企业如何在疫情环境中使用大数据分析来协调业务?

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当冠状病毒疫情在2020年初在全球爆发时，许多企业和政府部门发现处于一个前所未有的危机中，他们努力在适应和调整。但新冠病毒病例在全球各地迅速剧增，导致发布出行禁令，很多人无法出外工作，而视频通信软件提供商Zoom公司和Teladoc公司的身价飞涨，而如今人们仿佛进入了虚拟世界，并充满了太多的焦虑和假设。

虽然诸如Zoom、Teladoc和亚马逊这样科技公司的业绩大幅增长，或者是因为它们属于必不可少的业务，或者是因为它们是一场突然加快的数字革命的一部分，但许多公司的运营都经历了严重的中断。制造业和快速消费品行业是受到疫情影响最严重的行业之一。他们的供应链断裂有多种原因：

1.生产中断 。

在疫情持续蔓延期间，全球一些国家的制造厂停止生产，并且出现紧迫的问题，也就是基于健康安全和需求不足这两个因素，应该关闭多长时间，何时才是重新开放工厂的适当时机。

为了减轻历史数据对需求预测的影响，调研机构开始针对可能相关的特定行业利用外部经济/财务指标，以量化它们与产品需求之间的因果关系，并将其用于需求预测机器学习模型。

2.客户需求的不确定性。

造成这种困难的因素有很多：

(1)很难预测冠状病毒疫情何时会结束或放缓。有许多预测模型试图解决这个问题，但是这些模型提供估算的方式各不相同，并且也提供了范围宽泛的预测。

(2)消费者的信心在今年4月达到了自从2008年以来的最低点，目前尚不清楚其恢复程度以及未来几个月会有多大变化。

(3)人们需要的产品类别发生了明显的变化(人们肯定对数字产品或支持数字世界的产品有更高的需求)。

(4)历史数据对于预测需求已变得无关紧要，并且由于市场条件不同，试图从先前的危机中寻找合适的数据并不完全有效。

· 供应商风险。供应商对全球供应链产生巨大影响，许多供应商在经营中面临着极其严峻的条件。在这种前所未有的环境下，一些供应商可能会违约;而对于手头没有足够现金和没有流动资金的小型供应商来说，情况可能尤其如此。

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