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世界卫生组织（WHO）首次确认埃博拉在几内亚的疫情是在今年3月，仅仅过了6个多月，这场疫情就已演变成埃博拉有史以来最大规模的暴发。
世界卫生组织和美国疾病预防控制中心（CDC）的最新数据显示，目前全球已有超过8000人感染埃博拉病毒，并夺走了近4000人的生命，致死率约为47%。利比里亚的埃博拉病例每隔15天到20天就会增长一倍；在其他国家，像塞拉利昂和几内亚，每隔30天到40天翻一番。
伦敦卫生暨热带医学院院长彼得·皮奥特称，此次埃博拉疫情前所未有的特征，将让人难以确定其接下来将如何传播。对人道主义机构来说，这是切实的问题，他们非常关注如何才能保证医疗资源惠及最需要的人。
在抗击埃博拉的战斗中，官方渠道不堪重负——利比里亚只有200名登记医生，却需照料400万人口。在此情况下，新兴技术则变得越来越重要。
大数据分析技术受到私营企业的热捧，不过，长期以来，它的潜在用途却被忽视。大数据技术可从多样化的来源聚合海量信息，同时过滤无关信息。银行利用大数据来提高监测欺诈行为的准确度，医药公司则使用大数据来研发拯救生命的新药物。
在疫情暴发地区，实时分析、处理、解读大量数据，能够帮助提早发现意料之外的发病趋势，减少死亡人数，从而大大减少疾病的传播。如此一来，大数据技术或许某天会成为救援工作必不可少的工具。
大数据需要在数据产生后以尽可能快的速度整合非结构化的数据，这些数据来自全球无数大大小小的组织，这个步骤叫做“多中心摄取”。把这些数据与已经通过互联网获取的海量公众信息相结合，可以帮助那些危险环境下的疫情工作人员，让他们始终掌控瞬息万变的局势。
譬如，一家移动运营商向研究人员提供从塞内加尔用户手机上搜集的匿名数据库，这样就为观察该地区人口的活动提供了一个窗口，而掌握人口活动情况就可以帮助预测埃博拉的传播动态。
埃博拉拥有2天～21天的潜伏期，在此期间，患者可能并不知道自己感染了埃博拉，这种情况下，掌握人们的行踪对控制埃博拉疫情至关重要。同样，利用手机数据创建的模型，结合世卫组织的最新报告，能帮助确定哪些地方需要重点预防并分配医疗资源。
利用通过广泛渠道获取的信息，当局便能够拥有前所未有的洞察力，知晓哪里会有疫情，又该如何应对。这些信息的获取渠道包括社交媒体、医疗信息和飞行记录。这不仅能够帮助挽救生命，也能确保医疗资源分配到最需要的地方。
大数据技术虽然潜力巨大，但也饱受批评。一些人蔑称其为营销人员的把戏。的确，因为大数据在跟踪流行病传播方面出现过显著的错误，所以它难免受到许多人的责难。
例如，在今年早些时候，《科学》杂志发表文章指出，谷歌“流感趋势”（Google Flu Trends）系统的预测结果偏离实际。“谷歌流感趋势”项目于2009年开发，旨在利用谷歌搜索查询收集得到的数据，来估测流感疫情。
谷歌声称，这套系统可以比美国疾病预防控制中心（CDC）更迅捷地跟踪全美的流感传播，而且无须任何医学数据。但《科学》杂志文章发现，科技巨头谷歌的这一项目，对4年流感病例的估计要高于通过官方渠道精雕细琢的数据。
在埃博拉疫情中，类似的误解可能让卫生官员误入歧途，而且会加剧疾病传播。例如，此前的观察指出，埃博拉病例数量有限且局限在乡村地区，但从目前的爆发的情况看，大范围的人群都受到了影响，疫情传播也从乡村蔓延到城市中心。而大数据可以帮助提供更详细的建模——当然它们只是参考，尚需人工准确地综合并解读信息。
尽管采取了关闭多个边境、疏散人群和大规模隔离等措施，但受疫情影响的国家在控制埃博拉疫情上依然步履维艰，他们本已脆弱的经济也是雪上加霜。有人称，埃博拉造成的经济后果或堪比病毒本身造成的死亡。
抗击埃博拉疫情的工作人员应该使用一切可支配的工具，以遏制病毒的传播。如果使用得当，大数据可以让政府更有效地介入疫情管控。不过，我们需要采取富有前瞻性的方法，尽可能多地摄取和利用数据，并予以准确的解读，更好地帮助了解疾病感染者的生活方式、环境和行为。
