Jedním z nejčastějších mýtů, proč se nepustit do kvantitativní analýzy kybernetických rizik (CRQ) je údajný nedostatek informací (dat, údajů, evidence).

Vychází ze „školních“ představ, že se daná věc na milimetr přesně opakovaně „změří“ a na výsledky aplikujeme tradiční statistiku ze století páry, kterou nám nevybíravě a nezáživně vtloukali do hlavy a kazili nám tak naše studentská léta.

Znovu musíme zopakovat, že risk matice jest pro valuaci rizik naprosto nevhodný nástroj.

Nyní se podíváme na to, jak moc je risk matice, kterou používáte, špatná a o kolik miliónů můžete v důsledku jejího používání přijít.

Nepochopení toho, jak matice rizik, mapy rizik nebo chcete-li heat mapy fungují, je příčinou mnohých nedorozumění.

Matice rizik by měla primárně sloužit k vizualizaci rizik, tedy k rozřazení rizik dle typologie (podle vlivu/dominance pravděpodobnostní či dopadové složky rizika). Tj. k rámcové kategorizaci, a rozdělení na ta rizika, kterým byste se měli věnovat hned, kterým později, a kterým se nemusíte věnovat vůbec. Tedy ke snadné a rychlé prioritizaci, nikoli k jejich valuaci .