如今,人们对于管理大数据和分析大数据习以为常。事实上,这个词已经用得如此广泛,有时不恰当地应用,因此,它已经开始失去它的意义,但对于游乐行业而言,更多的企业感兴趣的是如何利用大数据帮助自己盈利。
第一、设定数字化的治理目标
首先,游乐企业必须明确数据信息的管理及其目标是不同的。如果不能有利于创造新的财富价值,那么,数据信息治理政策对于游乐企业领导没有任何意义。毕竟,创造财富价值才是游乐企业存在的意义。
所有的管理规则,无论其是官方的监管规定、行业规则或商业协议,都需要实现一个共同的目标:创建可以依赖的真实准确的数据真相。当游乐企业将这些方方面面联系起来,并看到大数据管理策略将如何帮助游乐企业降低成本,进而创造出更大的净收入,同时实现合规性时,想要获得游乐企业执行层面的支持是相对容易实现的。
第二、一开始就实施数字化治理
信息管理必须涵盖在业务范围内的任何设计流程的前端。通过设计流程确保对数据隐私的充分保护已经成为一种流行的最佳实践方案,但这仅仅只包含了一种数据分类:个人身份信息。同样的原则也应适用于所有的业务流程,无论是改造现有的治理策略或设计全新的东西。
另一个可能更有意义的是,当把数据信息移动到设计的前端,游乐企业关注的焦点将集中于如何利用新的数据以创造出新的财富价值。许多新产生的数据是非常精细的,观测数据并不需要治理,包括按键监控、语音通话记录、应用程序事务和执行日志数据。但当我们问到数据如何能够帮助游乐企业提高绩效时,可以有完全不同的设计结果。
第三、衡量大数据治理的绩效
创建衡量数字化治理绩效的指标。大数据管理所需要的不仅仅是有相关的管理政策和程序就行了,其还需要相关的合作伙伴游乐企业和承包商能够正确的执行。甚至包括必须强制性的执行相关管理规则。这意味着当数据是不符合规定的时候,能够衡量性能,并进行快速的计算。
该衡量指标必须关注于人力资产和机器执行的性能表现,特别是在设备设计和软件应用程序运行过程中很可能出现的合规性风险。在一个复杂系统中的未经报告的节点往往是一个更大的合规性问题的第一个指标,但如果没有相应的衡量指标的化,那么任何潜在的不良后果就很少有机会能够通过测量在早期被干预和限制了。
第四、强制执行游乐企业的规则
进行资源投资,并严格执行您企业的信息管理规则。在过去的两年里,许多重大的公共性黑客攻击事件和系统被黑事件均已经发现。很久以前,信息安全工作者们就已经认识到他们工作中最难的部分是调查和发现不良事件的根源。有了这方面的努力,相关的事故便是可以避免的,巨大的成本节约也是可能的。但是,解决方案必须有包括人为的详细审查,并在不良事件发生前,进行事务优先顺序的调查和排序。
实施强制性的数据信息治理规则并不需要让人力资源被分配到无休止的、繁琐的日志数据的审查中。相关的应用程序和服务可以分析信息安全相关的日志数据。游乐企业市场竞争的秘密就在于适当的利用这些大多数公司都已经有的这些应用程序和服务,以服务于一个更大的议程,包括信息治理规则。
事实上,数据信息治理与信息安全之间的维恩图(Venn diagram)重叠变得越来越多。这是因为有效的数据安全的实现需要由大数据治理策略提供:真实和安全的数据,可以被信任的认为是一家游乐企业准确真实的记录和游乐企业行为。
第五、了解您的客户
出人意料的是,在几乎每一家游乐企业,其公共部门都是其电子数据最大的消费者。实际上,任何一家游乐企业的各个部门都需要这些数据,以便按照相关的法规进行管理,这些包括部门:就业实践,生产实践,会计实务,车队维修,库存质量控制等。
但是,大多数游乐企业的高管团队并没有认识到,新的公共法规的目的是为了更好地保证游乐企业信息系统的建立和维护相关的数据调查,保证执法应当如实记录。换言之,任何一家游乐企业都需要由其被托管的数据来证明他们的业务记录的完整性。
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