提高疫情信息数据质量的建议；提高疫情信息数据质量

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大数据时代的到来,带来了哪些利与弊

1、大数据时代提高疫情信息数据质量的到来既带来提高疫情信息数据质量了显著优势提高疫情信息数据质量，也存在潜在风险，其利与弊主要体现在效率提升、预测能力增强与隐私安全、数据质量等矛盾上。大数据的“利”提升生活与工作效率大数据通过整合海量信息，显著优化提高疫情信息数据质量了日常流程。例如，健康码的广泛应用依赖大数据对行程轨迹、健康状态等数据的实时分析，实现了疫情期间的高效防控与人员流动管理。

2、大数据的“利”在于其预测分析能力的提升。大数据预测是通过对历史数据进行分析，结合数学模型，预测未来并推测结果。这种预测使得解决实际问题变得更为简单、客观，并有助于决策规划。未来，大数据将更多地渗透到生活的各个方面，用于预测需求、预防问题。然而，大数据也存在其局限性。

3、大数据时代，数据的海量性带来了前所未有的数据安全挑战，数据泄露事件频发，严重威胁个人隐私和信息安全。隐私保护问题：消费者个人隐私的泄露问题成为大数据时代的一大隐患，如何在数据利用与隐私保护之间寻找平衡点，成为亟待解决的难题。

工信部:着力打造工业大数据生态体系

总结：工信部通过政策引导、平台建设、机制创新与供需协同，系统性解决工业大数据采集、共享、应用中的关键问题，推动形成资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系，为制造业数字化、网络化、智能化转型提供核心支撑。

着力打造工业大数据生态体系需从数据汇聚共享、治理安全、市场化配置三方面入手，通过政策引导、技术突破和生态培育推动工业数据全面深度应用。具体分析如下：当前进展与挑战我国工业大数据应用已迈出关键步伐，在需求分析、流程优化、能源管理等环节涌现出数据驱动的新模式。

工信部指导意见明确工业大数据发展路线5月13日，工业和信息化部发布《关于工业大数据发展的指导意见》，提出加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面21条指导意见，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。

政策支持保障发展：工信部等部门出台一系列政策措施，从顶层设计到具体实施，全方位引导大数据产业发展。政策支持为产业发展营造良好政策环境，吸引社会资本投入，促进产业创新发展，推动大数据产业迈向更高水平。

基本完成重庆、山东、浙江、辽宁、江苏、广东等国家工业互联网大数据中心区域分中心建设。支持符合条件的工业互联网企业上市提升金融服务水平：支持符合条件的工业互联网企业首次公开发行证券并上市，在全国股转系统基础层和创新层挂牌，以及通过增发、配股、可转债等方式再融资。

韧性增强：工信部提出深化制造业数字化转型，推进工业大数据价值提升行动，在原材料、装备制造等领域打造示范场景，培育数据驱动的新业态。企业实践案例：百度智能云：为汽车、电子、化工等20余行业提供智能化解决方案，昆仑芯量产数万片，降低工业质检成本65%。

由“数据统计越来越细”所想

“数据统计越来越细”在疫情防控背景下体现了基层工作的复杂性与管理逻辑，其核心在于通过精细化数据支撑决策，但也可能因标准不一导致执行效率下降，需平衡“细”与“实”的关系。

应对新型冠状病毒肺炎疫情应急指挥部综合协调组近期工作情况报告_百度...

现就我校做好新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控 工作汇报 如下： 高度重视疫情防控。 据国家卫生健康委发布的权威信息显示，当前新型冠状病毒感染的肺炎疫情仍可防可控，但新型冠状病毒传染来源尚未找到，疫情传播途径尚未完全掌握，病毒变异仍需严密监控。

一是制定了《县工信系统防控新型冠状病毒感染的肺炎疫情工作方案》，下设综合协调组、物资供应组、企业防控组(四个小组)及应急处置组，层层压实责任，细化分工，建立每日一例会工作制度，各防控工作组组长通报一天防控工作情况及遇到的工作困难，共同研究当天工作目标及办法。

新冠病毒疫情防控指挥部人员工作总结大全(三) 为打好新型冠状病毒肺炎疫情防控阻击战，区商务局切实做好市场保供和疫情防控工作。 总体情况 截止2月9日，宣州区商场超市共计310家已消毒284家，其中26家未消毒的商场超市未正式营业；全区45家农贸市场已全部消毒。

疫情防控工作报告 连日来，为有效防控新型冠状病毒感染的肺炎疫情，生态环境局把疫情防控工作作为当前最突出、最关键、最重要的工作来抓，全面部署、科学安排，精准施策，精心推进，扎实做好生态环境领域疫情应对处置各项工作，以实际行动参与疫情防控狙击战。 快建抗击举措，凝聚全员力气。

清华大学AI治理国际论坛召开,后疫情时代的数据治理受重视

年12月18日至19日提高疫情信息数据质量，首届清华大学人工智能合作与治理国际论坛举办提高疫情信息数据质量，后疫情时代提高疫情信息数据质量的数据治理成为重要议题，各方围绕数据安全、治理技术、国际协作等展开深入探讨。

年18日至19日，首届清华大学人工智能与治理国际论坛落幕，论坛围绕AI抗疫作用、后疫情时代AI治理等议题展开讨论，各国政府、国际组织及企业代表分享了观点与经验。

AI时代数据治理的新需求关注业务价值：企业不再满足于单纯的数据存储和治理，而更加关注数据如何创造实际业务价值。这要求数据治理项目必须紧密结合业务场景，解决业务痛点。AI技术融合：企业开始探索用AI技术更好地挖掘和使用数据，降低门槛，提高人效。

治理模式：危机应对与长效机制结合疫情暴露了全球治理的碎片化问题，如WHO（世界卫生组织）协调乏力、疫苗分配不均等。

以智能科技革新为底层逻辑，推动技术突破与场景落地后疫情时代，人工智能、大数据等前沿技术成为企业突破增长瓶颈的关键。微云人工智能将智能科技革新作为企业生存的底层逻辑，通过认知智能创新技术与百万级大数据分析，实现技术突破与场景化应用。

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