根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麽分析：快速、動態
2020年開年之際，新冠病毒洶湧而至，此次病毒傳播速度快，致病力強，隨著大數據時代的來臨，給疫情防控、應急救援帶來挑戰，也給大數據技術的應用帶來前所未有的機遇。大數據及其技術的應用，也為快速高效解決應急救援與應急保障提供新的思路和方法。
大數據是指數據量大、數據類別復雜的數據集。在信息技術的支持和普及性應用背景下，大數據成為當今時代數據信息的主要發展方向。由於大數據時代數據量大、數據種類多、數據處理速度快、數據價值密度低等特點，使其在應用過程中對社會各行各業的發展產生壹定影響。
大數據具有四個方面的特征：壹是數據體量巨大，從TB 級別躍升到PB 級別；二是數據類型繁多，包括網絡日誌、視頻、圖片、地理位置信息等各種類型數據；
三是價值密度低，商業價值高；四是處理速度快，遵循“1s 定律”，即可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這與傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。“大數據”的四大特征概括起來即4個“V ”，即Volume （容量）、Variety （種類）、Value （價值）、Velocity （速度）。
分析涉疫人員的軌跡信息。通過聯動大數據、電信運營商、互聯網公司、交通部門、公安等部門提供的數據信息，完成涉疫人員的地理位置確定與軌跡信息，
利用大數據技術分析出涉疫人員的流動軌跡。如通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據進行分析，繪制出病患的行動軌跡，形成涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，
利用大數據技術推斷出病患密切接觸者，疑似病患和相關接觸者的行動軌跡，並可以預測出高風險地區和潛在的高風險地區。
追溯傳染病源頭。根據病患的確診時間先後順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，通過大數據技術綜合分析涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，推斷出疾病傳播路徑，