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从疫情防控引发的对大数据“冷思考”

2020-03-02 12:07来源:中国电力作者:国网能源研究院关键词:能源大数据电力抗击疫情能源收藏点赞

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从疫情防控引发的对大数据“冷思考”

来源:微信公众号 中国电力 ID:ELECTRIC-POWER

执笔人:王智敏、于灏、刘素蔚、陈睿欣、崔维平

(国网能源研究院能源数字经济研究所)

一个多月以来艰辛的疫情防控虽然还在鏖战中,但一个基本的共识已经形成,那就是数据的及时获取、分析、上报和预测对判断疫情发展趋势、打好武汉和湖北保卫战实在是极其重要的需求和无法代替的支撑。从新闻报道我们也注意到有关防控负责人特别强调,指挥系统要加强战略谋划、战术实施,搭建大数据平台、加强大数据分析,时刻心中有“数”,建立健全有力有序有效的指挥机制,实现疫情防控科学化、精准化、高效化。并概括归纳为要用好大数据“显微镜”、“透视镜”、“望远镜”作用。我们认为,这是当前来自“战疫前线”传递出的关于大数据的宝贵情报,也应该引起能源大数据领域的重视并予以消化和转化。笔者这里仅就引发的“冷思考”谈些看法。

一是“力求数据完备”与“以为数据完备才能做事”是两回事。

对于疫情的“数据”防控工作比较集中反映的问题是欠缺真实准确及时的数据,比如由于数据采集不规范、数据不精准、标准不统一、报送不及时、多头要报表、统计口径经常调整等问题,使得通过数据来“放大”背后的问题成因以达到见微知著的效果追求,就变得困难重重,也似乎使“显微镜”的作用失灵。但实际的情况永远是,无论付出多少成本,这样的问题是永远存在的,差别只是程度问题。因此,真正要面对的恰恰是在这样的情况下,“显微镜”的抗干扰能力,而这样的能力也就意味着数据分析不能只是对数据质量“坐享其成”,其本身的分析方法和工具等,就要有这样的“慧眼”能力。所谓错误的数据是人为定义的,它能够被收集的本身就说明它是自然的中性的,没有对错之分,只是我们的分析不是靠加减乘除一望便知,而是要回溯数据收集过程的“扭曲”机理,这就是为什么有实践的经验和实践的悟性在数据分析中变得越发重要,这种能力会让我们识别这些所谓“错误”的数据,是经过什么样的“行为加工”才成了这样的样子。这必定是一个需要反复的甄别讨论,而不是上来就算。

二是“大而全”在很多领域行不通,在数据领域也要注意片面的“大而全”。

本次疫情中数据也有不凡的表现,非常时期使得综合公安、卫健、疾控、社区等各方数据资源以及地理定位、民航、铁路、电信等社会数据资源的集中效率极高,没有我们惯常司空见惯的数据壁垒和垄断问题,这也对实现疫情排查、追踪传染源、疫情扩散预警等场景应用提供了重要的数据信息支撑。但这也似乎在强化一个普遍认为是显而易见的结论,但却需要坦诚商榷的结论,即必须搭建大数据平台,让数据都能放在一起,以实现多源数据的关联分析和可视化展现,并且将其推而广之,不仅是疫情期间的疫情大数据平台,针对城市治理整体能力,在已有的省级平台情况下,应该加快建设城市级统一数据服务平台,使数据驱动决策机制下沉到市县。这也会延伸强化到能源大数据方面。国网能源院能源数字经济研究所研究团队已经注意到一种数据发展过程中令人感到担心的现象,即“平台依赖症”。对数据问题似乎认为只要平台建成了,就可“毕其功于一役”。但现实不是理想化的,平台之所以整合难,那就难在本质上是利益包括权力的整合,而且很多平台最终不了了之,多因为只看到平台的技术特征和技术优势,没有注意到可能“非技术因素”在起决定性作用。数据“透视镜”简言之就是“透过现象看本质”的能力,这样的能力最终还是要依赖于专家的水平,就像刑侦案件的证据与刑侦高手类似李昌钰这样的一样。如果我们不愿意耐心培养专家人才,用好专家人才,仅靠“集中”的办法解决透视能力,无疑会陷入“数据惰性”,即只能靠不断的“数据输血”去解决遇到的问题,而实际解决数据问题的真正能力却是在退化的。

三是大数据技术无论多先进,技术终究只是手段。

上述问题和现在阶段过分依赖人工智能等新兴数字技术是差不多一样的情况。有观点认为,数据集成及智能化技术的分析应用不足是使大数据“望远镜”作用发挥不充分的主要原因。主要源自认为在此次疫情当中,由于数据贯通、数据集成等基础工作的不足,以及利用人工智能、数据挖掘等先进技术的灵活性不够,大数据未能充分发挥对疫情峰值、拐点、扩散区域等相关内容预测研判的功能,使得出现疫情防控措施准备不充分、防疫物资储备调配不及时。这些发生的现象确实可以从实际当中观察得到,但问题是,即使上面数据技术运用能力的问题解决了,那么“疫情防控措施准备不充分、防疫物资储备调配不及时”的问题就解决了或者说能得到极大的改善吗?后者的操作是一线忙碌的人们,前者是坐在写字楼里摆弄鼠标的人们,他们之间该有多大的“鸿沟”?真正的“望远”恰恰不是离开现实有多远,而是数据工作者能沉下去,把现场一线作为数据分析的“大舞台”,这样才能够让那些传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据模型和技术鲜活起来,才能对趋势研判真正“心中有数”,及时发现隐患点和薄弱点,洞察重点和难点,这样的数据分析对决策的支撑才能称得上是有效的。

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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