疫情促进大数据三级跳

疫情之前的大数据

大数据在中国的兴起不是最近的事儿。记得最初是说某位美国总统的当选，大数据功不可没，后来某位人士写了本《大数据》受到中国政商的推崇。一时间，以互联网公司为首的高新科技企业对大数据青睐有加，最积极的大数据支持者阿里巴巴公司创立了Datatechnology(简称DT)这个词，马云曾公开表示："人类正从IT时代走向DT时代。"

可以看到，在过去几年中，无论是企业政府还是产业投资，虽然诉求不同，但行动上都在积极推动大数据发展。众人拾柴火焰高，大数据成为瞩目的产业热点。

那么大数据是不是一飞冲天了呢?好像还没有。

大数据的投入非常大，需要购买大量的硬件基础设施，需要专业化的工具软件以及掌握这些高新技术的专业人士，需要具备海量数据的获取能力，需要熟悉算法有能力进行模型设计和优化的数学人才等等。无论是系统建设成本还是运营成本，都需要巨大的资金投入。

那么大数据的产出呢?能直接变现的应用中，看得到的是客户画像加上精准营销，看不到的是宏观分析和决策支持，经济效益的增量不大;衍生出来的人工智能、区块链等，也是雷声大雨点小不赚钱的生意。

尤其最近两年，信息安全和个人隐私保护的问题越来越引起关注，在一定程度上影响了大数据产业的发展速度。一些从事大数据产业的企业被调查，又给本来就不大赚钱的产业增加了不少风险因素，看衰大数据的声音此起彼伏。

从技术角度看，在疫情之前大数据产业的基本形态是这样的：

1. 互联网企业对大数据最为热衷，一方面是因为资本市场关注大数据，另一方面也确实利用大数据分析，改善自身产品体验，辅助开展营销和服务。
2. 传统企业的大数据处于"自产自销"状态，自建的大数据系统主要利用自己IT系统产生的数据进行分析，决策支持为主，支撑业务为辅。
3. 政府部门积极推进大数据产业发展，同时也在提升自身的大数据能力建设。
4. 出现了专业从事大数据产业的创新企业。这些企业通过多种渠道获取数据，通过为企业提供数据和分析服务获利，目标客户主要是对大数据的使用有需求，但没有建设和运营大数据系统能力的中小企业。
5. 众多的大数据系统各自独立，缺乏数据的交换共享机制和技术标准，孤岛模式下大数据的威力发挥不够充分。
6. 物联网让物与物的连接实现数字化，越来越多的实体企业希望通过发展大数据来提升企业的竞争力，实现数字化转型。

总的来说，在疫情来临之前，相对于刚刚起步的企业大数据，中国在个人大数据领域已经发展了一段时间，在数据的获取和积累方面有了非常不错的基础;但在数据共享以及大数据的应用方面发展还不充分。

大数据的第一跳

随着疫情的出现和发展，数据和分析的价值引起广泛关注。

前段时间一个流行病学的名词火了，叫Basic reproduction number(基本传染数)，是指在没有外力介入，同时所有人都没有免疫力的情况下，一个感染到某种传染病的人，会把疾病传染给其他多少个人的平均数，通常被写成为R0。

对于一种新的传染病，在疫情刚刚开始的时候，一些专业人士依据流行病学原理，根据病人数量、传染情况等信息设计数学模型，再基于人口数量和流动性等要素推测可能的感染人数以及病情传染趋势等，为决策提供数据支撑。但样本不足的情况下，难以判断哪个模型和结论更符合实际情况，只能寄希望专家基于经验的判断是准确的。

虽然不能对病情的扩散程度和感染者数量进行准确判断，但面对疫情必须当机立断，做出决策。可以想象，当时决策者们是多么希望拥有完整而真实的数据，以及对未来发展的准确预测啊，可惜他们只能在信息不完备的情况下设定防控手段的等级。

这里要多说一句，虽然现在我们有了非常多的实际数据，但武汉等地封城之后，实际上传播已经受到了外力影响，对建模和预测的参考价值降低了，所以不能拿国内的情况简单地套用到海外，和有没有瞒报没关系。

除了外部可见的信息和报道，影响决策的还有很多数据和分析，运营商就在其中扮演重要的角色。

运营商都拥有自己的大数据平台以及数据分析系统，而且中国的移动电话普及率超高，还全面推行了实名制管理，因此从运营商那里可以获取到本地与湖北的漫游情况，多少用户来自于湖北，自己的客户有多少人去过湖北，这些人分布在哪个地市哪个县，这些都是疫情防控需要的基本信息。

（编辑：阳江站长网）

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