在移动互联网时代,大数据平台技术的领域划分已经非常成熟,可归纳为数据收集,数据存储,数据处理,数据应用四大模块。其中,数据采集是大数据平台最前置的模块,为整个生态提供数据素材。如果该模块处于风险之中,采集到的是错误数据,脏数据,下游的所有模块都将受到影响。不正确的数据输入将会导致不正确的数据驱动结果,如不正确的数据分析,不正确的产品设计,不正确的运营动作等,这不仅仅失去了数据驱动的意义,更严重的,如果误导企业做出错误的决策,必然会严重损坏产品的商业化价值。故针对数据采集项目的风险管理即是对大数据平台的第一层关键节点的风险控制,必然是重中之重。本专题研究的内容,是对D互联网公司的大数据采集项目进行体系化的风险管理研究,增加该领域系统的强壮性,稳定性,可靠性,降低风险发生的概率。伴随着互联网生态的高速腾飞和经济高速发展,目前国内互联网大环境以产品商业价值最大化为发展目标,大环境的竞争压力导致大部分企业为了能站稳市场,会采用快速交付,快速迭代的产品发展模式。在这种大背景下,IT技术包括大数据处理技术,大部分场景会以合理应用为主,尤其在相对细分的领域,以风险管理理论赋能软件项目管理的方案较为匮乏。在本文研究的大数据采集项目建设过程中,风险管理基本局限在遇到问题再解决问题的思路,缺失体系的,全局的风险控制方法。故本专题研究应用科学的研究方法,对大数据采集项目中存在及潜在的风险进行研究,在风险识别,风险评估后找出风险控制的方法,以求形成科学、可复用的风险管理体系,在互联网技术应用领域中,具有一定的前瞻性和学术价值。