當前，隨著返工大潮來臨，上海疫情防控處于外防輸入、內防擴散的關鍵階段，大數據成為科學防控、精準防控的必然選擇。上海作為超大規模城市，可充分發揮大數據在醫療救治、道口查控、社區防控、有序復工等方面的積極作用，讓疫情防控背景下的城市治理更加細膩、更加科學。
近段時間以來，疫情防控的大數據應用層出不窮、功能各異，牽住疫情防控大數據的“牛鼻子”成為關鍵。疫情大數據具有顯著的4V特征：數據量大(Volume)、多樣性(Variety)、高速(Velocity)、低價值密度(Value)。各類基于大數據的產品應用，為千頭萬緒的疫情防控注入了“智慧”基因。中國電信推出“疫情防控排查系統”，提供定點醫院、發熱門診、人員聚集區等重點區域的人流分析等功能;騰訊推出微應急平臺健康碼，提供復工人員登記、健康自查上報、疫情線索舉報、口罩預約購買、醫療物資捐贈等多類服務;清華大學推出“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”，提供疫情輿情監測服務。徐匯區政府推出“看家護院、鄰里互助”疫情防控系統，提供口罩預約、返滬人員管理和沿街商鋪管理功能。利用大數據支撐疫情防控的精準性、科學性、前瞻性，成為普遍共識。
疫情大數據是綜合作戰，要“快、準、穩”。全面打贏大數據戰“疫”，要跨越數據、應用、安全的三大“鴻溝”。
疫情防控涉及醫療、政府、電信、航空、鐵路、互聯網等多源、多維數據，數據來源各不相同，數據質量參差不齊。迫切需要機制創新，跨越疫情數據資源之間的共享“鴻溝”。首先，政府統籌全局的“匯聚數據”。聯邦數據是各數據源主體按照疫情防控的數據需求，通過脫敏處理和加工計算，向政府提供符合疫情防控的數據結果，避免提供原始數據造成用戶隱私問題和二次加工困擾。其次，政府自力更生的“生產數據”。針對外部數據在疫情防控領域的不足，自主采集相關數據。比如在高鐵、機場、地鐵、園區、寫字樓、社區等人流密集區域設置AI測溫儀器，快速精準的采集規模性人群體溫數據。從而，通過內外兼修的“外部匯聚數據”和“內部生產數據”，構建權威、全面的疫情防控大數據資源池。將一線疫情防控人員從重復統計、文山會海中解放出來，以大數據克服官僚主義、形式主義。
二、以“降維打擊”方法，跨域主題應用的效率“鴻溝”
面對各級政府和醫療、交通、金融等部門的多樣化、專業化的疫情防控需求，迫切需要快速響應機制，跨越疫情防控需求與數據資源供給之間的效率“鴻溝”。首先，快速響應，明確疫情防控的應用主題。疫情研究可以“慢慢來”，但是疫情防控“等不得”。要根據疫情防控的戰略訴求和具體要求，聚焦重點，快速確定疫情監測、趨勢預測、防控部署、醫療資源、輿情管理、民生保障、返城復工等大數據應用主題，引領疫情大數據應用方向。其次，廣泛征集，凝聚全社會大數據應用智慧。疫情防控情況下，沒有旁觀者。大數據相關企業立足自身優勢資源，結合疫情防控主題，快速形成疫情防控大數據產品。比如通過百度遷徙的用戶遷移數據分析，發現江蘇、安徽、浙江、河南、江西五省人口遷入上海約占70%，directadmin安裝，快速判斷返工大潮的疫情傳播風險。通過快速響應和廣泛征集，形成重點突出、系統全面的大數據創新應用格局，實現科學防控、精準防控。避免“一刀切”的防控措施，過度影響“復工復產”，破壞中國經濟平穩運行。
三、以“最小范圍”原則，跨越用戶隱私的安全“鴻溝”
疫情防控與外灘事件的大數據應用有著顯著差別，既要掌握人員流動的群體數據，又要追蹤重點人員的個體數據。迫切需要風險平衡機制，跨越疫情防控與用戶隱私之間的安全“鴻溝”。首先，堅持“最小化原則”，盡量少采集用戶個人數據。原則上僅限于采集確診者、疑似者、密切接觸者等高危人群的生活軌跡和接觸人員，為疫情溯源和預防傳播提供寶貴數據，并做好公眾知情與用戶隱私的平衡。比如，上海市政府主動公開了確診病例的活動地點，以數據透明減少社會公眾由于不知情造成的恐慌，但是并未公開確診病例的個人信息。其次，虛擬主機，尊重用戶“數據主權”，鼓勵用戶主動提供疫情所需數據。隨著大規模的返城復工，便于企業、社區等疫情防控和摸排，電信、移動、聯通三大電信運營商已提供“疫情防控查詢”服務，可以輔助證明人員的活動軌跡。通過追蹤行動軌跡、建立個體關系圖譜等，精準定位疫情傳播路徑，防控疫情擴散方面有著重要作用。
精準防控，“數”戰“數”決，必將打贏大數據戰“疫”!
