首先，数据来源有限。从各大互联网案例中不难看出，大部分企业的抗疫大数据产品的数据基本都来自于政府公开数据，而这些数据的纬度并不够高。在大数据时代，公众还想瞭解关于疫情更具体、量化的数据，如每日病例数字变化以及具体病例个体数据，这些要求很多地区的政府公开数据都很难满足。
其次，数据资源质量不高。长期以来，很多政府管理的信息系统往往有各式各样的问题，如数据不全或数据重复，数据获取不规范，数据格式、数据统计时间等纬度不统一，数据加工的过程缺乏严格的质量控制机制，导致许多数据品质较低，为后面的数据清洗和数据分析带来很大困难。
再次，信息孤岛问题突出。大数据的关键是“大”，而大数据的核心则在于互联互通，疫情防控涉及方方面面，不仅要结合多个政府部门的数据仓库，如卫健、交通、公安和民政等系统，还要与电信、铁路、航空以及互联网大数据企业进行广泛合作。但由于缺乏数据共享交换协同机制，政府部门以及企业之间、甚至政府部门或企业内部之间都存在信息壁垒，很难实现共享和互通，跨地区、跨层级和跨部门的数据流转更是难以实现，严重抑制了大数据的效用。
最后，个人信息安全隐患。出于防疫需要，各级各地政府部门都上线了与疫情相关的大数据产品，广泛搜集民众包括身份证号、个人住所、健康状况以及近期活动的个人隐私信息。在信息上报期间，也形成了个人信息被窃取和泄露等方面的隐患，比如网上售卖疫情期间的个人信息等，造成有湖北旅居史人群受到匿名辱骂，给返乡人员和确诊患者的生活带来极大困扰。
面对疫情带来的危机和挑战，大数据技术获得了前所未有的应用契机。从最早追问500万武汉人去哪里了，到摸排人口流动情况，从各地陆续推出的“健康码”，到企业学校复工复产，疫情防控给大数据提供了绝佳的应用场景。目前，境内疫情已经基本得到控制，全国疫情防控进入常态化，大数据技术将继续发挥作用，打赢这场疫情防控的阻击战、攻坚战。 |
