埃博拉。
很难想象有人没听说过这种正在非洲肆虐的致命病毒。根据美国疾病控制与预防中心的数据，这场疫情已造成近5,000人死亡，预计死亡人数还会继续上升。
直到最近，埃博拉疫情规模还较小，主要发生在农村社区。但不久后，埃博拉开始迅速蔓延。它进入了几内亚和尼日利亚等人口稠密地区，甚至传播到了美国。据估计，如果不采取切实有效的解决方案并改善应对措施，到 1月，感染人数可能达到140万。
大数据已成为私营部门的热门话题和关注焦点。各类组织从多种来源汇集海量信息，再对其进行筛选和分析，以更好地了解趋势。人们希望这些趋势能够预测未来行为。例如，银行可以利用大数据检测欺诈，娱乐公司则可以用它打造热门电视节目。
然而，大数据分析在医疗保健领域具有巨大潜力。医院和制药公司已经在将其用于研究和诊断。利用大数据预防疾病也具有巨大潜力。
早在3月， HealthMap 就比世界卫生组织（WHO）正式宣布疫情早约9天预测到埃博拉疫情暴发。HealthMap是一个数据库，它筛选并收集数百万条社交媒体帖子及其他在线来源的信息，然后利用这些数据生成全球疾病暴发的可视化报告。
HealthMap能够提前预见疫情暴发这一事实，让人们更加相信利用数据预防疾病的想法。虽然9天并不算很长，但进一步努力和改进或许能让我们及时发现潜在危险，从而有充足时间向特定地区派遣合适人员。埃博拉之所以造成如此严重的后果，部分原因是缺乏足够资源来控制疫情威胁。如果我们能够洞察趋势，并在疾病传播前派出更多援助，就能大幅降低危险。
在最近这次埃博拉疫情中，一家电信运营商的语音和短信数据被用于了解该地区的人口流动情况。将这些信息与WHO向公众发布的信息结合起来，就能看出应把防控重点放在哪里、把医疗服务送往何处。然而，尽管使用手机数据很有帮助，但单一数据来源并不足够，它只能呈现部分情况。
大数据分析要求我们 汇集来自许多不同来源的信息并加以综合分析，以了解其中的模式。实时获取这些信息，可以让有关部门了解急救电话或医院就诊量似乎在哪些地方激增。这还需要获取诊所报告、媒体动态和社交媒体信息。即使是药房和旅行社的信息，也有助于更准确地描绘危险区域，并判断未来可能出现问题的地点。
所有这些数据都很有价值，但也带来了额外难题：如何存储数据，以及如何分析并筛选海量数据，找出相关内容。各家公司正在研究多种解决方案，以应对这一需求。像 亚马逊弹性 MapReduce（EMR）这样的数据平台，能够在云端快速分析数据。速度始终很重要；但如果我们能够开始采用这类方法来预测疫情暴发，那么速度可能意味着成千上万人的生命之差。
目前，人们正努力寻找可靠的疫苗来对抗这种疾病，也有许多勇敢的志愿者在提供急需的护理。但这场疫情引出了另一个问题：如果还有别的疫情袭来，我们该怎么办？这次疫情提醒我们，面对许多致命疾病，我们仍然脆弱且缺乏准备。新的病毒总会出现；正如埃博拉疫情所示，我们不可能总是备好治疗手段来应对它。利用现有数据，我们可以作出更好的预测，提前预见疫情暴发。我们可以把物资和护理送到有需要的地方，并集中力量控制这些病毒，避免它们有机会传播。
本文由 Smart Data Collective合作发表。发表本文并不代表世界经济论坛认同其中观点。
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作者：Gil Allouche，Qubole市场营销副总裁。
图片：2014年8月11日，在柏林夏里特医院传染病患者隔离站，病房医生Thomas Klotzkowski和热带医学医生Florian Steiner（左）穿上防护服。路透社。