专栏首页数据猿TalkingData CEO崔晓波:大数据技术在应急事件处理中的启示

TalkingData CEO崔晓波:大数据技术在应急事件处理中的启示

新冠肺炎疫情来势汹汹,全面考验国家及民众的危机应对能力,大考面前当有所深思,方能推动社会治理之进步。

大数据产业创新服务媒体

——聚焦数据 · 改变商业


作者:TalkingData CEO崔晓波

深耕大数据领域近20年,2011年创立TalkingData,践行“用数据说话”的原则,致力于用数据+科技的能力为合作伙伴创造价值。

针对此次疫情,科技行业依托大数据技术为防控战输送“弹药”,各级政府机构、基层社区也纷纷将大数据作为现代化的精准防疫、决策支持工具。抗“疫”的仗一定会打赢,经验与思考要及时总结,如何将大数据用于疫情防控、如何将数据整合利用、如何保障数据安全,相信这些关键话题经此役检验,能为社会治理和大数据行业发展给予更多启示。

固定布局 工具条上设置固定宽高 背景可以设置被包含 可以完美对齐背景图和文字 以及制作自己的模板

大数据洞察人口流向 提升防控效力

其实,政府层面对大数据的关注并不是此次疫情才开始,从中央到地方政府近年来非常重视大数据在民生保障领域的应用。比如在人口统计方面,有关部门已经开始引入大数据相关的技术、平台和能力,而这次突发事件,让大数据的价值再次得以显现。

智能设备的飞速普及与国家大数据战略的实施,使得大数据应用在民生领域成为可能。而且随着技术的发展进步,大数据应用逐渐深化,为日常生活带来了实际便利,社会对于大数据理念的接受度也越来越高。

中央政府强调,鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面发挥支撑作用。大数据开展精准防疫最直观的应用场景就是人口统计和人口流动分析,在这方面的数据能力和技术探索也在持续完善。无论是各地政府、运营商等公共事务机构,或者相关行业的企业,都积累了各自领域的“小数据”,将这些分散的数据集合形成“大数据”,就为深入洞察、清晰显示人员流入及流出方向、动态及规模提供了基础。

在这个场景中,各地区已经有不少应用案例。比如,基于移动智能终端的特征、行为、位置数据,经过脱敏和清洗加工后,通过多种智能化模型与算法,可以实现疫情期间人群的覆盖分布、趋势判断、流动分析、返程预测方面的分析与洞察,为政府的疫情防控工作提供重要参考。目前,TalkingData已经借助这样一套“数据+模型+可视化+报告”的整体解决方案,实现了对北京市的各区人口及区域间、省际间人口流动的动态分析,以及重点区域的疫情分析。

北京市重点区域疫情流动移动大数据监测平台

回顾梳理一个月来的抗“疫”战局,在政府的带领下,大数据在相关领域的应用已经初显成效,但在满足庞大信息需求的层面仍旧有潜力可挖掘。借助大数据技术,我们可以优化流程,把细节做得更高效、更完善,而这需要全行业共同的努力。

破除信息孤岛 实现数据共享、连接

实现联防联控,建立一套完善的应急管理大数据体系是对整体综合能力的考验,“组合拳”的建立不是一、两家企业和机构能独揽,需要全行业、全社会配合才有可能完成。而其中,最迫切的一点是要破除信息孤岛、加强数据共享,在符合国家法律法规和行业标准的前提下,尽可能整合相关的数据资源。这就需要在各级政府部门间、企业与政府间建立有效的数据通道,将各方优势融成一股力量,才更有助于提升全国的整体防控能力。

在贵阳举办的数博会,是大数据领域的国家级博览会。我们每年参加数博会,都能看到众多提供可视化平台的企业,但很多企业都是聚焦在单一领域,为单一行业提供平台、服务,其中一大原因就是跨行业的数据难以打通。当面对像新冠疫情这样涉及全社会方方面面的突发事件,单一领域、单一行业的数据就远远不够用了。

数据共享、连接的目的是整合,而整合的最大价值,一方面在于“全”,一方面在于“精”。尤其是在制定影响力大、影响面广的决策时,将跨领域、跨行业的数据连接起来,有助于综合考量多方面因素,建立起纵览全局的视角,降低顾此失彼的风险;将多来源、多维度的信息聚合起来,更便于进行多方交叉验证,提高分析结论的可靠性和精确度,而据此制定的措施才能更高效。疫情已经造成了巨大的影响和损失,需要我们尽可能全面而精准的决策,不仅做好疫情防控,也能更快从疫情的“创伤”中恢复。

对大数据产业来说也是如此。虽然TalkingData在移动大数据领域有多年经验,但只依靠自身积累,能做的事情也是有限的。我们知道,数据维度越丰富,越有利于能力的释放。这也是近几年TalkingData一直在呼吁数据“连接”和构建生态合作的原因,因为只有合法合规、安全高效地把分散的数据孤岛连接起来,把产业链上下游的能力连接起来,用平台化的体系共享数据、共享技术、联合建模、联合应用,才能让数据深入赋能各行各业的不同应用场景,并推动生态中每一家企业的发展。

TalkingData 数据智能平台

数据共享,并不是要把数据集中到一个点,这无论从物理上、逻辑上、还是合规性上来讲,都是行不通的。但实现“连接”的方式在不断演进,像TalkingData参与研发的麻省理工学院前沿技术框架OPAL,就在探索“数据不动,算法移动”的新方式,在不移动数据并加密的情况下,通过调用算法来从数据中获得所需的分析洞察,实现安全合规前提下的数据的共享和利用。

