在此次新冠肺炎疫情的防控过程中，“大数据防疫”成为在各级新闻媒体上频繁“露脸”的一个热词。疫情防控工作全面启动以来，许多地方政府同信息技术企业及其他社会组织合作联动，利用大数据平台开展工作，带来了许多便利，形成了有益的经验。工信部副部长陈肇雄在正月初三召开的疫情防控大数据专家会商会上表示，运用大数据分析，可以支持疫情态势研判和疫情防控部署，并有助于对流动人员进行病情监测，十分重要。
在党中央推进国家治理体系和治理能力现代化的背景下，利用新的科学技术手段提高突发事件处置和应急管理能力正是各级政府面临的重要课题和正在着力推进的重要工作。目前来看，大数据应用于疫情防控主要表现在四个方面：疫情预警、人员追踪、物资调配、复工服务和政务决策。
一、疫情预警，提前预判
目前大数据助力疫情预警主要基于平台用户的关键词搜索，其基本逻辑是通过监测和提炼用户搜索的关键词信息，就一个初发事件的主要源地、主要病征、关键区域较早地得到一个初步识别，上述信息与数据库进行对比分析后，对可能存在的流感、疫病等进行初步的评估界定。日前北京市海淀区上线了“城市大脑疫情预警系统”，该系统就是通过对互联网搜索信息、社区和医院等重点区域视频监控信息、市民热线的百姓诉求信息等进行大数据分析，从而找出关键事件并进行定位，及时发出预警信号。
预警的狭义界定，是指在事件将发未发之际得出充分评估并采取针对性举措，防止事态集中爆发或扩大；广义来看，则指在整个事件进行过程中，任何有助于减少损失的信息警示都可归入预警的范畴。目前大数据疫情预警的主要焦点和难点仍在于前者。这也正是有关专家指出的“此次疫情防控未能对大数据的预警功能给予足够重视，未能及时对数据进行深挖从而及时预判疫情，错失了最佳处置窗口”的关键所在。因此要想真正发挥大数据的疫情预警功能，目前还有三个方面的工作亟待完善：
一是不断充实优化数据库。将全国医疗和公共卫生机构对于相关传染性疾病的病理、病征、诊疗数据信息进行上线整合；将历次呈规模性爆发的疫病资料进行上线整合；将医疗机构在日常诊疗过程中出现的新型特殊病例进行实时上线整合。
二是切实做好渠道联动。主要是专业的医疗机构和公共卫生组织、专业的数据服务提供商以及政府三者实现实质联动，确保信息筛查对比足够专业、数据提炼使用足够高效、进入决策程序足够及时。
三是推动预警单元下沉。以社区或工作单位为单元的预警才具有足够的敏感性，以城市、省份甚至国家为单位的预警时间成本过高，因此大力发展社区和工作单位预警是实现疫情尽快发现和尽早预警的关键办法。
二、人员追踪、精准控制
此次疫情发生以来，专家一再呼吁，减少人员流动是控制疫情进一步扩散的有效办法。大数据参与疫情防控的意义在于它能够迅速有效锁定和追踪潜在传染源，具有时效和成本两个方面的优势。中国疾控中心流行病学首席专家吴尊友认为，利用大数据进行隐性传染源追踪具有两个层面的意义：宏观上了解在武汉实行出行管制前夜流出的500万人的具体流向，并可依据这一数据进行有针对性的预测、布控和准备；微观上可以分析散乱在各地的隐性传染源及其接触情况，大大提高排查效率。宏观上的流向监测技术难度不高，百度地图推出的“春节迁徙热图”就具备类似功能；微观上的人员定位主要在于数据的共享和整合，李兰娟院士团队在疫情早期就同有关企业进行了大数据人员追踪系统的开发。
具体来看，目前大数据助力人员追踪和精准控制集中在两个方面：
一是利用交通数据信息精准识别和精确追踪密切接触者。此次疫情防控中，铁路12306和民航“航旅纵横”利用实名制购票大数据优势为有关部委和各级政府提供了大量人员流动和接触信息；部分地方正在推出的疫情大数据查询平台就整合利用了这些信息，从而可以快速判断一人是否是确诊病人的密切接触者并进行精准定位，大大降低了有关部门控制二级、三级传染的难度。
二是在社区管理过程中对社区居民动态实现实时掌控。在城市社区管理过程中，依托AI人脸识别、车辆识别、刷码出入和后台数据关联支持，就可做到严控内员、严防外员，大大降低了成本，提高了排查效率。湖南宁乡利用大数据技术开发了微信小程序，返(来)宁人员上传个人防疫相关信息，平台对这些数据进行监测分析、一旦发现健康异常，会自动提醒辖区负责人，及时为他们提供服务及帮助。通过此次疫情，势必会有越来越多的城市将构建大数据平台、推动智能化管理上升为政府意志。
三、部署资源，精确调配
疫情防控期间，医用物资的调配是否精准有效是影响疫情防控进展的关键因素。目前大数据参与医疗资源调配主要应用是供需对接和大数据智能供应链管理。传统的物资调配方式要通过需求提报、汇总，物资调运、集中、分仓、发送等多个环节，这就难免出现调运不合理、供需不匹配的问题。通过大数据平台一是可以实现供求双方的精准对接，二是可以大大提高物资调运的时效性，降低运送过程中的错漏和损耗。目前许多地方都上线的大数据平台都可“物资供需对接”服务，能够让疫情防控部门、医院等需要医疗物资的部门顺利找到“卖方”，让有医疗物资供应能力的企业快速找到“买方”；目前电商大数据智能供应链管理在防疫物资调运过程中也发挥了不小的作用，但是这还不够，尤其是对于一座特大型城市乃至全国性应急物资调配管理体系而言，还有一些工作需要持续推进：
