2020年，突如其来的疫情，生活被按下了暂停键，经过长达3个多月的抗疫之战，我国的疫情得到了有效控制，生活似乎在慢慢恢复，全面复工已成为当前的主要目标。
但当我们按下“重启”键后，除了失去的生命，我们的生活是否还是此前模样？
这里说“重启”不如说是“迭代”。除了整个世界经济遭受重创，企业更是经历一场生死存亡的考验。
“生”与“死”，已然成为当下企业绕不开的话题。短期自保并不是长久之计，后疫情时代，企业该如何实现真正的降本增效，打造业务长期自增长的经营模式才是当前要考虑的重要问题。
疫情之下，企业的“生”与“死”
牛津经济研究院(Oxford Economics)预测，疫情冲击将导致今年全球经济增长减少0.2%，年增速跌至2.3%，创2008年金融危机以来的最低增速。
国际经济形势不容乐观，中国企业的生存更是面临巨大挑战。
从3月初开始，全国除湖北外的疫情基本得到控制，企业也开始全面复工，但是企业却受全球供应链的影响，目前产能只有正常情况下的50%。现金流危机、收入骤减、转型困难，目前是后疫情时代压在企业身上的三座大山。
在这场无声之战中，一些缺乏足够储备和竞争力的企业已经从市场中淘汰出局。
据人民法院公告网显示，从2020年1月1日起，已有逾750家企业发布破产公告，该数字还在不断增加中。尽管自疫情发生以来，很多物业公司都出台了免租和减租政策，帮助减轻负担，但企业仍在用尽一切办法来减少支出、降低成本。
在各种举措中，降低人力成本，成了大多数企业的选择，企业降薪裁员现象越来越多，甚至有些企业等不到复工复产，就已经倒闭遣散。旅游、餐饮和娱乐行业成了重灾区，IT、互联网行业裁员事件也频出。
某招聘行业的一份报告指出，春节后复工第1周，企业招聘职位下降71.66%，30.4%的企业减员缩编，29.68%的企业不能按时为员工发放薪酬。
这一数据背后，降薪、裁员、劳动纠纷等现象还将频繁上演。
而此次受疫情冲击最大的是部分中小微企业。据清华大学朱武祥教授对全国1480家中小企业的调研结果显示，60%以上的中小企业账面现金能够支撑的时间不超过2个月，31.62%的被调查企业预计本次疫情对公司营收的影响在50%以上。约有22.5%的被调查企业计划减员降薪，16.01%的企业选择停产歇业，这将造成较大的就业压力。
而且从产业链来看，我国绝大多数产业链的末端环节都是由中小微企业提供服务，中小微企业的经营困境将会在很大程度上影响整个产业链的运营，进而对复工后大型企业的经营也造成较大压力。
从目前形式来看，有鉴于消费市场的缓慢复苏和国际疫情局势仍需要长时间的努力，整个市场经济的增长空间依然被压制，在相当长的时间内都不容乐观。
对企业而言，远程办公、电子签约等手段，无疑可以帮助企业在特殊时期迅速完成短期“自救”，维系生存，但当面对那些远不可知的未来风险时，这些手段还足以抵挡吗？
不得不说，这次疫情也给我们包括整个世界上了一课，企业该如何提高自身抗风险能力？降薪裁员并不是唯一且长远的自救方式，企业需要转变运营模式，打造能实现业务自增长的生存方式！
危机之下，企业如何逆流而上？
发挥数据价值，让数据成为生产力，才是企业的降本增效之路
数据分析的重要性已不言而喻，大数据分析在此次疫情防控方面正发挥巨大作用。比如数据分析工具可以很好解决数据填报工作所需的规范、准确、统一、及时的问题，Yonghong Z-Suite在某公安院校疫情防控方面的应用就是其中之一。通过大数据平台我们可以快速进行疫情通报、物资配置；线上诊断和人工智能显著提升了诊疗效率；电商平台满足生活采购需求；远程协同支撑企业“停工不停产”。
疫情催生了强大的数字化市场需求，有效推动和加快数字化升级改造，同时也成为新的经济增长点。
这也就是在疫情影响下，中国大部分企业，面临营收减少、成本上升、融资困难等难题。而部分企业却能把握疫情带来的发展机会，大胆创新，在迷雾中看到希望。
不管是传统企业，还是数字化企业，终究都要回归商业本质——开源节流、控制风险、创造价值，而这一切需要数据来支撑、佐证。
这就要求企业发挥数据价值，建立数据驱动的运营模式，实现管理精细化，进而推动考核激励的精准化、个性化，释放员工创造力，最大限度实现降本增效的目标。
