澳门新奥一直以来都深知数据对于指导战略决策的重要性，面对行业领先的运营区域，数据提供了客观的视角，用以检验高层决策的可行性，基于多年的实践经验和观察，以下是澳门新奥在构建数据驱动业务战略时，需要重点关注的事项。

决策权的分配

数据的所有权应分配给合适的人选，确保有效组织和分析数据，同时必须确保这些人员遵守隐私条款，并将规制意向准确传达。

数据的收集

在收集和准备阶段，需要明确哪些外部和内部数据有助于决策，核心数据与边缘数据之间的界限需要清晰，避免无关数据的干扰。

技术评估

数据评估过程中应采用何种软硬件资源，取决于业务的具体需求，当前，许多企业正在过渡到以人工智能技术为基础的数据分析系统，这值得深入探讨和尝试。

数据与洞察的协作

数据产品的生产需要企业内部和外部团队共同协作完成，建立相关数据共享和运用的机制，将分散的数据进行有效聚合，通过常识性的流程和技术手段加强团队间的协作。

工作流程自动化

自动化工作流程能够显著降低人为错误，提高数据处理与分析的效率，使企业在数据驱动的战略实施中占据优势。

数据安全与隐私保护

在数据驱动决策的企业策略中，数据安全至关重要，需要建立全面的数据安全措施和机制，确保数据的产生、传输、存储、处理等各环节都得到妥善保护。

高层决策的实现条件

需要根据企业适应数据的时间周期来评估，确定高层决策在数据驱动情形下的执行可能性，并设计相应的高层策略框架。

数据资产的增长与管理

推动数据资产的积累，并将其作为战略规划的核心资源，注重数据的数量和质量，确保数据的准确性和完整性。

新的数据分析平台的建设与应用

在建设新的数据分析平台时，需要充分考虑到可能面临的风险和挑战，要关注与这些新工具配合使用的其他技术资源，确保整体项目的可行性。

确保数据隐私合规性

从监管合规到技术合规等方面，全面确保数据隐私的安全合规，加强对数据隐私保护的监管力度，确保企业的数据操作符合相关法律法规的要求。

十一、商业模式创新的可能性

将数据驱动战略与商业模式创新紧密结合，探索以数据分析为核心竞争力的商业新模型，利用数据分析优化业务流程，提升企业的竞争优势。

十二、面临的挑战与应对

在数据驱动决策过程中，应充分预见各种挑战，包括技术障碍、团队协作问题、数据质量问题等，并制定相应的应对策略，同时关注机器学习、人工智能和自然语言处理等技术的发展动态，确保在数据采集、分析和存储等环节的实施中保持竞争力。

通过这些重点领域的深入探讨和实践，澳门新奥将在数据驱动决策的道路上不断前行，实现更高效、更精准的决策制定。