2020年的新冠肺炎疫情突如其來，趕上春節假期窗口，給各地政府管理、社會治理、民生服務、產業發展、企業生產經營等各方面都帶來了巨大的挑戰和困難。在黨中央集中統一領導下，我們對打贏疫情防控阻擊戰有著必勝的信心。
本次疫情的發生、傳播及防控過程，讓我們不禁回想起2003年的SARS疫情，對比兩次疫情的防控體系能力，發現大數據在本次疫情中起到了巨大的作用和價值。未來大數據將發揮更大的價值，大數據管理和應用將是國家治理體系和治理能力現代化建設的基礎支撐能力。本文將圍繞大數據在此次疫情中的應用和價值，存在的問題和短板，以及未來應用和發展趨勢方面進行分析。
一、本次疫情過程中大數據的應用和價值
（1）電信大數據發揮廣泛應用和重要價值
疫情發生后，工業和信息化部第一時間成立電信大數據支撐服務疫情防控領導小組，統籌協調部門之間、部省之間的聯動共享。通過電信大數據用戶位置軌跡數據多元場景分析，能夠統計全國特別是湖北等重點地區的人員流動情況，分析預測確診、疑似患者及密切接觸人員等重點人群的流動情況，支撐服務疫情態勢研判、疫情防控部署以及對流動人員的監測統計。正值春節返程高峰，同步對重點城市的人員流動分析，也有著重要價值。
（2）電力、自來水、燃氣等大數據應用，助力社區精準排查
新冠肺炎疫情期間，國家電網浙江杭州供電公司研發了全國首個“電力大數據+社區網格化”算法，實現了收集、研判電力數據功能，對濱江157476戶居民、超過1000萬條電力數據，進行了收集和分析。為了精準判斷細微的用電數據差別，在算法中開發了居民短暫和長期外出、舉家返回、隔離人員異動等3個場景6套算法模型。通過3輪150余萬條次電力大數據巡航，精準判斷出區域內人員日流動量和分布，還可以實時監測居家隔離人員、獨居老人等特殊群體347戶。這讓社區人員得以根據電量波動判斷業主狀況，做好跟蹤服務。
（3）醫療影像大數據人工智能效率大大提升
新冠肺炎疫情早期，由于確診案例樣本量少，醫療機構缺少高質量臨床診斷數據，核酸檢測作為病原學證據被公認為新冠肺炎診斷的主要參考標準。隨著臨床診斷數據的積累，新冠肺炎的影像學大數據特征逐漸清晰，CT影像診斷結果變得愈發重要。根據國家衛健委公布的診療方案第五版，臨床診斷無需依賴核酸檢測結果，CT影像臨床診斷結果可作為新冠肺炎病例判斷的標準。一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300張左右，這給醫生臨床診斷帶來巨大壓力，醫生對一個病例的CT影像肉眼分析耗時大約為5-15分鐘。
達摩院聯合阿里云等機構，基于5000多個病例的CT影像樣本數據，學習訓練樣本的病灶紋理，針對新冠肺炎臨床診斷研發了一套全新AI診斷技術，AI可以在20秒內準確地對新冠疑似案例CT影像做出判讀，分析結果準確率達到96%，大幅提升診斷效率，河南鄭州小湯山已經引入該算法輔助臨床診斷。
（4）大數據助力加快藥物研制
全球健康藥物研發中心（GHDDI）會同清華大學藥學院上線人工智能藥物研發平臺和大數據分享平臺，免費將藥物研發資源開放給科研人員，共同加速新型冠狀病毒藥物研發。里面涵蓋了既往冠狀病毒相關研究中涉及的900多個小分子在不同階段的相關實驗信息。結合“老藥新用”的思路，可以幫助科學家高效篩選出經過臨床一期實驗的安全性已知的化合物，有效縮短針對此次疫情的藥物研發時間。
（5）公安大數據技術與疫情防控
