抗疫战背后的大数据力量！四大应用亮剑，政企力量双剑合璧【附下载】| 智东西内参
看点：大数据精准助力疫情防控，健康、可持续的大数据发展环境正在形成。
随着全球数据储量不断膨胀和新一代信息技术面世，大数据正进入发展加速时期，应用范围和市场规模不断扩大。我国当前处于大数据发展的深化阶段，政策环境不断完善、技术体系趋向融合，“大数据+行业”渗透融合全面展开，新业态正在酝酿。大数据推动了制造业、服务业以及公共服务等行业的数字化、网络化、智能化进程，多种“大数据+”模式得到市场印证。在抗击疫情过程中， 疫情动态信息的公布、发展趋势的研判与预测、涉疫人员的精准定位、防控工作的指挥调度等都离不开大数据支撑。深耕大数据领域的企业纷纷与各地政府合作，“战疫”行动全面展开。
本期的智能内参，我们推荐华西证券的研究报告《大数据助力精准战疫情，产业价值凸显》，详解大数据产业在疫情攻坚战中的重要作用，揭秘大数据产业的最新发展状况。如果想收藏本文的报告（大数据助力精准战疫情，产业价值凸显），可以在智东西（公众号：zhidxcom）回复关键词“nc436”获取。
本期内参来源：华西证券
原标题：
《 大数据助力精准战疫情，产业价值凸显》
作者：吴彤
精准助力疫情防控
2020 年 1 月 27 日，国务院发布《近期防控新型冠状病毒感染的肺炎工作方案》，明确指出各地要充分应用“大数据+网格化”等手段，抓好疫情预警、 监测、 排查、检测等工作。相比于 2003 年 SARS 事件，大数据技术的出现以及应用的成熟，叠加人工智能、云计算以及高速宽带网络的广泛应用，信息技术特别是大数据技术在此次应对疫情的攻坚战中正发挥着越来越大的作用。其中，互联网企业、电信运营商、城市管理系统、医疗系统等各行各业，凭借着多年来逐渐完善的大数据系统，结合自身的优势数据资源，第一时间发布相关的大数据产品和解决方案，实现对疫情的精确狙击。
1、 互联网大数据
基于大数据技术最早的经典应用之一，即是在流行性传染病的预测和控制方面。2008 年初 Google 推出谷歌流感趋势（GFT）网站，根据谷歌搜索数据汇总实时对全球当前流感疫情进行预测，并于 2009 年成功预测到 H1N1 在全美范围的传播，而且对病毒爆发时间和地点的判断极其准确。GFT作为大数据这个概念出现之前的经典应用依旧表现了大数据的巨大应用潜力，并凸显了大数据应用实践中需要注意和改进的方面还有很多。
因此，在新冠肺炎疫情事件升级之后，国内多家机构包括 BAT 等在内开始针对此次疫情发布相应的跟踪数据，助力整体疫情的有效防控。其中，百度发布疫情实时大数据报告，统计全国官方通报疫情情况，并制作相应的图表直观展示目前疫情的发展态势，从而可有效帮助大家了解周边的疫情发展，帮助调配物资到需要的地方。
▲疫情实时动态
▲全国疫情趋势图
2、 运营商大数据
除了 BAT 等传统的互联网巨头，此次疫情的大数据控制方面，运营商在数据源以及数据分析上面也展现了自身的价值。运营商凭借所处的数据交换中心地位，能搜集到与用户息息相关的最有价值、更为准确的数据，包括：地理位置、商业活动、搜索历史、社交网络等，其 DT 时代的战略地位是 BAT 等互联网巨头所无法企及的。再者， 电信大数据天然具有用户最为详细的信息，在国家力推用户实名制后，电信数据更准确的涵盖了用户方方面面真实且完整的信息。受益于移动终端的快速普及以及移动用户数量的大幅增长，运营商多年来已形成有效的用户大数据。
2020 年 1 月 26 日上午，工业和信息化部副部长、工信部应对新冠肺炎疫情防控工作领导小组副组长陈肇雄赴中国联通大数据中心，看望慰问坚守岗位的一线员工，调研运用大数据支撑服务疫情联防联控情况，召开疫情防控大数据支撑服务工作现场调度会。2020 年 1 月 22 日，中国联通组建起覆盖全集团的百余人大数据联合团队。中国联通表示，已快速建立起协同机制，为有关部委、部分省市政府提供疫情防控相关人口流动大数据分析支撑服务，利用成熟的算法模型提供相关数据分析和智能应用，全方位支撑疫情防控工作。截至 26 日，中国联通已向 31 省通管局、卫健委累计提供数据报告 150 多份，后续将进一步深化数据支撑服务。