根据埃森哲分析的150多家企业中的250项重大变革，发现企业在进行数字化转型过程中，其成本管理、客户服务水平以及效益，是持续稳定上升的。一些营收更优秀的企业，在完成数字化转型之后企业营收会比一般企业高出三到五成，数字化转型的速度也更快。一套不用改变企业组织架构即能帮助企业实现数字化转型的管理系统，成为生产型企业的迫切需要。
比如，企业内部可以通过数据分析，优化业务流程和集中决策来节省资金。例如，格力电器通过应用永洪科技的大数据分析平台，帮助他们解放了40%的IT工作量，实现了业务运转的自动化，包括自动排产、自动效率分析、错误数据预警等，业务价值带来显著提升。
又如，在零售行业，数据承载着顾客整个消费体验的生命周期，然而更多情况下，渠道、用户、供应链等多方数据呈“孤岛式”彼此独立，门店、供货商、库管多方信息共享存在延迟等问题，因此不能形成具有精确指向性的决策指标。而通过对数据的挖掘、洞察，可以将产品质量、数量、物流仓储信息、成本信息、销售信息等多方面汇集成综合信息流，最终实现数据驱动消费升级。永洪科技在零售行业为某大型连锁零售公司提供数据分析服务，通过大数据分析平台进行深入业务的调研，梳理出基于业务的数据分析框架，做到数据真正为业务提供价值，该大型连锁零售公司实现“单店销售收入提升16%，二店率提升12%，次年新开店增速20%。”
永洪BI零售行业Demo效果图
建立数字生态，永洪BI助力企业业务自增长
埃森哲最近的一份研究报告表明，目前中国有八成以上的企业还没有摸清如何通过数字化提高企业的工作效益，拓展企业的营收来源，实现业务的增长。
目前各行各业的数字化转型还有很大的潜在机会，即便是走在转型前列的快消品和零售行业，其数字化程度可能也只达到20%，其他行业则更低。
对于还没有开启数字化转型的企业来说，数字化转型已成必须，现在最关键的问题是如何在数字化转型浪潮中构建自己的核心竞争力，而一套适合的数字化解决方案可以让企业少走弯路。
现在各种数字化技术和数据分析工具层出不穷，而敏捷BI的出现降低业务人员进行数据分析的门槛，让企业数字化转型不再难！具有更敏捷，更快速，更强大特性的永洪BI更是企业数字化转型升级的得力助手！
有了永洪BI，企业实现大数据的可视化分析只需一天时间。永洪BI可以实现5分钟一键安装、5分钟快速数据源配置以及5分钟报表设计，大部分业务分析需求变化，都可以在一天内得到响应。而且绝大多数分析操作只需点击和拖拽就能完成，没有任何技术背景的业务和运营用户也可自己独立进行操作，实现自服务的数据分析。
另外，传统的报表仅仅是展示数据，永洪BI打通了数据分析的全链条，让用户轻松使用产品进行自服务数据准备、探索式分析、深度分析和企业级管控。
在性能上，永洪BI利用其高性能计算引擎Z-Data Mart，利⽤列存储、库内计算、内存计算、分布式计算以及分布式通讯技术，可以实现百亿级数据秒级计算。深度分析引擎将自助式分析，升级为自助探索式分析。一方⾯业务⼈员可以直接使用平台上现成场景模板进行分析，另一方面数据科学家可以基于平台上的算法自己开发模型。
而且，永洪BI产品架构的灵活也降低了一线人员使用大数据产品的门槛。以永洪BI在美的采购部门的应用场景来说，员工可以将商品销量、消费者年龄、用户地区，甚至是天气、物流等外部因素。利用可视化的窗口表格集合在一起，仅用简单的拖拽式操作即可增减数据维度，以达到企业对数据化产品的极简要求。
为给用户创造更好的数据分析体验，永洪科技在产品创新和技术升级的探索上也从未停止，Yonghong Z-Suite V8.8 已发布，20余项优化更好满足用户场景需要。
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除了支持在线分析，Yonghong Desktop也支持离线分析，在安全可控的前提下，业务用户可以下载并分析被授权的企业数据，这能更好地支持移动办公、在家办公等离线分析场景。
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