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:
·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。
尽管企业在疫情期间面临许多挑战,但还是可以使用数据分析方法来有效地应对大多数挑战。例如,可以在计划恢复时开发仪表板,该仪表板能够使企业在全球各地工厂的位置实现可视化,跟踪每天发生的疫情,估计特定地区病例数量是在峰值阶段、平稳状态还是下降,并遵循当地政府的指导,并建议首先重新开放哪些工厂。
除了安全健康方面,还要结合疫情期间的库存信息,考虑特定工厂在此期间生产的产品需求发生了多大变化。如果对特定产品的需求消失,重新开通工厂或产品线可能不合逻辑。为了减轻不相关的历史数据对需求预测的影响,针对特定行业利用其外部经济/财务指标,以量化它们与产品需求之间的因果关系,并使用它们预测机器学习模型。
尽管这只是制造厂商如何改进其数据驱动型决策的一个例子,但在疫情持续蔓延期间,数据分析还可以提供许多机会。根据不断变化的需求,更改销售和营销渠道以及更好地了解客户来优化产品组合,这些只是一些分析用例,可能会在组织内产生巨大影响。
归根结底,不同的行业厂商的运营将随着不同的时间表而得以复苏,但是在疫情期间,许多公司加快了其数字化转型的步伐。显而易见的是,大数据分析将在这一转型中发挥关键作用。
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