英格兰公共卫生部承认,从9月25日至10月2日的每日报告中,英国漏诊了16,000例冠状病病例。随后将这些丢失的数据添加到每日总数中,但考虑到这些数字对于监测疫情和疫情的重要性。在做出关键决策时,错误的结果影响深远。
这不仅导致低估了英国的冠状病规模,而且可能更重要的是随后将阳性病例的详细信息输入到NHSTestandTrace系统中的延迟,该系统由一组接触式示踪剂使用。尽管所有测试结果均为阳性的人都已获悉其结果,但并未立即跟进跟进与他们密切接触并可能暴露的其他人。这是一个严重的错误。什么可能导致它?
动态 | 比特币链上发生一笔超过1000万美元的大额转账:Tokenview数据显示,12月18日12:49,比特币链上发生一笔大额转账。3JdV开头地址分别向3DG3X、3M1sP转入720枚、?845.61枚BTC,合计1565.61枚BTC,价值约1043.79万美元。[2019/12/18]
那天晚些时候出现了一个“技术故障”。更具体地说,实验室测试结果已传输到Excel模板。模板达到可以处理的行数限制,然后在添加更多案例的情况下无法更新。通过将较小的电子表格中的数据分解为周末,将所有新案件添加到报告的总数中,此问题得以解决。
声音 | 分析师:尽管Bakkt比特币期货合约日交易份数呈指数增长,但11月份仅交付11个比特币:加密货币分析师Alex Krüger发推称,近期,Bakkt比特币期货交易量呈指数增长。然而,对于比特币多头来说,更应该关注的是实际交付的比特币数量,而非合约份数。11月份,仅实际交付了11个比特币,10月份为15个。此外,Bakkt有两个比特币期货合约,分别为月度期货合约和每日期货合约。每日期货合约每天在Bakkt warehouse中结算一次。但每日期货合约的成交量除9月份的两天(这两天每天交付一个比特币)外,其余日期均为0。[2019/11/28]
这个问题可能已经解决,但是人们对英格兰已建立的测试系统的信心无疑会受到打击。家和媒体也有可能将其用作弹药,以论证政府和英格兰公共卫生部门的无能。这是正确的回应吗?我们应该从这个错误中拿走什么?
声音 | 马克道森:没投资比特币是自己最大金钱错误:根据dailymail消息,惊悚片作家马克道森在回答记者“你做过的最大的金钱错误是什么?”答道:“去年没有投资比特币。我考虑过了。我知道那些从中赚了不少钱的人我也很容易就这么做了,但我太谨慎了。”[2018/7/22]
可避免的错误
我们不应忘记,政府和公共卫生工作者在应对大流行病方面所做的工作非常艰巨而艰巨。但是这种错误是可以避免的。我们生活在一个大数据世界中,人工智能和机器学习已渗透到我们生活的方方面面。我们拥有智能工厂和智能城市;我们有自动驾驶的汽车和经过培训可以展现人类智能的机器。但是,英国公共卫生局还是使用MicrosoftExcel作为中介来管理大量敏感数据。问题就在这里。
尽管Excel流行并且经常用于分析,但是它有一些局限性,使其不适用于大量数据和更复杂的分析。
分析拭子测试以识别谁感染了病的公司将其结果作为逗号分隔的文本文件提交给PHE。然后,将这些内容提取到Excel模板中,然后上传到中央系统,以供测试和跟踪团队及政府使用。尽管当今的Excel电子表格可以处理1,048,576行和16,384列,但是PHE的开发人员使用了较旧的Excel文件格式,导致每个模板只能存储大约65,000行数据。当达到极限时,将不再有其他病例,因此在每日报告中漏掉了冠状病阳性病例。
更大的问题是,考虑到我们所处的数据驱动和技术先进时代,基于Excel模板发布的系统最初甚至被认为是合适的。长期以来,数据工程师一直在支持企业管理,转换和提供数据,并开发用于建立有效,健壮和准确的数据管道的方法。数据专业人员还开发了信息治理方法,包括评估数据质量和制定适当的安全协议。
对于这种定制应用程序,可以使用大量的数据管理技术,从现场解决方案到基于云的解决方案,都可以扩展并提供托管数据存储以用于后续的报告和分析。毫无疑问,英国公共卫生部门的开发人员有一定的理由将文本文件转换为Excel模板,以适应旧的IT系统。但是最好避免将Excel放在一起并将数据从源运送到系统中会更好,并且可以减少管道中的步骤数。
怪游戏
尽管使用Excel有很多好处和广泛使用,但它并非总是合适的工具,特别是对于具有如此重要功能的数据驱动系统而言。您无法对不准确或质量差的数据进行准确的报告,建模或决策。
在这场大流行中,我们都在探索的旅程中。我们需要反思并从错误中吸取教训,而不是指责和玩指责游戏。从这次事件中,我们需要努力使基础知识正确无误-其中包括强大的数据管理。也许令人担忧的是,英国公共卫生部门现在正在将实验室数据分为较小的批处理以创建大量的Excel模板的报道。这似乎是一个较差的解决方案,并没有真正解决问题的根源-对强大的数据管理基础架构的需求。
责怪技术或算法有多快也很引人注目,但这是另一个基本问题–问责制和承担责任。面对大流行,我们需要共同努力,承担责任并适当处理数据。
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