新冠疫情期间，我们学到了有关实用大数据的许多信息。展望未来，这些经验将使企业和供应商更容易交付更好的大数据项目和产品。

以下是从新冠疫情危机中学到的大数据方面的五个经验：

1.可视化至关重要

现在，我们大多数人很熟悉在电视和互联网上查看新冠疫情传播图。这些图显示了全世界的疫情高发地区，并详细报告了病毒状况。

如果将统计数据放在绘图引擎上，从而将结构化统计数据和基于非结构化地图的可视化元素结合起来以创建总体效果，这些地区传播图更翔实更明了。

这些图之所以有用，是由于我们可以轻松地将其与图代表的地区以及叠加在上面的病毒统计数据关联起来。在这种情况下，演示者使用信息的“最佳情况”可视化，确保他们传达的有关新冠疫情的信息传播出去，观众可以轻松了解高发地区。

2.大数据是助推者

有时大数据的价值不在于它显示的数据，而在于它提供的功能。

在新冠疫情危机期间，我们已看到大数据扮演了助推者的重要角色，因为大数据能够以结构化数据处理无法实现的方式处理视频、音频及其他类型的非标准信息。

一个典例子是广泛使用远程医疗，这为居家患者与医疗服务机构之间的虚拟医生预约提供了便利。员工在家办公的公司企业也使用视频会议作为保持联络、召开虚拟会议的一种方式。

大数据流向世界各地的参与者，为实时协作和信息交换带来了机会，而新冠疫情“封锁”原本会阻碍这种机会。

3.整合和聚合起到关键作用

最好的大数据应用是能从结构化数据和非结构化数据中发掘数据价值的应用。抗击新冠疫情时，可以将基于物联网的设备（比如温度计和接触跟踪系统）与统计数据结合起来，以跟踪病毒爆发，从而缓解爆发程度。为了开发这些全面的新冠疫情跟踪和检测引擎，数据科学家必须选择最佳的数据源加以整合和聚合，以便他们能全面描述发生的情况。大数据工具集使他们能做到这一点。

4.大数据项目很关键

全球至少有78个新冠疫情在开展中。如果不借助大数据处理，这些疫苗配方和试验都无法进行。这直接使得大数据处理成为一种任务关键型应用，对于研发能够终止疫情的疫苗而言必不可少。

能够以大数据的速度为药品和疫苗配方处理数据，然后能够使用大数据内存中处理技术，与生产车间的物联网和自动化系统进行连接和联系，这还将决定可以向人群多快地分发大量疫苗。这种物联网处理可帮助公司分析产品制造和质量，并加快产品上市速度。

5.合作至关重要

新冠疫情是一种全球性流行病。解决这种全球性疾病问题的最佳方法自然是全球合作和信息交流，以便我们能找到解决方法。这种信息协作可以像在开源社区中那样轻松地通过大数据项目来实现。

关键是各国愿意分享自己掌握的信息，以便共同找到解决办法。在当前的政治环境中，实际情况并非如此，不过幸好有大数据协作工具。如果我们可以使用大数据协作工具并进行协作，就能更快地获得成效。

原文标题：Big data lessons: 5 things COVID-19 has taught us

作者：Mary Shacklett