另外， 疫情爆发后，中国移动接到国家卫健委关于疫情日报的需求，为了疫情信息能够第一时间上报，为整体防疫工作提供准确数据决策，中国移动快速制订数据上报与数据建模方案、无线专网安全保障和应急预案，并在 1 天之内开通了医疗专网服务。通过疫情防控大数据传送专网，能实现武汉 72 家医院疫情数据的实时传输上报。
在各地的管控方面，各地政府也开始借助运营商的大数据能力加强对疫情的防控，特别是对湖北等疫情重点地区户籍人口的防控，防止春运返程对疫情的再次发酵。例如， 2020 年 1 月 24 日， 深圳市龙岗区数据管理局召集移动、电信、联通三大运营商开会，充分运用大数据等信息化技术手段，主动做好疫情防控大数据分析工作。
3、 医疗大数据
除了在疫情数据呈现分析收集，以及在重点人群流动监控方面，此次大数据技术对肺炎的疫苗制备、病患医治方面也发挥着重要的作用。2020 年 1 月 24 日，国家病原微生物资源库首次发布关于新冠肺炎病毒毒种的重要权威信息——中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所成功分离了我国第一株病毒毒种，并公布了其信息及电镜照片、新冠肺炎病毒核酸检测引物和探针序列等。
该套服务系统由国家微生物科学数据中心和国家病原微生物资源库联合建设，及时释放与病毒有关的科技资源和数据；同时整合全球冠状病毒基因和基因组数据建立全球冠状病毒资源数据库，建立全球冠状病毒资源大数据平台。
另外，针对支持新冠肺炎病毒等新疾病的治愈药物筛选、研发等一系列抗击疫情工作，百度提供人工智能技术支持，配套亿级计算资源，助力疾控机构、科研院所等研究单位进行研发提速。同时，百度将提供时空大数据及分析技术，支持对疫情的及时发现、快速应对及科学管理。百度研究院宣布，将向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法 LinearFold 以及世界上现有最快的 RNA结构预测网站，以提升新冠肺炎病毒 RNA 空间结构预测速度，助力疫情防控。采用LinearFold 算法，只需 27 秒就可以预测全基因组的二级结构。将原本需要的 55 分钟极致压缩到 27 秒，这意味着效率提升 120 倍，在生死时速的战疫竞赛中，节省了两个数量级的等待时间。
▲医疗大数据特点
医疗大数据根据行业属性，具备体量大、多态性、时效性、隐私性、冗余性以及不完整性等特点，因此医疗大数据的数据价值凸显，应用领域广泛，但同时也具备应用方面的挑战和困难。现代医学中，医疗数据中大约 90%的数据来自于医学影像，结 合人工智能和大数据采集分析等技术，可以有效地提高诊断的效率和准确率，弥补我国人均医疗资源不足的问题。
4、 智慧城市大数据
根据 IBM 2009 年提出的智慧城市概念，智慧城市需要满足“ 3I” 特征：Instrumented（感知化），通过监控摄像机、传感器、 RFID 等设备打造“更透彻的感知”；Interconnected（互联化），通过宽带、无线和移动通信网络连接形成“更全面的互联”；Intelligent（智能化），通过高速分析工具和集成 IT 平台实现“更深入的智能”。
智慧城市建设从网络化、数字化迈向智能化，大数据是其中的重要战略资源。国务院《促进大数据发展行动纲要》指出“要结合信息惠民工程实施智慧城市建设，实现公共服务的多方数据共享、制度对接和协同配合”。上海、杭州、南京、深圳等地方政府也在“十三五”规划中确立了大数据作为城市创新发展要素的地位。数据驱动在新型智慧城市建设中的核心作用日渐凸显。
此次疫情的防控，智慧城市结合大数据技术应用凸显了巨大应用价值。在城镇化日益推进过程中， 千万人口的超大城市管理中， 科学的智慧城市建设对未来应对类似的事件将成为必须。目前，结合“网格化”和大数据技术的城市和地区数量越来越多，其中，浙江省在疫情早期就充分运用“大数据+网格化”手段， 在全国率先启动突发公共卫生事件一级响应，精准滚动摸排所有相关人员，对疫情整体防控有重要作用。
