Come Ristoranti Sono In Grado Di Passare I Big Data PitfallsBIG Dati

Big data, continua a generare il successo per le aziende, evidenziando apparentemente infinita di potenziale attraverso una varietà di industrie. Tuttavia, i big data e gli algoritmi di analytics sono sempre più oggetto di segreto commerciale, contenzioso, come le aziende cercano di proteggere il vantaggio competitivo che hanno mietuto da investire nei dati di utilizzo.

La società precoci nel settore della ristorazione hanno già goduto di notevoli rendimenti dei big data di investimento.

La rapida espansione delle grandi applicazioni di dati ha attirato l’attenzione delle autorità di regolamentazione, che cercano di distribuzione esistente di legge di protezioni di questo in gran parte inedite territorio. Pertanto, nonostante i potenziali vantaggi, i ristoratori e i datori di lavoro devono diffidare di grandi applicazioni di dati che possono esporre i loro discriminazione e i diversi stipendio-richiesta di pagamento.

Che cosa è Big Data?

Cominciamo con la domanda fondamentale: che cosa è il “big data?” Big data è descritto come un “ampio set di dati, principalmente le caratteristiche di volume, la velocità e/o di variabilità – che richiedono un’architettura scalabile per un comodo stoccaggio, la manipolazione e l’analisi.” Per esempio, un rivenditore online, possono utilizzare il vostro acquisto online storia per aiutare a prevedere che cosa il vostro prossimo acquisto sarà e fornire annunci pubblicitari per i prodotti prevedono si compra. Nel contesto dell’occupazione, le imprese potrebbero utilizzare i big data algoritmi per trovare i candidati di lavoro con una migliore possibilità di un positivo processo di prestazioni.

I Big Data nel Settore della ristorazione

Un certo numero di industrie utilizzano i big data, e alcune industrie hanno fatto un’incursione significativa per sfruttare i big data per rendere le loro aziende più efficiente e attraente per il consumatore.

Nonostante i vantaggi associati con i big data, il settore della ristorazione è, in particolare, cadendo dietro nei dati di utilizzo. Il Boston Consulting Group 2018 digitale maturità sondaggio ha rilevato che il ristorante top brands, “Quattro in cinque marchi possono accedere a una ricchezza di dati da più fonti, ma solo uno su cinque ha un ampio big data strategia…”

Ristorante le aziende che utilizzano i big data e analytics programmi hanno mietuto fuori misura premi, tra cui “cinque al 10 per cento di aumento delle entrate, il 10% e il 15% le riduzioni a livello di negozio i costi operativi, e da 10 a 20 per cento di miglioramento dell’EBITDA.”

            
Il Boston Consulting Group evidenzia, inoltre, esempi specifici di dati di grandi storie di successo:

  • Domino costruito un algoritmo in grado di prevedere quanto tempo ci vorrà per effettuare e consegnare una pizza, dato il numero e la permanenza del personale del ristorante, tra gli altri fattori. Questo produce una accurata “promessa” tempo al cliente e ottimizza in-store lavoro.
  • Panera raccoglie le informazioni sugli ordini su tutti i canali digitali (app, un sito di terze parti) per aiutare a pianificare per in-store di lavoro e le esigenze di prodotto. Ora riceve a 250.000 digitale ordini al giorno e ha cambiato il suo store modello operativo per gestire il volume…
  • Starbucks usa GeoAnalytics e l’analisi del passato aperture per ottimizzare il processo di selezione della posizione di nuovi negozi.

La società precoci nel settore della ristorazione hanno già goduto di notevoli rendimenti dei big data di investimento. Tuttavia, questi ritorni non sono senza rischio, casualità e l’utilizzo dei big data può portare a legale mal di testa.

La parità di Retribuzione dei Rischi Presentati dai Big Data

Pagare le disparità possono comportare richieste di risarcimento ai sensi della legge Federale Equal Pay Act del 1963, che richiede uomini e donne la parità di retribuzione a parità di lavoro, discriminazione, crediti ai sensi del Titolo VII del Civil Rights Act del 1964, che impedisce l’occupazione, la discriminazione sulla base di razza, colore, religione, sesso o origine nazionale. Stati hanno promulgato la parità di retribuzione statuti, anche con norme più severe e sanzioni di simili leggi federali.

Tuttavia, questi ritorni non sono senza rischio, casualità e l’utilizzo dei big data può portare a legale mal di testa.

L’Equal Employment Opportunity Commission (EEOC), l’agenzia federale che amministra e fa rispettare le leggi sui diritti civili contro la discriminazione sul luogo, ha manifestato il suo intento di scrutare più da vicino disparati dati salariali. Per esempio, l’itis di ripristinare la sua collezione di EEO-1 Componente 2 dati dai datori di lavoro.

Questo significa che i datori di lavoro con più di 100 dipendenti sono tenute a presentare informazioni relative dipendente salari e ore di dati suddivisi per categoria di lavoro, il sesso, la razza e l’etnia calendario per gli anni 2017 e 2018. Questi datori di lavoro che dovrà anche presentare EEO-1 Componente 2 dati per il EEOC per l’anno civile 2019 2020.

Lo scopo del EEOC di raccolta dei dati, è quello di garantire che i dipendenti ricevono una retribuzione uguale per un lavoro di uguale valore. Avendo accesso alle compagnie ” dipendente salari e delle ore di dati, il EEOC è in una posizione migliore per valutare le accuse di discriminazione retributiva. Naturalmente, la presentazione di questo materiale per il EEOC ha potuto aziende soggette a controllo, in particolare se salariali e ora i dati testimonianze pagare le disparità tra i dipendenti dei diversi protetto classi.

