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如何在新成立的Covid19环境中使用大数据分析来应对您的业务?

Aleksandar Lazarevic, Stanley Black & Decker高级分析与数据工程副总裁[纽约证券交易所代码:SWK]
Aleksandar Lazarevic, Stanley Black & Decker高级分析与数据工程副总裁[纽约证券交易所代码:SWK]

Aleksandar Lazarevic, Stanley Black & Decker高级分析与数据工程副总裁[纽约证券交易所代码:SWK]

2020年初,新冠肺炎疫情席卷全球,许多企业和政府面临前所未有的全新环境,难以适应新环境。18新利app当时我们周围的世界变化得多快啊。世界各地的新冠肺炎病例似乎一夜之间飙升,封锁被强制执行,旅行限制泛滥,极速和Teladoc的价值飙升,整个世界变成了我们过去知道的那种虚拟的类型,充满了太多的焦虑和太多的“如果?”

虽然Zoom、Teladoc和亚马逊等18新利app少数公司获得了增长,要么是因为它们属于一项重要业务,要么是因为它们参与了全面而突然加速的数字革命,但其他许多公司的业务都经历了严重的中断。制造业和CPG行业是受疫情影响最严重的行业之一。他们的供应链被破坏的原因有很多:

1.进入劳动力。在这次大流行期间,美国和世界的大部分制造业都停止了,有一个迫切的问题,我们应该关闭这些工厂多久,以及什么时候是重新开工的合适时间,基于两个因素健康安全和足够的需求。

2.客户需求的不确定性。有几个因素导致了这种困难:

a.很难预测2019冠状病毒病大流行何时结束或减缓。有许多预测模型试图解决这个问题,但它们提供估计的方式各不相同,它们也提供了范围广泛的预测。

今年4月的消费者信心达到了2008年以来的最低点,目前还不清楚它恢复了多少,以及在接下来的几个月里会发生多大的变化。

最终,不同的行业将沿着不同的时间线复苏,但在大流行期间明显的是,许多公司加快了数字化转型的努力18新利app

c.人们需求的产品类别发生了明显的变化(人们对数字产品或支持数字世界的产品的需求肯定更高);

天。对于预测需求而言,历史数据变得无关紧要,并试图从以前的危机中找到适当的数据并没有正如市场状况不同的那样。

3.供应商风险。供应商对整体供应链产生巨大影响,许多供应商在其运营中面临极具挑战性的条件。其中一些供应商可能默认在这个前所未有的环境中,这对于没有足够现金和流动性的较小供应商可能尤其如此。

4.货运物流。在新冠肺炎大流行的最初几个月里,许多港口被关闭,运输方式和路线一直在改变,需要定期调整。

5.Covid19政策变化。世界卫生组织和各国政府执行的所有措施以及人们对这些指导方针的严格遵守确定了病毒的传播,从而决定了受影响行业的影响。

虽然我们面临着斯坦利,Black&Decker的许多这些挑战,但我们使用数据分析方法有效地解决了大多数人。例如,在规划恢复时,我们开发了一个仪表板,使我们能够在所有全球工厂的位置可视化,以跟踪新的每日Covid-19案件的进展,以估算特定地区大流行的阶段(案例尖刺,达到高原或下降),并遵循政府准则,并推荐将哪些工厂重新打开。除了以下安全方面,我们还考虑了在大流行期间改变了在特定植物中制造的产品需求的需求加入了有关我们库存的信息。如果对特定产品严重消失的需求,重新打开植物或产品线可能是不合作的。为了缓解无关的历史数据对需求预测的影响,我们开始利用可能与我们相关的特定行业的外部经济/财务指标,以量化它们之间的休闲关系和对我们的产品的需求,并在我们的需求中使用它们预测机器学习模型。结果一直在鼓励,我们继续定期使用这些指标。

尽管这只是制造业和CPG公司如何改进其数据驱动决策的一个例子,但在流感大流行期间,数据分析还可以提供许多其他帮助。18新利app根据变化的需求优化你的产品组合,改变你的销售和营销渠道,更好地了解你的客户,这些只是一些有前途的分析用例,可以在组织内产生很大的影响。

最终,不同的行业将沿着不同的时间线复苏,但在大流行期间明显的是,许多公司加快了数字化转型的努力。18新利app很明显,大数据分析将在这一转变中发挥关键作用,企业不能忽视这些趋势,因为它们很容易被淘汰。18新利app

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