疫情下的数据化应用思考

本文为大家分析数据力量在疫情期间的3个重要表现，并从4 个纬度，结合丁香医生、去哪儿网等案例，为大家逐一分析数据能力的表现。

一、 数据的力量在疫情期间的三个重要表现

我们希望通过数据在疫情中的重要表现来引申，让大家去思考数据对于您所在的企业，您所执行的创业项目，或者您所执行的具体项目，是不是能发挥类似的作用？

1.1 判断人员动向，精准控制疫情传播

这张动图是百度呈现的 500 万离武汉人群的去向数据。

在疫情发生的初期，全国人民最关注的就是疫区的人们都去了哪里，所以这张动图的浏览量非常高。通过这样一个呈现方式，我们可以很清晰地了解疫区人们的迁出动向。

随后大家开始越来越关注与自己所在地区相关的数据。这时候这些互联网公司又为我们提供了更多的数据成像，帮助我们排查自己身边是否有确诊或者疑似病例。

比如搜狗搜索推出的这三个数据功能：

疫情小区——通过手机 APP 查询您所在的小区有没有疫情的出现；

传染路线——通过呈现新增病患的活动区域与路线，让公众查询是否与处在潜伏期的感染者有过接触；

患者同程——通过收集和汇总各个渠道发布的资讯，把所有出现过感染病例的公共交通班次做成数据查询库，方便大家查询自己是否在乘坐公共交通的过程中，和患者同乘。

结合阅览者自身数据，定制化地进行数据推送，这就是数据展现的进阶表现，也是搜狗比百度高明的地方——看来再漂亮的 PC 版数据可视化也没有及时、高可用度的移动端数据查询来得有效。这也提醒了各位数据应用者注意这个变化趋势。

1.2 判断疫情走势，建立全民预警机制

到了数据运用的最高阶段，就是当我们的数据积累到一定程度之后，可以开始进行数据的预测。

清华的 A.I 团队通过建模对疫情的发展进行了预测。通过拿到的少量已有数据（左侧阴影部分），就能够预测出未来我们整个的疫情走向（右侧高亮区域）。

虽然这个数据模型预测的准确与否，我们还要拭目以待，但从目前来看，数据整体上升的趋势与钟南山、闻玉梅两位疫情专家，基于专业知识进行主观预测的结果是基本吻合的。

我们还看到网上一位程序员，制作了一个预测模拟程序，可以模拟人群场景中的感染（黄色部分）比例， 并且用动态的方式来呈现了出来。

此外，该模型还可以加入一些限定条件。比如，当医疗资源用尽之后，抑或如果我们没有管控交通出行等。系统可以根据这些条件，推演数据的巨大变化。

数据化正在变得越来越有说服力，通过这样的仿真预测，模拟未来走势的数据信息，已经被越来越多的公众了解，相信有关亦疫情的决策中会大量地使用这些数据预测方法。

1.3 优化资源配置，辅助多方协助抗疫

为应对这次疫情，浙江省运用了“大数据 + 网格化”的方式，全面排查可疑人群。

杭州下城区在“城市大脑”的支持下，通过运用数据的能力，仅用几干名网络人员就完成了全下城区的排查——

每当有疫情区的车牌进入到相应的网格区域，区域负责人就会获得手机提示，并且通过与所有住户资料的数据库对比，一旦来自疫情区的住户刷了电梯卡，负责人即可立刻进行排查工作。

由此可见，杭州的数据驱动能力已经达到了一个更高的水平。

以上就是数据的力量，在疫情期间的三个重要表现：

事实上在我们的企业经营中，三种数据的力量（展示状态——驱动工作——预测发展），也是这样逐步发挥价值的。您可以思考一下，在您的企业中，数据力量发挥到什么层次呢？

二、用 GIO “数据能力测评工具”评事件