Proattivo le aziende possono aiutare a proteggere se stessi da discriminazioni salariali rivendicazioni applicando i big data analytics su questo materiale internamente di auto-verifica delle pratiche di paga. Attraverso la compilazione dipendente salari e i dati di paga, le aziende possono riconoscere disparati salario bandiere rosse. Identificazione di potenziali disparità salariali dà all’azienda la possibilità di fattore neutro, relativi al lavoro dipendente metriche di performance, come il lavoro di gradi, tempo di servizio e i dipendenti di talento dei punteggi per prestazioni passate e future. Il corretto utilizzo dei big data di programmi in grado di analizzare tutti i fattori suddetti per aiutare le aziende a spiegare la legittima, inerenti il lavoro, la logica di guida apparentemente disparati salari.

I Big Data Reclutamento Rischi

Utilizzare i big data applicazioni per aiutare il talento di reclutamento può anche comportare rischi per le aziende. Mentre algoritmi sono in grado di aiutare i datori di lavoro target i loro sforzi di reclutamento per trovare il candidato ideale per una posizione specifica, se un datore di lavoro non è attento, si potrebbe trovare se stessi di fronte occupazione discriminazione crediti.

L’American Civil Liberties Union (ACLU) ha presentato una denuncia contro Facebook nel settembre del 2018 con l’EEOC. La denuncia, che dichiarò che Facebook ha implementato discriminazione del lavoro pratiche di pubblicità, fornisce un avvertimento.

Il EEOC Denuncia Contro Facebook

L’ACLU della denuncia di presunte che Facebook occupazione pubblicità algoritmo di violazione di legge discriminati a causa dell’età e di genere, in violazione del Titolo VII del Civil Rights Act. In particolare, la denuncia presunte che Facebook dei big data uso volutamente escluse le donne e i lavoratori più anziani la ricezione di certo le pubblicità di occupazione per l’occupazione maschile campi. Questa pubblicità mirata presumibilmente esclusi i potenziali candidati in violazione del Titolo VII. Nel Marzo 2019, Facebook abitato questi crediti per circa $5 milioni.

Oltre all’insediamento monetaria, Facebook, inoltre, concordato di rinnovare la sua pubblicità mirata sistema di trattenere dettagliate informazioni demografiche, tra cui sesso, età e codici di avviamento postale, da alcuni inserzionisti. Questi cambiamenti rendono più difficile per gli inserzionisti di micro-target specifici dati demografici, che, a sua volta, aiuta a prevenire discriminatorie pratiche di pubblicità.

Comprensione Facebook Presunta cattiva Condotta

Anche se la liquidazione significa che il giudice non decide il merito della pretesa, la comprensione Facebook presunta cattiva condotta non è meno importante per i ristoranti che cercano di assumere grandi quantità di dati.

Fino a poco tempo fa, Facebook mantenuto la flessibilità di offrire alle aziende espansiva opzioni di pubblicità per micro-target specifici dati demografici. Infatti, Facebook flessibilità è al centro della controversia che circonda le sue pratiche di pubblicità. Consentendo ai datori di lavoro di scegliere a chi vede le loro pubblicità, Facebook advertising algoritmi gestiva afoul di cui al Titolo VII.

Mentre Facebook ha negato il reclamo, le accuse, i proprietari del ristorante che cercano di utilizzare i big data algoritmi dovrebbero prestare attenzione alle condizioni di pagamento.

Implicazioni per Ristoranti utilizzare i Big Data

I Big data sono qui per restare, con quasi potenziale illimitato per la gestione dei talenti, di reclutamento e di assistenza operativa. Ristoranti che non riescono a sfruttare la potenza dei big data possono trovarsi irrimediabilmente dietro di loro concorrenti.

Ristoranti che non riescono a sfruttare la potenza dei big data possono trovarsi irrimediabilmente dietro di loro concorrenti.

I suggerimenti qui di seguito a fornire una tabella di marcia per i ristoranti su come utilizzare i big data come scudo prima che il EEOC, i regolatori statali e gli attori di usarlo come una spada nel prossimo di alto profilo big data causa.

  • Se un ristorante ha perfettamente implementato grandi dati nel loro marketing e di assunzione di strategie, o una società che cerca di utilizzare i big data, il Facebook suit fornisce un chiaro avvertimento: commerciale big data pratiche di creare vulnerabilità per non adeguatamente preparati aziende.
  • Un ristorante adozione di procedure atte a limitare il diverso impatto del consumatore, pubblicità mirata, di protezione contro azioni legali. Questo significa che non solo l’adozione di misure preventive per garantire il rispetto delle norme federali e di stato leggi anti-discriminazione quando il lancio di alcuni di marketing e di pratiche di occupazione, ma anche rimanenti diligente per garantire facciale non di comportamenti discriminatori non hanno un impatto discriminatorio.
  • Emanare esprimere le procedure per il marketing e le prassi di lavoro che utilizzano i big data aiuterà ristoranti mantenere una trasparente politica aziendale che limita l’esposizione a cause legali e fornisce un neutro spiegazione apparentemente disparati risultati salariali e i dati di occupazione.

In conclusione, i vantaggi competitivi di altri ristoranti sono derivati dall’utilizzo dei big data dovrebbe incoraggiare e ispirare simili big data di utilizzo. In tal modo proattivo i ristoranti possono utilizzare i big data analytics e algoritmi per aumentare i loro profitti, mentre, contemporaneamente, proteggere se stessi dalla discriminazione e disparati rivendicazioni salariali.

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