首先，鉴于现代交通网络四通八达，对疫情的控制离不开对现代交通的高效管控。在智慧交通方面，高速公路作为疫情防控的前线，浙江省交通集团积极响应部署，主动担当作为，创新运用交通流大数据技术， 24 小时内就从试点的金丽温高速中， 通过追溯该路段进入的 52.3 万辆车次，从中排查分析疫情严重地区驶入的车辆 2939 辆，并第一时间共享给金华、丽水、温州、台州四地政府，有力帮助浙江省提高疫情防控效率。
另外，在与此次疫情息息相关的传染病防控领域， 中国已于 2017 年建成全球最大规模的法定传染病疫情和突发公共卫生事件网络直报系统。1 月 20 日，新冠肺炎病毒感染的肺炎被国家卫健委纳入法定传染病管理， 4 天后网络直报功能正式开启。这套覆盖全国、由地方直报中央的传染病网络直报系统，是全球最大的传染病疫情和突发公共卫生事件网络直报系统，在过去 15 年间已持续监测我国 39 种法定传染病。
在面对这次突如其来的疫情时，大数据技术凭借着已经非常成熟的技术和产业，凭借高效的海量数据采集和分析能力，结合人工智能、云计算等新兴技术，在疫情防控、现代医疗、城市治理等疫情防控重点领域发挥着巨大的作用，也直接凸显了大数据产业的价值。
高效赋能产业生态圈
大数据是信息化发展的新阶段，随着全球数据储量的不断提高，大数据正进入发展加速时期。近年来，随着 5G、 AI、云计算、区块链等新一代信息技术的蓬勃发展，大数据技术走向融合发展的关键阶段。同时，我国大数据产业保持良好发展势头，“大数据+行业”渗透融合全面展开，融合生态加速构建，新技术、新业态、新模式不断涌现，政策支持、战略引领、标准规范、产业创新的良性互动局面正在形成。
1、 市场规模持续扩大
近年来，全球数据产生量迅猛增长。权威机构 Statista 的统计和预测结果显示，2020 年，全球数据产生量将达到 50.5 ZB，同比增长 23%。在数据储量不断增长的推动下，大数据产业也将构建出多层多样的市场格局，具有广阔发展空间。根据Statista 于 2019 年 8 月发布的报告，在 2018-2020 年的预测期内，大数据市场整体的收入规模将保持每年约 70 亿美元的增长，预计全球大数据市场收入规模 2020 年将达到 560 亿美元。未来两年里， 大数据市场将呈现稳步发展的态势，增速保持在14%左右。另外，随着大数据市场成熟度的不断提高，在 2025-2027 年间，市场规模的增长将有所放缓，维持约 7%的增速。
▲2016-2020 年全球每年产生数据量估算（ZB）
▲2018 年全球大数据储量地区分布（%）
从 2018 年的大数据储量分布情况来看， EMEA（欧洲、中东、非洲）占比为 30%；中国成为大数据储量最高的国家，占比为 23%；美国紧跟其后，占比 21%。
▲2016-2027 年全球大数据市场收入规模及预测（亿美元）
随着大数据、移动互联网、物联网等产业的深入发展，我国数据产生量将出现爆发式增长，数据交易将迎来战略机遇。根据 IDC 和希捷的报告，我国产生的数据量将从 2018 年的 7.6 ZB 增至 2025 年的 48.6 ZB， CAGR 达 30.35%，超过美国同期的数据产生量约 18 ZB。另外，随着相关技术的不断突破和大数据产品的相继落地，我国大数据市场产值不断提升， 2020 年将超万亿元，大数据正迎来发展黄金时期。
▲2018-2025 年中美数据产生量估算（ZB）
▲2015-2023 年中国大数据市场产值预测（亿元）
从细分市场来看，大数据服务、硬件和软件的市场规模均保持稳健增长,预计2020 年分别达到 210 亿美元、 150 亿美元、 200 亿美元。其中，软件市场的增长态势最为明显， 2016-2017 年增速达到了 37.50%。随着机器学习、高级分析算法等技术的成熟与融合，更多的数据应用和场景正在落地， 2019-2021 年大数据软件市场将持续高增，维持 20%左右的增速。
▲2016-2027 年全球大数据细分市场规模及预测（亿美元）
2、政策环境持续完善
