大数据，简而言之就是建立一个大而全面的数据库，再提取当中的数据进行分析。基于如此的理论框架下，大数据在中国的应用更多则是在商业方面。例如各大电商网站利用大数据追踪客户消费习惯，对顾客精准推送商品。在最近的新冠疫情当中，大数据又一次成为了焦点。此次大数据被更多地应用在了公共政务的方面，向各级政府以及公众提供公开透明的信息。
商业巨头由于其广泛的用户基础以及平时建立的全面的数据库，在这次新冠疫情中首当其冲地承担了重要的防疫责任。用户在日常使用产品的时候沉淀了了大量数据，此时正好进行分析与对比。以百度及旗下的产品为例，用户在平时使用它的过程中会授予其定位的使用权限。根据不同时间打开APP的不同定位，百度可以以获取的定位数据为基础绘制出全国人民的迁徙地图。在此地图中可以清晰地显示出春运历程中疫情高发地区人民的移动轨迹，从而给公众一个可视化的疫情传播链条。
此次防疫过程中，掌握大量民众日常数据的国营机构也同样扮演了重要的角色。一部分的患者通过铁路完成了春运的迁徙。在获得了防疫部门关于患者的具体信息后，铁道部及时从数据库提取了患者的基础搭乘信息，并同时将与患者的同车厢乘客以及一同购票的人的信息提取出来。再将此消息提供给公众以及各地区政府，方便公众进行自我排查以及政府对密切接触者进行管控。
在19日晚上播出的《新闻1+1》节目当中，中国工程院副院长、呼吸与危重症医学专家王辰提出了新冠肺炎可能会转变成慢性病，进而与人类长期共存的情况。病毒为了繁衍自身，在不断地进化中会努力达到与人类和谐共存的状态。因此在后续的新冠肺炎防治之中，仍然需要大数据的参与。政府可以建立一个完善的医疗数据库，其中详细记载不同的感染者信息，针对不同代的感染者的病毒核酸以及特质进行分析。从而了解整个病毒的散播以及病毒的基因库的演变。对于患者而言，大数据库中包含他的疾病史以及相关诊疗方案，方便进行预后防范以及在后续治疗的时候对症下药。
我曾经与其他的同行交流过，大数据项目的核心问题在于数据的处理与分析。大数据的数据量过于庞大，有很多的无用数据。更合理的处理方式应该是使用数据库去验证已有的逻辑而不是根据数据的移动来寻找隐藏的逻辑。
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