疫情爆發以來，普遍經濟學家都對前景作出壞打算，結果總不似預期。「經濟學人」分析指出，疫情瞬息萬變，宏觀經濟學分析往往追不上發展，以致各國政府和央行更仰賴實時數據，如非接觸支付、航班升降量和餐廳訂座率，以調整抗疫及經濟政策，變相加速數碼科技牽動的實時革命（Real-time Revolution），同時亦可能完善極權統治。
政府從來都渴求掌握更多經濟數據，美國開始計算 GDP、以宏觀經濟學協助制訂政策，可以追溯至 1934 年，但當時由收集到整理數據要足足 13 個月；年輕的格林斯潘（Alan Greenspan）曾經嘗試加快數據收集速度，在 1950 年代透過監察貨車流量，以估算市場對鋼鐵的需求。
1980 年代起，Walmart 已率先利用實時數據管理供應鏈，時至今日，手機與其他流動裝置無處不在，Amazon 更可利用實時數據監控貨品配送情況，Netflix 亦可實時追蹤有多少訂戶收看「魷魚遊戲」。但這類技術在公營部門應用仍相當緩慢，官方計算的 GDP 或失業率，依然要滯後數週至數個月，公佈時經常需要大幅修正，生產力還要花上數年時間才能準確計算。
這些誤差可以造成嚴重政策失誤、數百萬就業職位流失乃至數百億美元經濟損失。「經濟學人」文章舉例，如果美國聯儲局掌握經濟衰退數據，及早在 2007 年 12 月減息至近乎零，就可減輕金融海嘯的衝擊，奈何經濟師在一年後才通過數據發現經濟衰退跡象；印度龐大的非正規經濟和腐朽的銀行體系，使政府只能掌握零散數據，無法結束長期的低經濟增長；2011 年歐洲央行因短暫通脹而錯誤加息，結果使歐元區再次陷入衰退。
令人意想不到的是，疫情意外加快政府改革步伐。政府追蹤每日機場客流量和航班升降量、每小時非接觸交易金額、餐廳訂座率、港口貨船活動等，以掌握封城對娛樂消費影響、解決供應鏈瓶頸問題，使得實時資訊前所未有地左右經濟政策。實時革命對經濟學之衝擊，哈佛大學著名經濟學家 Raj Chetty 可充當代表，他利用人員充足的實驗室消化實時數據，揚棄經濟理論分析，聲言經濟學家猶如醫生，把所有經濟問題歸結為實證問題。
疫情使更多交易轉向網上平台，顧問公司麥肯錫（McKinsey）指出，去年全球實時支付量大增 41%，變相使決策當局掌握更多可參考的消費數據。另外，愈來愈多物件可配備追蹤裝置，如追蹤個別貨櫃的行蹤，以了解供應鏈的阻塞情況，同樣是實時革命的技術條件。中國已在試行的「政府幣」（Govcoins，由政府發行數碼貨幣），更可能使得所有資金流向無所遁形。
「經濟學人」認為，這場改革確實可減低政策失誤的風險，可以使決定更透明、更精確，在危機時使救濟金用得其所，繞過繁瑣的官僚程序，當貧困人口失業時，救濟金可以即時轉帳到戶口。與此同時，這種實時革命卻可帶來另一管理風險 —— 不似得統計部門不偏不倚的客觀，大多數實時數據都是來自 Facebook、Amazon 等大企業，結果可能使大企業得到不成比例的政策優勢。
更叫人憂慮的是，政治家與官員透過掌握數據，自認為更了解經濟全貌，對群眾表現得傲慢，更肆無忌憚地操控經濟走向。在沒有民主機制的監察制約下，這種數碼科技應用，便有助實現極致的極權主義統治。