我国大数据产业的发展的设计已经基本完成，陆续进入了落实阶段。截至 2019年年底， 除港澳台外全国 31 个省级单位均已发布了推进大数据产业发展的相关文件，多省市将新一代信息技术作为整体考虑，并加入了人工智能、数字经济等内容，关注大数据与行业应用结合及政务数据共享，不断拓展大数据的外延。同时， 部分省市陆续成立了大数据管理局等相关机构，对包括大数据产业在内的新技术发展进行统一管理。省级大数据主管机构的设立过程可以分为两个阶段。第一个阶段从 2014 年 2 月至 2018 年上半年，部分省份先行，自主建设大数据发展局。第二阶段始于 2018 年下半年， 按照中央部署，新一轮省级机构改革方案陆续发布，各地纷纷以不同的方式组建或调整政府数据治理机构，各地大数据产业发展进程持续推进。
3、技术融合促进潜力释放
大数据技术体系纷繁复杂，一方面社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理办法难以应对，数据处理系统和分析技术开始不断发展创新；另一方面， 大数据体系的底层技术框架已基本成熟， 大数据技术正逐步成为支撑型的基础设施，其发展方向也开始向个性化的上层应用聚焦，技术融合趋势明显。
大数据技术体系主要由数据分析技术、数据流通技术和事务处理技术构成。数据分析技术生态主要有五个发展方向，包括数据采集与传输、数据存储与管理、计算处理、查询与分析、可视化展现。经过 10 多年发展，数据分析技术融合了传统数据库和 MPP 数据库的优点，正朝着流处理加强、 SQL 支持、深度学习支持等方向演进。在数据流通方面，安全多方计算和区块链是近年常用的技术框架，同时还涌现出同态加密、零知识证明、差分隐私等多种数据流通工具。随着底层硬件和上层应用的不断变化，以集中式数据库等单点架构为主的传统事务技术模式逐步被分布式架构取代，新一代分布式数据库技术应运而生。
▲大数据技术与融合应用
目前，技术融合主要体现在以下六个方面。
一是算力融合， 以 CPU 为调度核心，协同 GPU、 FPGA、 ASIC 及各类用于 AI 加速的“xPU” 异构算力平台和以 GPU 为代表的计算加速单元， 能够极大提升计算效率， 成为行业热点解决方案。
二是流批融合，先后提出以微批处理的思想实现流式计算和使用流处理的思想， 来实现批处理两种思路的融合计算方法， 不断在向更实时更高效的计算推进。
三是 TA 融合， 混合事务/分析处理(HTAP)架构可以避免频繁的数据搬运操作给系统带来的额外负担，减少数据重复存储带来的成本，及时高效地对业务操作产生的数据进行分析。
四是模块融合，一站式数据能力复用平台通过连接下层的数据和上层的数据应用团队，形成敏捷的数据驱动精细化运营的模式， 能更快地使用数据驱动决策。
五是云数结合， 大数据基础设施向云上迁移和云原生的产品开发概念将降低硬件和网络维护成本，能够更专注于数据和业务逻辑，大程度降低大数据技术的学习成本和使用门槛。
六是当前最受关注的数智融合， 主要体现在大数据平台的智能化与数据治理的智能化。大数据平台支持机器学习算法和 AI 类应用是实现智能化的重要手段。另外， AI 使能数据治理，通过智能元数据感知和敏感数据自动识别，对数据自动分级分类，形成全局统一的数据视图；通过智能化的数据清洗和关联分析，把关数据质量，建立数据血缘关系， 在降低数据治理复杂性和成本的同时，得到智能的数据。
行业应用不断深化，新兴业态酝酿形成
从大数据的应用市场来看，我国大数据应用正处于高速发展时期，大数据市场陆续出现新商业模式。随着大数据底层设施逐渐成熟和技术融合的催化，大数据分析开始结合具体行业，向下游垂直行业应用延伸。各行业数字化、 网络化、 智能化进程明显提速，促进产业格局重构，驱动生产方式和管理模式变革， 新业态正在酝酿形成。
▲2019 年大数据应用市场 AMC 模型
目前， 与大数据结合紧密的行业逐步向工业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透，行业应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸， “ 脱虚向实” 的趋势明显，大数据与实体经济深度融合不断加深，行业应用正在从消费端向生产端延伸，从感知型应用向预测型、决策型应用发展。
▲不同行业的大数据未来应用看点
