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经济低迷显示了分析的真正价值
商业智能被证明是企业在COVID-19大流行导致的突然经济低迷中求生的关键工具。
的的价值分析在COVID-19危机期间，可能从未像现在这样明显。
数据不仅是帮助世界各国政府和卫生组织了解新型冠状病毒传播的核心，而且也是帮助我们预测建模用于制定减缓COVID-19传播的政策，并为医院应对大量需要医疗照顾的患者做好准备。
但分析的价值不仅显而易见抗击新冠肺炎疫情第一线。
It's also clear in the way businesses are responding to both the sudden economic downturn and the new economic climate caused by stay-at-home orders that have resulted in a new style of daily life for the U.S., U.K., Australia, France, Italy, Spain and many other nations.
规划
潜在客户突然都呆在家里，企业也需要这样做调整新现实。他们需要弄清楚如何在突然变化的情况下保持盈利。
总部位于澳大利亚墨尔本的Yellowfin BI的首席执行官格伦•拉比(Glen Rabie)表示:“在危机时刻，分析总是很有趣的，因为突然之间，人们变得非常渴望数据。”“现在刹住了刹车，突然之间，我敢保证，地球上的所有CEO和董事会都在逐行查看他们的数据，看看他们的风险在哪里，他们可以在哪里省钱。这就是风险管理。”
通过逐行查看他们的数据，企业可以做到避免可能代价高昂的草率决定。
在危机时刻，分析总是很有趣的，因为突然之间，人们变得非常渴望数据。现在突然刹车开了，突然之间，我保证地球上的每个CEO和每个董事会都在逐行查看他们的数据。 格伦拉比首席执行官,黄鳍金枪鱼BI
拉比说，一位为酒店行业提供供应的黄鳍金枪鱼客户在航空旅行开始放缓后不久打电话来。客户想要降低成本。但不到两周，所有进入澳大利亚的人都被要求在酒店隔离14天，该公司的供应出现了需求，一切都回到了正轨。
“我们看到一些企业在没有分析业务的情况下就做出了条件反射式的决定，大量裁员，”Rabie说。“现在下结论还为时过早。组织需要更详细地分析他们的业务。他们必须了解自己业务中的风险。”
但是在Covid-19危机引起的经济不确定性期间分析的价值远远超出了风险管理以及对效率的探索。
它帮助企业了解各种场景将如何影响它们，并帮助它们为不同的场景进行规划。
“企业如何无法现在使用BI？”Ventana Research的数据和分析研究总监Dave Menninger戴夫彭宁特。
最关键的是，他说计划工具某些BI供应商提供的软件可以帮助企业渡过当前的低迷期。Menninger指出，并不是所有的供应商都提供这样的工具;他说，Board International、IBM、微软(Microsoft)、甲骨文(Oracle)和SAP等公司都采取了行动。但只有借助规划工具，企业才能开始根据经济低迷的严重程度和持续时间等因素，了解自己需要做些什么。
“规划和BI的交集，规划分析背后的驱动因素的概念，把模型放在一起，”门宁格说。他说:“如果业务在两个月、三个月后复苏，如果恢复到以前的60%、80%甚至120%，情况会怎样?规划工具提供了重要的影响。”
人工智能与机器学习
超越规划工具，增强情报和机器学习能力显示了分析在帮助企业确定在COVID-19危机期间应该做什么方面的价值。
机器学习算法依赖于历史数据来预测未来的结果，并且现在正在发生的情况下没有先例。从来没有在整个国家基本上关闭他们的经济，并命令整个人口留在家里，以防止病毒的传播。
但经济体以前也曾经历过突然的衰退，而在之前的危机中幸存下来的企业拥有的历史数据现在也可以应用。
“这是在哪里大数据“梅宁人说，”梅奈特说。“如果组织有十二年的历史，他们已经在商业活动中经历了迅速，重大的堕落，并看到了恢复。这不完全相同，但它们可以使用AI和ML。“
类似地，Rabie表示，人工智能和机器学习现在可以为企业带来巨大价值。
增强智能可以帮助发现早期趋势，甚至预测其他趋势。
“如果你有一个高度复杂的业务，你要做很多交易——采购、购买方式、供应链和销售方式——我认为你可以对快速理解变化趋势的能力做出反应，”Rabie说。
他补充说，这种理解和回应的能力，甚至涉及恐慌购买。
拉比说:“我们现在看到的是恐慌性抢购，波及到多种产品。”他特别提到了卫生纸和面粉。“现在他们喜欢自己动手做，人们都去五金店买东西。
“如果你在零售领域，实时了解你的消费者行为从来没有像现在这样重要，这就是增强智能的切入点，”他继续说道。你不能让数据分析师手动去发现正在改变你业务的因素。”
人类的联系
虽然用人工智能和规划工具制作的预测模型对试图在当前经济危机中生存下来的企业至关重要，但在不确定时期，分析的真正价值无法在不考虑人类经验的情况下得到。
的查询加州森尼维尔分析公司ThoughtSpot的首席执行官苏德希·奈尔(Sudheesh Nair)表示，人们问的是人工智能和机器学习数据模型的动力是什么，问题越好，人工智能和机器学习模型就会变得越有效。
“当你遇到一个前所未有的事件时，你不能仅仅依靠数据，”Nair说。“如果你能把数据和人类经验结合起来，会带来更好的结果，因为更好的问题即将出现。你需要一个人可以运行不同模型的东西，它背后的人工智能将从人类的经验中学习，并在提供见解和答案方面做得更好。这就是人工智能在我们现在生活的时代的真正答案。”
相似地，人类经验有助于帮助当你问那些关于规划工具的“假设”问题时。
这个问题的核心是问什么，例如，如果一个企业暂时放弃它的传统产品而转向另一个产品，会发生什么。
在群众裁员中导致了660万人民在3月28日止日止了美国的失业救济金中 - 一周提交3300万后 - 有些组织已经弄清楚了新的和巧妙的幸存方式。
一个部分60分钟4月5日的电视新闻节目介绍了纽约布鲁克林的一家公司，这家公司通常为零售商制作标识。由于许多零售商倒闭，该公司现在暂时在制造医院设备。在解雇了大约30名员工后，该公司又雇佣了大约100名员工。
与此同时，其他公司，而不是简单地寻找方法幸存下来，正在寻找增加业务的机会。
“那些可以更快地移动的公司，他们开始分析机会，”拉比说。“他们开始识别他们可以销售更多信息以及他们拥有的产品，这是一个理想的经济衰退环境，并且他们可以采取市场。”
他补充说目前的经济气候是新的，企业才刚刚开始调整。然而，随着他们的调整，分析的价值将变得清晰。
"我们现在正经历一段震荡期，但一旦普遍认识到这是我们在相当长一段时间内的工作方式，我们必须回到业务上，各组织将考虑如何做到这一点，" Rabie说。“数据将是实现这一目标并使其有效的关键。”
