业各自占据行政支持领域，某些观念已经深入人心，数据分析行业在传统观念的壁垒中夹缝求生存。在新形势重新洗牌的时候，被切割的行政影响力的惯性作用的依旧存在，数据分析行业在传统观念充斥的领域有被视为和泊来物加以排斥的危险。
2、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业，很多方法和模型的使用要借鉴其他行业学科的理论体系，发达国家在数据分析领域已经有了很多成熟、成功的研究方法及案例并可以加以推广，但在我国还处于探索阶段。
3、数据分析师的水平良莠不齐，数据分析师事务所的发展参差不齐。部分分析师们不结合事务所的实际，或是不深化分析水平、一味追求“短平快”的投资分析或投资评估业务，失去真正的研究能力；或是被“高大上”“神圣的”大数据分析业务的光环所惑，与其临渊羡鱼，不如退而结网，从适合初创阶段自身特点的基础数据分析业务入手，反而能步步为营，项目实施运营方案及偿债能力分析，避免出现步履维艰的局。
数据分析行业面临的机遇
1、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业。它以量化指标为利器，以数据为产品表现形式。现在社会中介行业进入崭新的洗牌阶段，数据分析行业优势得以凸显：从横向看，只要有需求和满足需求的服务能力，数据分析行业的业务就可以涉足各行各业，不再受行政框框的约束；从纵向看，只要有需求和满足需求的服务能力，它的业务可以深入行业内部，上可以运营大数据，下也可以驾驭微管理，不再受资质等级的限制。
2、数据分析行业是一个理念先进，提前进入新形势的行业。有个很明确的观点：企业的市场行为应该让市场去鉴定和评价。所以，对于有着明确的全市场特征的数据分析业而言，这种特殊的垄断是不可能形成的。有数据的、有能力的公司都可以进军这一行业。
3、大数据时代的到来，不仅为数据分析行业提供了大家均已经耳闻目睹的名义上的数据分析概念，也为数据分析行业提供了大家都能够身心体会的实质上的数据分析效益。数据分析行业占得时代先机，前途无量。
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