首先，數據來源有限。從各大互聯網案例中不難看出，大部分企業的抗疫大數據產品的數據基本都來自於政府公開數據，而這些數據的緯度並不夠高。在大數據時代，公眾還想瞭解關於疫情更具體、量化的數據，如每日病例數字變化以及具體病例個體數據，這些要求很多地區的政府公開數據都很難滿足。
其次，數據資源質量不高。長期以來，很多政府管理的信息系統往往有各式各樣的問題，如數據不全或數據重複，數據獲取不規範，數據格式、數據統計時間等緯度不統一，數據加工的過程缺乏嚴格的質量控制機制，導致許多數據品質較低，為後面的數據清洗和數據分析帶來很大困難。
再次，信息孤島問題突出。大數據的關鍵是“大”，而大數據的核心則在於互聯互通，疫情防控涉及方方面面，不僅要結合多個政府部門的數據倉庫，如衛健、交通、公安和民政等系統，還要與電信、鐵路、航空以及互聯網大數據企業進行廣泛合作。但由於缺乏數據共享交換協同機制，政府部門以及企業之間、甚至政府部門或企業內部之間都存在信息壁壘，很難實現共享和互通，跨地區、跨層級和跨部門的數據流轉更是難以實現，嚴重抑制了大數據的效用。
最後，個人信息安全隱患。出於防疫需要，各級各地政府部門都上線了與疫情相關的大數據產品，廣泛搜集民眾包括身份證號、個人住所、健康狀況以及近期活動的個人隱私信息。在信息上報期間，也形成了個人信息被竊取和洩露等方面的隱患，比如網上售賣疫情期間的個人信息等，造成有湖北旅居史人群受到匿名辱駡，給返鄉人員和確診患者的生活帶來極大困擾。
面對疫情帶來的危機和挑戰，大數據技術獲得了前所未有的應用契機。從最早追問500萬武漢人去哪裡了，到摸排人口流動情況，從各地陸續推出的“健康碼”，到企業學校復工復產，疫情防控給大數據提供了絕佳的應用場景。目前，境內疫情已經基本得到控制，全國疫情防控進入常態化，大數據技術將繼續發揮作用，打贏這場疫情防控的阻擊戰、攻堅戰。 |
