如果你真的想看看你的生意是否健康，看看市场关闭时会发生什么。

你希望知道什么?

你应该追踪什么?

如果你知道这些，你会有不同的准备吗?

你能以不同的方式恢复吗?

如果你的回答是“谁能预测大流行?”我说，再想想。

仔细观察企业技术投资和实现，情况就很清楚了。它没有采用数据主导的战略、计划和流程，而是遵循了几个世纪以来的精益自动化工业实践。精益自动化是线性的，明确的，严格的。唯一可以拉动的杠杆是提高盈利能力，用更少的钱做更多的事。即使在机器学习驱动的自动化时代，数据也很简单，包含少量数据点和1-2个指标。冠状病毒从关闭到原地踏步再到重新开业，立即表明我们过度优化的企业失败了。没有弹性，因为是流程定义数据，而不是数据定义流程。

并不是每个企业都失败了，也不是每个政府都失败了。决定性因素并不在于这些公共和私人实体的数字化程度。这些幸存的企业和政府在新冠肺炎疫情前和疫情期间都接受了这些数据。

检测和跟踪:今年4月，德国总理安格拉·默克尔向世界宣布，她将如何根据感染率和医院容量来平衡国家开放和经济。默克尔总理不仅能够说明感染率的指标(R0)，而且还具体传达了感染率为。1的变化将如何表明将开放、关闭哪些领域，以及将遵循哪些社会距离命令。此外，这一比率表明有能力治疗covid -19阳性患者，并为其他公民提供紧急和重症护理。为了做到这一点，德国必须实施广泛的检测和追踪方法，以跟踪感染和传播。这为纽约州树立了榜样，因为安德鲁·科莫州长正在复制这种数据驱动战略的大部分内容。

掌握供应链:亚马逊处于个人防护装备(PPE)抢购的边缘。对其合作伙伴的分析很快表明，需求激增如何转化为哄抬价格和医务人员的个人防护装备短缺。此外，随着政府实施居家令和企业关闭，亚马逊也适应了更广泛的采购模式。数据分析为亚马逊提供了一个窗口，可以快速将价格欺诈供应商摘牌，根据护理社区的需求细分个人防护用品销售，并优化销售和运输以支持基本产品。它在几天内重组了零售和物流业务，并扩大了规模。

把握市场变化:从表面上看，在美国从汽车制造和销售转向卡车似乎有些激进。但福特在数据和卓越分析的驱动下推进了业务转型。认识到不断变化的客户需求以及不同市场的细微差别，福特扩大了全球部分地区的汽车生产和销售，并仍有信心收缩在美国的业务。在2019冠状病毒病之后，福特正在实施弹性制造，以应对新的冠状病毒安全措施和工厂生产线上出现的病例，以及来自零部件合作伙伴的瓶颈。它能够对生产进行建模，以管理和预测产量，以匹配经济开放，预测和测量停产带来的收缩，并优化实践，使工厂在停产后重新开放和运行。

为任何事建造一切:特斯拉和戴森是创新和科学驱动的公司。对于他们设计的每一款产品，他们都要考虑零部件和工程如何转化为新产品和解决方案。特斯拉将其对电池的了解扩展到太阳能产品。戴森已经从真空吸尘器转向了干手机和护发产品，所有这些都采用了相同的吸力工程。在COVID-19期间，每家公司都能够立即将其工程知识转化为建造呼吸机。这看起来不像一个数据故事，但它是。正确地捕获、维护和共享新产品、旧产品和现有产品的工程规格、测试和版本，使这些公司能够更快速地过渡并为新的需求和机会构建解决方案。

新冠疫情后的世界是一个数据驱动的世界。这也是一个复杂得多的世界，违背了covid -19之前“简单即是最好”的观点。捕获所有形式和格式的所有数据，无论企业是否知道他们需要这些数据，都是生存的新常态。当企业为他们能想到的任何全球、经济、行业和生物事件制定计划时，正是他们收集并能够访问的数据在需要时为企业高管看不到的事情带来战略弹性。