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2003 年非典疫情后,寂然再次血洗马云开始做淘宝,公众新的消费习惯也被逐渐养成。

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另外一方面,杀超神赛Augur正在等待即将到来的v2升级,其中预测市场的资本池将会以Dai计价,而不是较高波动性的ETH。Kyber Network于2019年将自己建设为无须许可流动性协议的领先者之一,后直言有点无但是,反映这种增长的价格行动在很大程度还未实现。像Netflix这样的高科技成长股,寂然再次血洗其PE率为84.2,这意味着市场愿意为Netflix每赚取1美元支付84美元。本文作者Lucas Campbell,巅峰赛千分局由蓝狐笔记社群的LCs翻译。Nexus Mutual以bonding curve的方式运作,分钟用户可以在价值存储的智能合约上购买保险。

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患者同程——通过收集和汇总各个渠道发布的资讯,巅峰赛千分局把所有出现过感染病例的公共交通班次做成数据查询库,巅峰赛千分局方便大家查询自己是否在乘坐公共交通的过程中,和患者同乘。L5 :分钟精准到个人或事件的实时防控级 这个最高级别的数据化案例,可以参考去哪儿网提供的一个服务。即用户没有主动查询,杀超神赛也会为用户推送风险信息,提醒用户马上采取相应的隔离防御措施。在该模型中:后直言有点无 L1 :信息完全不透明 这可能是很多年前的状态,公共安全事件出现的时候,没有数据、没有信息、没有公布,信息完全不通畅。

结合阅览者自身数据,定制化地进行数据推送,这就是数据展现的进阶表现,也是搜狗比百度高明的地方。我们暂且把这样的数据化水平定位为 L5 级。

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通过这样一个呈现方式,我们可以很清晰地了解疫区人们的迁出动向。2.1. 疫情公布 首先,我们通过 GrowingIO 数据能力测评工具来分析一下在目前疫情中,在疫情公布上,我们整个社会的数据能力如何? 该模型大致有两个部分,左边是象限图,右边是从 L1 到 L5 把疫情公布的数据化水平分成了五个级别。在该模型中: L1 :只有历史的标准防疫知识 突发公共卫生事件之后,我们可参考和使用的只有历史经验和教科书上的标准防御知识,没有任何实时定制化的措施。随后大家开始越来越关注与自己所在地区相关的数据。

通过 GrowingIO 数据能力测评工具实际上可以对疫情中几乎发生的所有事情,都做一个数据化水平测评。左边象限图上有两个坐标轴,横向维度展示的是疫情发布能力。他们提供生鲜、半成品等,并且支持配送,自己的平台不够,员工还跑到了河马生鲜去上班。以下饭圈的故事就形成了一个 L4 水平的案例。

通过这两个坐标轴,我们画出了 9 个象限区域,几个主要区域形成了我们定位的 L1 - L5 五个级别,接下来将分别对应不同阶段的不同情况来进行分析,方便大家理解。以上就是数据的力量,在疫情期间的三个重要表现: 事实上在我们的企业经营中,三种数据的力量(展示状态——驱动工作——预测发展),也是这样逐步发挥价值的。

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比如,当医疗资源用尽之后,抑或如果我们没有管控交通出行等。比如搜狗搜索推出的这三个数据功能: 疫情小区——通过手机 APP 查询您所在的小区有没有疫情的出现。

这是在我们互联网人中刷屏的一个事件,77 个产品经理共同打造了一款战疫平台,三天之内左手对接了 40 多家医院,右手对接了无数的捐赠方,在中间做快速协同。饭圈粉丝公益: 很多流量明星将自己的捐赠数据在自己的粉丝群体中公开。这已经达到了 L5 的级别,是非常先进的。L5:基于数据,个性化服务 / 融合主营业务 这是我们希望企业最终都能走到的级别,即会用数据,新老业务又全面融合了。这些问题,欢迎您在群内或微信公众号后台留言,我们会试着为您解答。应该说这就是我们目前在市场上,可以看到的最高级别的数据发布能力。

2.4. 企业转型 在本次疫情期间,很多企业都在转型,因为商业格局在发生变化。从社会公益的角度讲,大家看到的是云海肴的员工跑到河马生鲜去志愿服务等等。

那么在此次疫情中,云海肴做了什么? 云海肴的线下门店关门了,但服务还在进行中。怎么做,我们在下一节课会具体介绍。

L2 :公众人物 / 企业带头捐助 虽然这些捐助有消息的发布,但具体数据依然是不可统计、不可对比、难以查询的。在我们看来,这就接近于达到了 L5。

在这样的数据基础上,疫情发生后,丁香医生很快为用户提供了一键订阅地区疫情的功能。这就达到了一个很高的数据使用能力。当然数据会帮助企业完成这样的转型。对我们广大的企业来讲,最好的办法是把创新业务和现在的主要业务相融合,这是我们认为的最高境界,也是高手操盘的结果。

虽然这个数据模型预测的准确与否,我们还要拭目以待,但从目前来看,数据整体上升的趋势与钟南山、闻玉梅两位疫情专家,基于专业知识进行主观预测的结果是基本吻合的。L5:使用数据让捐赠更有效 77 个产品经理的战疫产品: 这是一个真正达到 L5 级的案例。

所以我们看到,仅仅是将捐助的数据、渠道、结果公示出来,就已经开始能够推动捐助能力发展到到辐射带动的层次了。L4 :根据不同阶段、不同区域数据指导防控 这是我们能够进一步地使用数据,有区分的指导不同地区的疫情防控。

2.3. 社会捐助 再来看看本次疫情中的社会捐助。相比于朝阳区需要 8 万人员做排查工作,杭州的数据驱动能力已经达到了一个更高的水平。

您可以思考一下,在您的企业中,数据力量发挥到什么层次呢? 二. 用 GIO 数据能力测评工具评事件 接下来,我们将通过 GrowingIO 数据能力测评工具,从疫情公布、民众防疫、社会捐助和企业转型 4 个纬度,结合丁香医生、去哪儿网等案例,为大家逐一分析数据能力的表现。几年内在全国快速发展了上百家的门店。这也是防疫过程中的一个主要话题,我们来评测一下社会捐助的数据能力状态。在这个过程中我们可以看到,云海肴在转型的过程中,不但自己在做各种尝试,还试着把自身与盒马的新模式相融合,因为只能借助第三方渠道,所以还不能算作 L5 级的全面融合,勉强进入 L4 的水平。

通过拿到的少量已有数据,就能够预测出未来我们整个的疫情走向。17 年后的今天,本次疫情将会给我们商业格局带来什么影响呢? 今天我们先开一个头,下一次的企业的转型(新旧动能的转化)一定是和数据紧密相关的。

在这个状态下,我们的民众就能得到一种定制化的、实时精准化的防疫指导。所以,在疫情公布方面,很多企业因为有过往的数据优势,已经逐渐达到了一个很高级别的数据能力。

它的基础能力从一开始没有参考、到有统一的指导、再到能够实时指导,逐渐升为三个层次。L2 :渠道少,消息杂,数据零散 有限的官方平台可以发布一些信息,但信息比较杂, 而且数据比较零散,没有统一的平台能够呈现数据动态全貌,且消息发布都是一次过性的,难以查阅。

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