信息技术类公司在运用数据分析工具时，可能会面临数据泄露、数据篡改、系统漏洞等数据安全方面的风险，以下是对这些风险及应对措施的具体分析：

数据安全风险

数据泄露风险：数据分析工具可能因配置不当、安全漏洞或内部人员的违规操作等，导致数据被未授权访问和窃取。例如，黑客通过攻击数据分析平台，获取用户的敏感信息、商业机密等数据，给公司和客户带来严重损失。

数据篡改风险：不法分子可能利用数据分析工具的薄弱环节，篡改原始数据，使分析结果失去真实性和可靠性。这会误导公司的决策，导致错误的业务判断和战略方向。

系统漏洞风险：数据分析工具本身可能存在安全漏洞，如软件代码中的缺陷、数据库的安全隐患等，这些漏洞可能被攻击者利用，进而入侵系统，破坏数据安全。

合规风险：在数据收集、存储、使用和共享等过程中，如果不符合相关法律法规和行业规范，如数据保护法规、隐私政策等，公司可能面临法律诉讼和声誉损失。

应对措施

技术层面

加密技术：对数据进行加密处理，无论是在存储阶段还是传输过程中，确保数据以密文形式存在。采用先进的加密算法，如 AES、RSA 等，对敏感数据进行加密，只有通过合法的密钥才能解密和访问数据。

访问控制技术：建立严格的访问控制机制，根据员工的工作职责和权限级别，对数据分析工具的访问进行细致的权限管理。采用多因素身份验证技术，如密码、令牌、指纹识别等，增强用户身份认证的安全性。

漏洞管理技术：定期对数据分析工具和相关系统进行安全漏洞扫描和检测，及时发现并修复存在的安全漏洞。建立漏洞管理平台，对漏洞进行跟踪和管理，确保漏洞得到及时有效的处理。

管理层面

制定安全管理制度：建立完善的数据安全管理制度，明确数据处理的流程和规范，规定员工在数据操作中的职责和权限，以及违反安全规定的处罚措施。

加强员工培训与教育：定期组织员工进行数据安全培训，提高员工的数据安全意识和操作技能，使员工了解数据安全的重要性，掌握正确的数据处理方法和安全操作流程。

进行安全审计与监控：建立安全审计机制，对数据分析工具的使用情况、数据访问行为等进行实时监控和审计。通过审计日志记录用户的操作行为，及时发现异常操作和潜在的安全威胁，并进行调查和处理。

法律与合规层面

合规性审查：设立专门的法律合规岗位或团队，负责对数据处理活动进行合规性审查，确保公司的数据分析工作符合国内外相关法律法规和行业标准。

签订法律协议：在与合作伙伴、第三方数据服务提供商等进行数据共享和合作时，签订详细的法律协议，明确双方的数据安全责任和义务，确保数据在共享过程中的安全和合规。