新冠肺炎疫情防控期間，重慶市公安局九龍坡區分局合成作戰中心，緊盯重點人員數據篩查、確診病例軌跡回溯、涉疫案件打擊等關鍵環節，充分運用各類資源手段加強研判，真正讓數據“跑”起來、讓信息“活”起來，編織起了一張牢固的數字化疫情防控網。
黑龍江黑河市公安局研究部署運用公安大數據服務支撐疫情防控工作。實現各警種數據共享、資源匯集、手段集成，運用大數據篩查疫情風險，發揮“公安大數據疫情監測系統”的優勢，會同相關部門運用相關系統，深入排查與確診病例、疑似病例有過“同時空”的潛在密切接觸者，最大限度將受感染風險人員排查出來，及時救治患者，嚴防疫情擴散。
各省市公安大數據資源豐富，在此次疫情防控中同樣起到了重要作用。
（6）大數據模型為政府決策復工復產提供科學參考
深圳大學發布《新冠肺炎疫情防控時空分析研究報告》，依據大數據對全市復工與錯峰管控，進行疫情傳播狀況的模擬。基于深圳公交系統出行數據、手機數據，考慮深圳市人口密度、人群流動、新冠情況等數據參數，以SEIR/SIR傳染病模型為基礎，模擬新型冠狀病毒傳播路徑。測算出復工比例為60%時，疫情傳播風險率相對較低。為政府安排復工復產提供決策支持！
大數據在本次疫情中其他各個領域也發揮了重要作用，這得益于國家大數據戰略實施以來，各地按照國務院《促進大數據發展行動綱要》紛紛制定大數據發展規劃，取得了重要成果，經受住了疫情防控的檢驗，也為接下來發展大數據堅定了思路和信心。
二、本次疫情中大數據應用過程中的問題和短板
在此次疫情防控過程中，我們也看到了很多問題和短板。在大數據應用方面，各個行業數據集交叉應用不足，包括交通、公安、通信等各個數據集沒有形成有效貫通，在支撐各個需求場景方面能力參差不齊。
（1）數據應用體系與國家治理體系還存在較大差距
目前在實施國家大數據戰略過程中，基本按照橫向省市一級完成區域數據匯集貫通，縱向按照部委行業管理數據匯集貫通，數據的管理和應用體系還未形成橫向縱向矩陣應用結構。與國家治理體系頂層設計和分層對接方面，還未形成有效銜接。
（2）數據集交叉應用標準規范和機制缺失，導致目前數據集之間無法有效發揮最大價值
各領域數據集還沒有形成頂層設計下的流通機制，數據集之間的數據應用標準和規范也就相對滯后。目前部分數據還存在數據治理的問題，數據要素資產化和資產管理的體系還未形成，以上因素也是導致數據未發揮最大價值的主要原因。
（3）數據法律法規還未健全
從國內來看，國家層面目前還沒有針對公共數據管理的法律法規；地方層面，一些地方出臺了法律條例，貴州省出臺了《貴州省大數據發展應用促進條例》、《貴州省政府數據共享開放條例》；天津市出臺了《天津市促進大數據發展應用條例》。一些地方出臺規章辦法，浙江省出臺了《浙江省公共數據和電子政務管理辦法》（浙江省人民政府令〔2017〕第354號）；上海市出臺了《公共數據和一網通辦管理辦法》（上海市人民政府令〔2018〕第9號）；2019年9月1日，昆明市出臺了《昆明市政務信息資源共享管理辦法》。此外，福建省、河北省也陸續出臺了大數據或政務數據管理的地方性法規或政府規章，提供了豐富的可借鑒經驗。當前大數據立法面臨四大挑戰：分別是個人數據保護、政府數據開放、數據流通與交易、數據跨境流動。
應加快推進我國的大數據立法，應該堅持安全與發展并重、促進與規范并舉的原則，重點促進網絡基礎設施的發展；加強網絡安全與隱私保護；開放數據資源，加強政府和公共部門的數據開放；針對數據的收集、存儲和使用等全環節建立數據安全與保護的規則；明確大數據生態中各不同主體的責任。
