【51CTO.com快譯】

新冠疫情期間，我們學到了有關實用大數據的許多信息。展望未來，這些經驗將使企業和供應商更容易交付更好的大數據項目和產品。

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以下是從新冠疫情危機中學到的大數據方面的五個經驗：

1.可視化至關重要

現在，我們大多數人很熟悉在電視和互聯網上查看新冠疫情傳播圖。這些圖顯示了全世界的疫情高發地區，并詳細報告了病毒狀況。

如果將統計數據放在繪圖引擎上，從而將結構化統計數據和基于非結構化地圖的可視化元素結合起來以創建總體效果，這些地區傳播圖更翔實更明了。

這些圖之所以有用，是由于我們可以輕松地將其與圖代表的地區以及疊加在上面的病毒統計數據關聯起來。在這種情況下，演示者使用信息的“最佳情況”可視化，確保他們傳達的有關新冠疫情的信息傳播出去，觀眾可以輕松了解高發地區。

2.大數據是助推者

有時大數據的價值不在于它顯示的數據，而在于它提供的功能。

在新冠疫情危機期間，我們已看到大數據扮演了助推者的重要角色，因為大數據能夠以結構化數據處理無法實現的方式處理視頻、音頻及其他類型的非標準信息。

一個典例子是廣泛使用遠程醫療，這為居家患者與醫療服務機構之間的虛擬醫生預約提供了便利。員工在家辦公的公司企業也使用視頻會議作為保持聯絡、召開虛擬會議的一種方式。

大數據流向世界各地的參與者，為實時協作和信息交換帶來了機會，而新冠疫情“封鎖”原本會阻礙這種機會。

3.整合和聚合起到關鍵作用

最好的大數據應用是能從結構化數據和非結構化數據中發掘數據價值的應用。抗擊新冠疫情時，可以將基于物聯網的設備（比如溫度計和接觸跟蹤系統）與統計數據結合起來，以跟蹤病毒爆發，從而緩解爆發程度。為了開發這些全面的新冠疫情跟蹤和檢測引擎，數據科學家必須選擇最佳的數據源加以整合和聚合，以便他們能全面描述發生的情況。大數據工具集使他們能做到這一點。

4.大數據項目很關鍵

全球至少有78個新冠疫情在開展中。如果不借助大數據處理，這些疫苗配方和試驗都無法進行。這直接使得大數據處理成為一種任務關鍵型應用，對于研發能夠終止疫情的疫苗而言必不可少。

能夠以大數據的速度為藥品和疫苗配方處理數據，然后能夠使用大數據內存中處理技術，與生產車間的物聯網和自動化系統進行連接和聯系，這還將決定可以向人群多快地分發大量疫苗。這種物聯網處理可幫助公司分析產品制造和質量，并加快產品上市速度。

5.合作至關重要

新冠疫情是一種全球性流行病。解決這種全球性疾病問題的最佳方法自然是全球合作和信息交流，以便我們能找到解決方法。這種信息協作可以像在開源社區中那樣輕松地通過大數據項目來實現。

關鍵是各國愿意分享自己掌握的信息，以便共同找到解決辦法。在當前的政治環境中，實際情況并非如此，不過幸好有大數據協作工具。如果我們可以使用大數據協作工具并進行協作，就能更快地獲得成效。

原文標題：Big data lessons: 5 things COVID-19 has taught us

作者：Mary Shacklett

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