大数据支撑联防联控 要做好隐私保护

借助个人信息来有效追踪疫情是为了保护公共利益,有利于社会治理,但一定要有严格的规范和边界。2月9日,国家网信办发布《关于做好个人信息保护利用大数据支撑联防联控工作的通知》,除了鼓励运用大数据支撑疫情联防联控,更明确了基于疫情防控的个人信息收集、使用、披露的条件,特别强调要重视个人信息保护并采取防护措施,防止信息被盗取、被泄露。

技术是中性的,但使用技术的人应该是理性的,使用技术的方式和目的应该是有利于改善人类生活和推动社会发展的。我们在利用技术挖掘数据价值的同时,也必须积极利用技术和管理手段来保护数据和个人信息安全。TalkingData认为,应该围绕数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁的数据生命周期,从获取用户授权、到数据脱敏加密、再到合作伙伴安全评估等,形成完整的数据合规链条。经过几年的实践,TalkingData也从组织、资产、物理环境、运行维护、访问控制、安全审计等多个维度,总结出一套信息安全保护机制,通过完善管理和流程,来保障数据安全。

这两年,与信息安全相关的法律法规、政策、标准逐步出台或征询意见,给所有从事大数据相关行业的企业提供了越来越明确的行为守则。作为大数据行业的一员,TalkingData也参与了《信息安全技术个人信息安全影响评估指南》的编制、《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》的应用推广试点等。

即使在应对像新冠肺炎疫情这样的突发事件时,也应尽全力做好数据安全和个人信息保护。为了解决一时的问题、享受短期的利益,而打破社会对大数据应用的信任感,无异于饮鸩止渴。在这里,我们也想呼吁全行业的伙伴,除了深刻理解和严格遵守相关法律法规,也需要根据法律法规的更新及时完善自身的合规制度与措施,这是净化行业环境、保持企业生命力的必然路径。

大数据是新时代的能源,也是蕴藏丰富价值的宝藏。除了在人口流动、疫情监控方面的应用,大数据还能够为传染源追溯、病毒测序、病情诊断、药物研发、物资调配、复工影响评估、疫情趋势预测等诸多方面发挥积极作用,为政府、企业、以及我们每个人在公共事业、医疗、商业、生活等各个领域的决策,提供重要的参考。

“危”与“机”总是相伴相生,从历史视角看,很多危机事件在对人类构成威胁和挑战的同时,往往也孕育着推动我们不断探索和进步的力量。无论是用大数据改善民生的政府,还是提供大数据和技术能力支持的企业,都需要将此次疫情防控中的经验与教训沉淀下来,转化为促成社会应急管理和社会治理能力升级的机遇,也为大数据行业的长远发展强壮根基。

本文分享自微信公众号 - 数据猿(datayuancn),作者:崔晓波

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-04-09

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 合肥市将建市级大数据交易中心,贵阳与360合作打造大数据安全平台 | 大数据24小时

    数据猿导读 社交网络广告公司Adsmurai完成400万欧元融资,将用于人工智能研发;山西吕梁市成立大数据产业协会;中信银行与贵交所合作,共建金融风险大数据实验...

    数据猿
  • 大数据24小时 | 华中发布交易平台2.0版,Twitter CEO账户被盗,安全问题惨遭“打脸”

    <数据猿导读> 腾讯与钱升钱宣布战略合作,利用大数据系统防范金融风险;Twitter惨被“打脸”,杰克·多西账户遭遇黑客袭击;华中大数据发布交易平台2.0版,以...

    数据猿
  • 大数据24小时 | 网易云发布IaaS服务“蜂巢”,“未至科技”挂牌新三板,成信用大数据第一股

    <数据猿导读> 兴民智通拟2.46亿元收购车联网服务商“九五智驾网”,打造车联大数据闭环;互联网房地产金融服务平台“房金所”获2600万元融资;信用业务解决方案...

    数据猿
  • 你了解你的数据吗(练气篇):数据接入和常见的坑

    木东居士
  • 大数据24小时 | 华中发布交易平台2.0版,Twitter CEO账户被盗,安全问题惨遭“打脸”

    <数据猿导读> 腾讯与钱升钱宣布战略合作,利用大数据系统防范金融风险;Twitter惨被“打脸”,杰克·多西账户遭遇黑客袭击;华中大数据发布交易平台2.0版,以...

    数据猿
  • 对大数据的理解,浅析大数据的核心价值及技术应用,如何实现数据可视化?

    大数据就字面意思来理解,就是庞大的数据。海量的数据信息无法透过目前现有的技术进行数据的分类采集,应运而生了大数据平台,帮助企事业单位及政府、学校、金融行业等提供...

    数道云大数据
  • 医学+数据科学,必将大有可为 | 清华生物医学影像研究中心赵锡海

    在数据时代,相比于传统的统计学分析方法,使用数据科学领域的算法模型或图像识别等技术将能辅助医学专家提高医学研究效率和精准度。作为从始至终支持数据院在医疗健康大数...

    数据派THU
  • 不仅要清楚如何收集数据,还要清楚如何创造数据

    业界估计数据每年的增长率在30%到50%之间,对于许多企业来说,每年将增长上PB的数据量。问题显然不是缺少数据,而是缺少“正确”的数据。 根据埃森哲近期的调查显...

    CDA数据分析师
  • 图表展现需要注意的7件事

    用户1756920
  • Data First的时代,利用数据产生商业模式创新的五种方法

    我们进入了一个数据为先的时代,Data First,而不是Process First。

    凯哥

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券