在大数据的带动下，我国制造企业对数据的采集、汇聚与挖掘能力显著提升，助力制造业向智能化、绿色化、服务化、高端化转型。对于传统制造业， 大数据在生产现场实现多方要素覆盖， 加速优化产业链各环节，提升管理能力，实现产品敏捷规划，推进制造业智能化发展。同时， 大数据推动了个性化生产加速落地， 企业生产模式从同质化生产向定制化生产发展。针对绿色化转型， 大数据技术能够精准判断和调控生产线的能耗状况，有效帮助企业实现生产过程的节能降耗，并用于优化产品设计，实现生命周期的绿色节能。另外， 大数据赋能“ 中国制造” ， 传统工业产品正在被大数据赋予更多高端化功能与性能， 车联网+互联网不断推进发展。在数控机床领域， 部分企业开始利用大数据技术实时分析工件质量；在工程机械领域， 通过大数据技术在海量的实时工程数据中挖掘潜在价值；在虚拟空间中分析装备的运行趋势和模式，从而提升产品性能。
大数据在服务业的应用不断向纵深拓展，在以金融、物流为代表的生产性服务领域，以零售、文体为代表的生活类服务领域正在形成智慧服务模式。面对金融业，大数据助力投资决策、风险管控、产品定价和普惠服务， 推动金融体系建设完善。例如大数据智能投顾平台帮助用户创建投资组合， 大数据风控模型及时发现交易风险，大数据分析实现金融产品和金融衍生品的合理定价，金融科技手段推动惠普金融服务高效展开等。在物流领域，大数据技术帮助精准匹配货源与运力、智能调度物流路线、主动感知物流储运、提升物流行业协同能力， 全面降低物流成本。
在零售行业，大数据助力门店运营、精准营销、供应链效率和垂直市场拓展，不断增加零售行业优质补给。随着社交网络用户数量的不断扩张，利用社交大数据来做产品口碑分析、用户意见收集分析、品牌营销、市场推广等“ 数字营销” 应用，将会是未来大数据应用的重点。电商数据直接反映用户的消费习惯，帮助企业更高效地触达目标用户， 具有很高的应用价值。另外，大数据的创新服务理念提高文化体育生活质量，推动大众文化消费需求精准对接、 运动竞技训练智能化，并对改善公众运动健康发展提供数据分析支撑。
大数据技术在公共服务领域发挥的作用愈发明显，通过多元挖掘数据和广泛互联共享，推动着政务、教育、医疗、扶贫等公共服务加速向创新、开放、高效、便捷、精准等方向发展。医疗健康方面，医疗大数据成为 2019 年大数据应用的热点方向。
2018 年 7 月颁布的《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法》为健康行业大数据服务指导了方向。电子病历、个性化诊疗、医疗知识图谱、临床决策支持系统、药品器械研发等成为行业热点。在政务领域， 公共资源交易平台提升政务数据化管理水平， 数据共享交换平台提升公共服务数据共享和业务协同， 政府数据+市场技术实现政企民多方共赢，并利用社会数据有力支撑政府决策。在教育领域， 大数据加快推动教育资源广覆盖， 助力“ 因材施教” 深入推行， 驱动在线教育蓬勃发展。另外，大数据助力一体化扶贫平台建设， 助推扶贫识别的精准化；利用大数据技术剖析各地贫困因素， 实现差异化帮扶；大数据系统实现了线上大数据校验，并助力线下精准审核和资源精准供给，为精准帮扶工作的开展建立基础。
未来， 5G、 AI 和工业互联网的深入发展将带来更大的“ 数据洪流” ， 为大数据的存储、分析、管理带来更大的挑战，在此背景下，有望牵引大数据技术再上新的台阶。同时， 硬件与软件的融合、数据与智能的融合的趋势明显，有望带动大数据技术向异构多模、超大容量、超低时延等方向拓展，大数据技术将不断提高。在应用方面，我国的大数据行业应用正在从消费端向生产端延伸，从感知型应用向预测型、决策型应用发展。互联网行业已经全面进入“DT 时代” ， 未来几年，随着各地政务大数据平台和企业大型数据中台的建成，将促进政务、民生与实体经济领域的大数据应用全面开花。
智东西认为， 大数据技术的出现以及应用的成熟，叠加人工智能、云计算以及高速宽带网络，信息技术特别是大数据技术在此次疫情的攻坚战中正发挥着越来越大的作用。受益于 5G、人工智能、区块链等技术的突破发展以及数据安全、产业合规等方面立法推进落实，健康、可持续的大数据发展环境正在形成。未来，我国大数据产业正迎来全面良好的发展态势，市场潜力巨大。
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