一是应急期间的物资需求汇总归口。特别是在疫情严重、物资紧缺的情况下，这显得尤为重要。在一个理想的大数据物资管理系统中，需求的确定应是权威的、及时的、按紧急程度分层的，并且应当动态更新，这些需求应当在大数据平台当中直接分配对接生产线。
二是应急期间的仓储和产能管理。经济学家许成钢指出，医用物资的生产主要是轻工业，大多数是民企，在重大应急事件面前，国家采购是物资调配和产能管理的主要方式。应急管理和工信等部门通过大数据平台掌握和管理应急物资储备及产能，是提高资源调配精准性的关键前提。
三是应急期间的智能供应链体系。这一服务在当前电商物流一侧发展速度较快，将来的重点将是政府牵头进行的资源整合以及合作机制的建立和完善。最终目的是实现更及时准确的物资调运，以最快的速度把最紧俏的物资运送到最需要的地方去。
四、复工统筹，分类指导
大数据服务于企业复工复产表现在多个方面。首先是返岗返工人员的排查和健康监测；其次是分类审批，对于那些生产医疗防护用品的企业鼓励迅速复工并扩大产能，对于其他陆续申请复工的工业企业实现线上审批备案。例如广东佛山开发的“疫情数据报送平台”就可以动态掌握企业生产和员工数据，实现“一企一策、一人一档”，所有流程线上完成，减轻了企业负担，提高了开工效率。再次是远程服务，例如江西联通提供的“远程设备管控”服务，可以实现设备网络化与智能化管控，让企业管理及操作人员在“远端”即可随时监控数据、跟踪设备、预测故障，并进行设备控制、管理能源，大大降低了人员接触和聚集的可能。此外还有大数据平台提供精准基础资源保障，服务企业复工复产，例如湖南能源大数据中心为全省复工复产后的电、燃气等能源供应和运行情况进行实时监测和有效调度。
无论是员工健康监测、“非接触式”办事、远程操作还是基础资源保障，大数据助力企业复工复产既体现出应急管理时期的特点，更多体现出的是日常经营管理的特征。此次疫情对于大数据服务企业复工复产更像是一个契机或触发点，它给予我们两点启示：
一是对于经济生产活动而言，运用新技术、调动新资源是其应对外部风险冲击的重要方面，企业的经营管理方式将以此为契机加快变革的速度。
二是对于政企互动关系而言，政府作为经济生产活动的管理和服务者，由于新技术的运用，其履行职能的手段也会更加丰富、更加快捷、更加有效。从公共管理的视角出发，一个值得期待的愿景是政府同企业的默契互动以及在应急管理时期和正常生产时期状态的顺滑切换。
五、政务决策，机制健全
政府通过运用大数据服务政务决策，有利于促进应急管理或公共事件的处置。无论是疫情应急管理还是政府政务决策，都是一个综合体，囊括着我们前面四个部分的讨论，因此本部分也是对全文的一个总结。政府利用大数据服务政务决策有以下几个关键要点：
一是数据信息的广泛发掘。华南理工大学的蒋余浩认为，运用于政务决策的数据可以有四类：业务数据（各个部门和机构履行法定职能过程中形成的数据）、社情民意数据（政府部门对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据）、环境数据（通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据）、分散性公共数据（以分散形态存在于社会主体掌握中的数据）。通过此次事件，各地近年来成立的城市智慧管理中心、大数据服务中心、云计算中心等对于数据的发掘和整理势必会更加全面、更加广泛。
二是开放共享的数据管理机制。从此次疫情防控中我们看到：医疗机构、政府和包括电商在内的社会主体数据之间的合作共享是非常重要的，也是决定大数据能否发挥作用和能否尽快发挥作用的关键因素。正如我们在本文第三部分讨论的，在防疫物资调配过程中，电商平台一侧的数据完整性和运作成熟度已经很高了，接下来的问题就是通过一套机制实现医疗机构、政府和电商物流三者的对接与整合。构建这个激励相容、利益共享的机制体系，政府仍是当仁不让的发起者和牵头方。
三是两个待完善的问题应当持续跟上。即大数据发掘及使用的伦理问题和法律问题。这两个问题是相关领域管理人员、研究人员、实践参与人员的共同任务，一般来讲，对这两个问题的回答也是决定一种工具或一个模式能否在社会生活中发挥更大作用的最终 “执照”。
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