在数字化时代，数据已成为企业决策的关键依据，因此数据风险管理成为数字化决策的核心要素。

  数据风险管理是指企业通过对数据的收集、存储、处理、分析和应用等过程做全面管控，以降低数据风险、保障数据安全的过程。在数字化决策中，数据风险管理对于防范潜在风险、提高决策质量具有至关重要的作用。

  随着企业数字化转型的加速，数据规模逐步扩大，数据风险也随之增加。例如，缺乏统一的数据管理策略会导致数据混乱和不一致；数据泄露会给公司能够带来巨大的法律和财务风险；不准确的数据分析结果可能会引起决策失误等。因此，有效地进行数据风险管理是实现数字化决策的重要保障。

  1.风险评估：对企业内部数据来进行全面梳理，识别出潜在的数据风险，如数据孤岛、数据不一致、数据泄露等。

  2.风险控制：根据风险评估结果，制定相应的风险控制措施，例如建立统一的数据管理平台、制定数据安全政策、加强员工数据安全意识培训等。

  3.监督评估：在实施风险控制措施后，对数据风险管理效果做监督和评估，以确保风险管理策略的有效性。

  数字化决策与数据风险管理是相辅相成的过程。一方面，数字化决策需要高质量、安全、可靠的数据支持，而有效的数据风险管理能够保障数据的可靠性、完整性和安全性。另一方面，数字化决策的推进又需要应对各种数据风险，通过科学的风险管理策略来降低和避免风险。

  在数字化决策过程中，应重视数据风险管理的融入。例如，在数据分析阶段，应确保使用安全可靠的数据来源，采用科学的数据清洗和预处理方法，以避免数据误解和误导。在决策实施阶段，应关注数据安全存储和备份，避免数据泄露和丢失。

  1.确定风险事件：企业应全方面了解内部也许会出现的风险事件，例如数据泄露、数据篡改等。针对这些风险事件制定相应的应对措施。

  2.分析风险值：针对不同的风险事件，分析其可能带来的损失和影响程度，以便优先处理危害较大的风险。

  3.评估风险免疫力：了解企业当前的风险免疫力，即企业对于风险的承担接受的能力和抵抗能力。通过了解免疫力，能更好地制定和实施风险管理策略。

  数据风险管理是数字化决策的核心要素之一。为了确认和保证数字化决策的科学性和有效性，企业一定全方面了解和掌握数据风险管理的流程和策略。通过完善的数据风险管理，能够更好的降低决策过程中的风险，提高决策效率和准确性，从而推动企业的数字化转型和升级。因此，建议企业在数字化决策过程中注重数据风险管理的实践，以实现持续稳健的数字化发展。