12、云治理与风险应对:企业成功云转型的关键

云治理与风险应对:企业成功云转型的关键

云治理:创新与决策的基石

云治理的核心要素

在当今数字化时代,云技术已成为企业发展的重要驱动力。云治理涵盖了多个关键方面,包括产品分发策略、计费模型以及创新管理等。

首先,在产品分发和计费方面,企业需要制定将应用商店融入现有分发流程的策略,同时要确保新服务和升级服务能够快速、高效地集成到应用商店中,并制定相应的纠正措施。例如,企业可以通过优化接口和流程,提高服务集成的速度和效率。

其次,营销方面应注重客户体验和业务能力的推广,而非仅仅关注云本身。像快速的购买和计费流程、加速的商品和服务交付时间等,都是可以营销的亮点。而治理的关键在于跟踪和管理业务成本、新服务集成时间以及客户增长速度。

创新治理:激发企业活力

创新治理是企业云治理的重要组成部分。企业应鼓励各级业务和 IT 利益相关者以及合作伙伴提出云相关的创新想法。然而,许多企业的治理往往被视为一套由少数人制定的规则,可能会抑制创新。

为了有效治理创新,企业可以参考以下问题进行自我审视:
1. 是否向员工和业务伙伴征求过利用云推动企业创新的想法?
2. 当有想法提出时,谁来倾听并决定如何回应提交者?
3. 如果没有想法出现,是否思考过原因并有效解决?
4. 谁对批准和将想法转化为商业创新负责,批准的标准是什么?
5. 谁来决定合适的奖励?

谷歌是创新治理的典范,其“20%时间”规则允许员工将 20%的工作时间用于自己热衷的项目,从而激发了许多新的商业创新。例如,在日本海啸期间,许多谷歌员工利用“20%时间”开发应对危机的数字工具。 </

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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