美国疾病预防控制中心的最新预测是，到明年1月，将有140万人感染埃博拉。希望大数据的登场，能够让这个数字比预估的低。
世界卫生组织和美国疾病预防控制中心（CDC）的最新数据显示，目前全球已有超过8000人感染埃博拉病毒，并夺走了近4000人的生命，致死率约为47%。利比里亚的埃博拉病例每隔15天到20天就会增长一倍；在其他国家，像塞拉利昂和几内亚，每隔30天到40天翻一番。
伦敦卫生暨热带医学院院长彼得·皮奥特称，此次埃博拉疫情前所未有的特征，将让人难以确定其接下来将如何传播。对人道主义机构来说，这是切实的问题，他们非常关注如何才能保证医疗资源惠及最需要的人。
在抗击埃博拉的战斗中，官方渠道不堪重负——利比里亚只有200名登记医生，却需照料400万人口。在此情况下，新兴技术则变得越来越重要。
大数据分析技术受到私营企业的热捧，不过，长期以来，它的潜在用途却被忽视。大数据技术可从多样化的来源聚合海量信息，同时过滤无关信息。银行利用大数据来提高监测欺诈行为的准确度，医药公司则使用大数据来研发拯救生命的新药物。
在疫情暴发地区，实时分析、处理、解读大量数据，能够帮助提早发现意料之外的发病趋势，减少死亡人数，从而大大减少疾病的传播。如此一来，大数据技术或许某天会成为救援工作必不可少的工具。
大数据需要在数据产生后以尽可能快的速度整合非结构化的数据，这些数据来自全球无数大大小小的组织，这个步骤叫做“多中心摄取”。把这些数据与已经通过互联网获取的海量公众信息相结合，可以帮助那些危险环境下的疫情工作人员，让他们始终掌控瞬息万变的局势。
譬如，一家移动运营商向研究人员提供从塞内加尔用户手机上搜集的匿名数据库，这样就为观察该地区人口的活动提供了一个窗口，而掌握人口活动情况就可以帮助预测埃博拉的传播动态。
埃博拉拥有2天～21天的潜伏期，在此期间，患者可能并不知道自己感染了埃博拉，这种情况下，掌握人们的行踪对控制埃博拉疫情至关重要。同样，利用手机数据创建的模型，结合世卫组织的最新报告，能帮助确定哪些地方需要重点预防并分配医疗资源。
利用通过广泛渠道获取的信息，当局便能够拥有前所未有的洞察力，知晓哪里会有疫情，又该如何应对。这些信息的获取渠道包括社交媒体、医疗信息和飞行记录。这不仅能够帮助挽救生命，也能确保医疗资源分配到最需要的地方。
大数据技术虽然潜力巨大，但也饱受批评。一些人蔑称其为营销人员的把戏。的确，因为大数据在跟踪流行病传播方面出现过显著的错误，所以它难免受到许多人的责难。
例如，在今年早些时候，《科学》杂志发表文章指出，谷歌“流感趋势”（Google Flu Trends）系统的预测结果偏离实际。“谷歌流感趋势”项目于2009年开发，旨在利用谷歌搜索查询收集得到的数据，来估测流感疫情。
谷歌声称，这套系统可以比美国疾病预防控制中心（CDC）更迅捷地跟踪全美的流感传播，而且无须任何医学数据。但《科学》杂志文章发现，科技巨头谷歌的这一项目，对4年流感病例的估计要高于通过官方渠道精雕细琢的数据。
在埃博拉疫情中，类似的误解可能让卫生官员误入歧途，而且会加剧疾病传播。例如，此前的观察指出，埃博拉病例数量有限且局限在乡村地区，但从目前的爆发的情况看，大范围的人群都受到了影响，疫情传播也从乡村蔓延到城市中心。而大数据可以帮助提供更详细的建模——当然它们只是参考，尚需人工准确地综合并解读信息。
尽管采取了关闭多个边境、疏散人群和大规模隔离等措施，但受疫情影响的国家在控制埃博拉疫情上依然步履维艰，他们本已脆弱的经济也是雪上加霜。有人称，埃博拉造成的经济后果或堪比病毒本身造成的死亡。
抗击埃博拉疫情的工作人员应该使用一切可支配的工具，以遏制病毒的传播。如果使用得当，大数据可以让政府更有效地介入疫情管控。不过，我们需要采取富有前瞻性的方法，尽可能多地摄取和利用数据，并予以准确的解读，更好地帮助了解疾病感染者的生活方式、环境和行为。
美国疾病预防控制中心的最新预测是，到明年1月，将有140万人感染埃博拉。希望大数据的登场，能够让这个数字比预估的低。