[[338356]]

隨著全球社區(qū)和企業(yè)希望了解新冠病毒的經濟影響，并為最終復蘇做好準備，決策的最大考驗將是為業(yè)務決策提供信息的數據。這些數據可信嗎？及時嗎？足夠了嗎？

到目前為止，各個組織機構在發(fā)布新冠肺炎儀表板方面做了很多工作，可以為我們提供下一步要做什么的提示。 這些數據包括健康狀況、新冠病例、死亡率和人口統(tǒng)計數據，但直到現在還沒有數據來源能夠提供關于風險、準備和恢復的數據。

WPP的全球數字機構 Wunderman Thompson在 IBM數據和人工智能專家實驗室以及數據科學和人工智能精英團隊的幫助下，已經能夠利用 WT的專有數據集，從他們的識別網絡中使用 IBM Watson機器學習快速創(chuàng)建一個新冠肺炎儀表板，該儀表板詳細描述了各縣的風險、準備和恢復情況。

這個最新的項目是我們一年多來致力于通過從消費者數據中產生洞察力來最大化數據科學投資回報率的成果。 隨著基礎數據和人工智能平臺的建立，我們由商業(yè)領袖、數據科學家和工程師組成的團隊在幾周內匯集了一個有洞察力的風險、準備和恢復儀表板。

Wunderman Thompson 的身份網絡提供了美國各州三年的跨類別交易數據。縱觀沒有新冠病毒的典型時間軌跡，我們可以衡量健康與經濟的正常狀態(tài)，并與我們現在的狀態(tài)進行比較。

該儀表板使用 IBM Cloud Pak 構建，用于 IBM Cloud 上的數據，使用戶能夠深入了解風險、就緒情況和恢復索引。這可用于了解美國市場，使用 IBM Watson Studio和 Watson 機器學習在 Cloud Pak for Data中聚合和分析各種不同的數據源。

該儀表板提供了各個縣的示圖，在何處和何時跨不同行業(yè)的企業(yè)可以通知各種決策。 一 些用例包括庫存計劃、客戶參與和員工管理。 有了這個框架， WundermanThompson就可以以有意義的方式向美國市場提供可見性，以連接健康、興趣點和經濟數據。

以零售業(yè)和電信業(yè)為例。

比方說，大型零售商需要計劃先開哪些店鋪。 恢復數據，結合他們自己的 CRM數據和郵政編碼，可以查看商店的足跡，并根據他們的風險和就緒評分得到推薦的操作。

電信公司需要管理零售業(yè)務和存儲庫存。 他們可以使用定制的儀表板來優(yōu)化配送中心的供應鏈和庫存管理，根據店鋪開張計劃預測需求。

儀表板功能包括：

社區(qū)風險索引

該功能結合了來自 WT身份圖數據湖的已匯編的人類健康狀況和人口數據，以及約翰霍普金斯(Johns Hopkins)的每日報告的新冠疫情影響加上美國人口普查數據，以呈現關于人口風險和新冠影響的本地化觀點，覆蓋了3,241個美國縣。

社區(qū)就緒性索引

這揭示了基于可用病床（按類型）醫(yī)院準備情況的見解。數據來自 Wunderman Thompson 醫(yī)療保健成本收據信息系統(tǒng) （HCRIS） 以及數百萬個商業(yè)興趣點數據，以向 3，241 個美國縣提供藥房。

社區(qū)恢復索引

我們利用 40 個購買類別的 6000 億美元交易數據，創(chuàng)建一個與 3，241 個美國縣中每個縣本地化的按時間段顯示的經濟速度的可見性視圖，從而了解新冠病毒對經濟的影響，以及支持復蘇的決策和行動的指南。

這僅僅是個開始。 Cloud Pak for data為組織提供了一種將現有儀表板數據與企業(yè)數據結合起來的簡單方法，以獲得更多可定制的見解。 可以通過組合數據集來進一步擴展儀表板，例如。 Weather公司，衛(wèi)生保健索賠數據和需求管理和預測的供應鏈。

IBM和 Wunderman Thompson結合了行業(yè)的各個領域，加上數字領域的專業(yè)知識以及我們匯集的數據科學和數據工程師資源，可以向客戶提供強大的服務，解決在規(guī)劃恢復業(yè)務的分階段方法方面的一些核心難題。

了解更多IBM 數據與AI解決方案請訪問：IBM數據與人工智能專區(qū)