（4）數據權限密級等安全體系還未健全
目前數據管理過程中還未有效建立數據權限和數據保密級別體系。在“黨管數據”的核心思想指導下，應盡快建立健全數據管理和監管體系。明確數據權限和數據密級，在頂層設計體系架構中，與數據應用相結合，同時做到數據安全不泄露，不侵犯隱私，不違法等原則性問題，重點還要高度站位國家數據主權安全。
（5）數據應用覆蓋和聯動機制不成熟
2020年2月10日習近平總書記在北京調研指導新型冠狀病毒肺炎疫情防控工作時強調，社區是疫情聯防聯控的第一線，也是外防輸入、內防擴散最有效的防線。目前大數據應用和智慧城市體系主要集中在省市一級層面，大部分能夠覆蓋到市區一級，先進地區已經到縣區一級，到鄉鎮街道一層基本很少了，到社區基本就各自為戰，信息化手段基本缺失，主要靠人海戰術、傳統手段。主要問題是頂層設計缺失，聯動機制缺失。大數據和信息化還未形成部門和街道以及社區居民的聯動機制。
三、從本次疫情大數據應用看未來發展趨勢
（1）落實國家大數據戰略，深化大數據管理和應用，發揮大數據科學量化的重要價值。
實現大數據生產要素化，進一步推進國家大數據戰略，深化國家治理體系和大數據應用體系的結構性關系。大數據要素化，形成要素管理體系，為國家治理體系和治理能力現代化建設做好重要支撐。
（2）大數據支撐健全大數據國家層面管理機制和應用體系
習近平總書記主持召開中央全面深化改革委員會第十二次會議強調，既要立足當前，科學精準打贏疫情防控阻擊戰，更要放眼長遠，總結經驗、吸取教訓，針對這次疫情暴露出來的短板和不足，抓緊補短板、堵漏洞、強弱項，該堅持的堅持，該完善的完善，該建立的建立，該落實的落實，完善重大疫情防控體制機制，健全國家公共衛生應急管理體系。本次會議共提出15個體系，9種機制，4項制度，指明了具體方向，也為建設國家治理體系和治理能力現代化奠定了重要基礎。從15個體系，9種機制來看，大數據將繼續發揮重要作用。建立國家重大疫情智能決策指揮系統，應用大數據和人工智能，從疫情數據收集、數據模型分析、領導決策、社會資源調配、執行處理等完善流程，提高應付重大公共衛生事件的能力。
（3）進一步推動大數據數據標準規范，形成數據治理、數據質量管理能力，做好數據立法、數據安全和數據權限體系建設
此項工作是大數據發展的基礎和重要制約條件，不解決這些問題，大數據會受到嚴重制約。
（4）統籌推進大數據要素資源，發揮大數據對政府管理、社會治理、民生服務、產業發展、企業生產經營的科學輔助決策作用
（5）發揮大數據對人工智能、區塊鏈等技術支撐
人工智能、區塊鏈基于數據要素的算法模型和應用，將在大數據基礎上發揮重要作用，繼續推進大數據和人工智能、區塊鏈結合應用，讓數據更加可信、真實，數據質量更高，數據算法智能化程度更高。
（6）數據要素加速下沉，社區管理扁平化，自治與志愿者服務模式相結合的創新應用
推進社區數據主觀數據和客觀數據的上下行通道，建立數據和社區管理服務的聯動機制，推進社區管理扁平化，嘗試創新引入社區自治與志愿者服務相結合模式，實現智慧社區，使其成為人民美好生活智慧家園。
本次疫情防控，在黨中央集中統一領導下，在習近平總書記親自部署指揮下，全國上下一心，團結一致，必將取得抗擊疫情的全面勝利。發展大數據任重而道遠，我們同樣也堅信，大數據必將發揮越來越重要價值！
來源：數據觀
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