新冠疫情大數據作用

『壹』 大數據在改變著各個行業，但面對市場上充斥的各種問題，大數據賦能產業的未來在哪呢

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如昌稿悔今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據耐正技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

2021年市場規模接近900億元

近年來我國大數據行業取得快速發敬陵展，賽迪CCID統計，我國大數據市場規模由2019年的619.7億元增長至2021年的863.1億元，復合年增長率達到18.0%，大數據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我國經濟率先復甦並總體保持恢復態勢，伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。

金融行業是我國大數據產業規模最大的下遊行業

大數據分析行業是指藉助大數據技術對規模巨大的數據進行處理、分析挖掘、應用等，實現大數據價值，並以產品或服務等形式，賦能客戶數字化運營的大數據細分行業。近年來，伴隨下遊行業對全業務流程數字化運營需求的持續廣泛和深入，大數據分析市場取得了良好發展，呈現出高速發展態勢。根據賽迪的數據，2021年我國大數據分析市場下遊行業中，金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名，市場佔比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合計超過60%。

大數據軟體與服務的需求不斷提升

目前，我國的大數據產業進入高質量發展階段，大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升，大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位，2021年我國大數據市場結構中，大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為40.5%、25.7%和33.8%，市場規模分別為349.5億元、221.8億元和291.7億元。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降，大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

不同類型大數據企業競爭程度差異極大

目前，IT產業在發展過程中已經形成了一些層次分布，有做伺服器和底層系統的，有做軟體的，有做應用的，大數據也需要在原有的架構上加以發展。原來做基礎設施的企業，如聯想、華為，也要向大數據轉型，提供低成本、低能耗的大型存儲器，這是大數據產業的基礎。中間層是類似Hadoop、MapRece的數據分析軟體，原有的軟體產業也要轉型，由賣軟體轉為以數據為中心。再往上就是網路、騰訊、阿里巴巴等大數據應用服務公司，需要增加數據分析的效用。

『貳』 新冠疫情預測屬於大數據嗎

屬於。
因為大數據和人工智慧極大提高了我們對新冠肺炎的診斷、預測和治療水平，大數據是指那些數據量特別大的數據睜神集，所以新灶早遲冠預測屬於大數據。
大數據，IT行業術語，是指無法在一定隱李時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

『叄』 大數據能追蹤你的軌跡，知曉你是否去過新發地！

隨著新發地被爆出：在切割進口三文魚的案板中檢測到了新冠病毒，全國從放鬆又進入了緊張的狀態。

我們先看一下截至目前，北京的疫情情況：

從6月11號開始以來，累計確診922例，現有確診326例，從分布數據來看，主要聚集在豐台區、大興區和海淀區。

從新增趨勢來看，在北京的嚴防恐怖下，疫情在逐日好轉，此時想對北京說：堅持住！

但就在疫情發生之後，只要經過新發地的人員都收到一條簡訊：「經過全市大數據分析，您可能在5月30日(含)以後去過新發地批發市場……」。

這時，我們看到了大數據的作用，但大數據又是如何得知的呢？

首先什麼是基站？基站即公用移動通信基站，不僅是無線電台的一種，也是移動互聯的接入口，而我們的手機能實現移動互聯，就是來自各運營商基站的信號。

運營商基站定位是通過與基站的信號交互，推算用戶的行程或者位置軌跡，用於監測人員流動情況。

因此但凡去過新發地，或是途經新發地，只要在范圍內使用了手機，通過流量數據、GPS定位、發簡訊、打電話等等行為，觸發了附近基站的信令數據，在後台留存數據，從而追溯到使用者的行為，最終確認用戶軌跡。

這才有了大批人收到通知簡訊。

但如果真的只是自駕途經新發地，是不是相對安全？那麼如果與高德地圖、網路慧眼等做交叉驗證，從而對不同風險等級人員進一步篩查，效率是否會更高。

除了此次的新發地周圍人員的定位，在之前的武漢疫情中，網路遷徙數據、12306實名制售票數據都為疫情防控起到了至關重要的作用。

大數據+人工智慧助力精準防控疫情，利用大數據技術，實現了信息共享、查詢篩選。

從大數據在兩次疫情中起到的作用，我們可以知道，不僅能有效的縮減疫情的傳播與擴散，還能夠為疫情提供數據支持，從而分析與預測。

但大數據也存在著公認的弊端，即信息數據安全，因此，大數據還有一段路要走，但發展是必然的，而未來無論是人工智慧、物聯網還是雲計算的發展都離不開大數據的支持。

『肆』 根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析

根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析：快速、動態

2020年開年之際，新冠病毒洶涌而至，此次病毒傳播速度快，致病力強，隨著大數據時代的來臨，給疫情防控、應急救援帶來挑戰，也給大數據技術的應用帶來前所未有的機遇。大數據及其技術的應用，也為快速高效解決應急救援與應急保障提供新的思路和方法。

分析涉疫人員的軌跡信息。通過聯動大數據、電信運營商、互聯網公司、交通部門、公安等部門提供的數據信息，完成涉疫人員的地理位置確定與軌跡信息，

利用大數據技術分析出涉疫人員的流動軌跡。如通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據進行分析，繪制出病患的行動軌跡，形成涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，

利用大數據技術推斷出病患密切接觸者，疑似病患和相關接觸者的行動軌跡，並可以預測出高風險地區和潛在的高風險地區。

追溯傳染病源頭。根據病患的確診時間先後順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，通過大數據技術綜合分析涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，推斷出疾病傳播路徑，

『伍』 大數據技術的應用

大數據的應用是以大數據技術為基礎，對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有：電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍，一方面可以為我們帶來便利，另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

『陸』 去過高分險大數據篩查只發給社區嗎

會上報給所有疫情防控單位。
大數據，顧名思義其實就是海量、大量的資料，這些資料來源於隨時產生的數據；而大數據又分為狹義和廣義兩種；狹義的大數據包括個人私人信息、購物習慣、閱讀習慣等個人畫像；而廣義的大數據則是針對社會或者企業的，例如電商利用大數據分析顧客購物習慣，做好需求預測，提前布局好倉庫存儲等等。
顯而易見的是，此次新發地的「大數據篩查」，就是廣義大數據與狹義大數據的一次有機融合，也是海量存儲和快速檢索技術的一次良好利用。
新冠疫情暴發後，大數據在疫情排查等方面得到迅速應用，國內各領域、行業、機構、部門紛紛利用大數據技術，加強互聯互通，加速了整個社會力量的整合，對疫情處置發揮了不可小覷的作用。
但大數據應用並非完美體，隨著疫情應對的深入，它也暴露出了不少短板，和仍需提高完善的之處。
首先是准確性問題，從目前的技術水平來看，大部分城市的大數據應用，聚焦在城市日常生活管理場景、基礎保障場景，例如在金融領域、安防領域、交通規劃領域等等；但在疫情期間，需要尋求解決方案的「突發公共衛生事件場景」，不可控的因素較多，很容易讓一些常規演算法暴露短板，甚至出現數據不準確的問題。