迷思止步 - 系列十：組織防疫大隊不能沒有Big Data
自今年三月底起，對岸陸續傳出 H7N9 禽流感確診病例，迄今已有三十餘人因而死亡，台灣也曾出現一起境外移入病例；對於幾年前曾歷經 SARS 恐慌的人們，自然戒慎恐懼，無不對防疫一事多所關注。事實上，若善用海量資料 (Big Data) 分析技術，亦有助於大大提升疫情防治成效。
四月期間，驚傳某蘇州台商自境外移入 H7N9，當時不免讓人餘悸猶存，只因數年前 SARS 疫情爆發並肆虐，不僅在各地傳出確診甚至死亡病例，也曾上演駭人聽聞的封院故事，無論如何，大家都不想回到過去那段驚慌歲月。
令人稍感寬慰的是，透過黏膜、唾液等途徑在共住者之間傳播的 H7N9 病毒，雖然致死率不輸 SARS，但比較不會在短期內大規模集中爆發；然而有專家 提醒，H7N9 不乏進化後、再引起流感大爆發的「潛能」，尤其入秋期間，更宜小心謹慎，因此面對 H7N9 防疫工作，萬萬不能因公眾關注度轉淡而掉以輕心。
如何減緩 H7N9 的感染力與致死率？不可諱言，箇中主要癥結，仍繫於醫藥界的病毒研究成果，但扣除掉病毒研究，針對疫情防治、保障民眾生命與健康等事項，主管機關尚有另一項重大任務，即是組織「防疫大隊」，藉此在疫期爆發的早、中、後期，皆施以適當處置，力求讓傷害減損到最低程度。
比起十餘年前的 SARS，如今要想建立 H7N9 防疫大隊，不論主客觀條件，顯然都更為有利，主要關鍵就在於，近 1~2 年來風起雲湧的海量資料分析技術，一方面有助於打破由來已久的資料疆界，藉此讓散落於各個公民營機構的相關資料，得以整合與透通，利於被交互善用，二方面可用以彙集來自國內外的未結構化資料，譬如疫情相關新聞，與各項醫學報告，利於主管機關精確掌握 H7N9 疫情的最新趨勢脈絡；三方面則將結構化資料、非結構化資料，通通予以融會貫通，接著深入剖析這些海量資料，從中萃取出足以遏阻疫情擴散的關鍵因子。
對抗疫情，彷若犯罪偵防情節
稍早前，在本系列「迷思止步，資料庫應用大無限！」第五篇專欄文章，曾以「沒有好工具，豈能抓住魔鬼細節？」為題，闡述一家名為 Klout 的公司，如何透過 Hadoop、Hive 及 SQL Server 2012 等海量資料處理暨分析技術，成功發揮了「垃圾變黃金」的奇效，推出饒富吸引力的「社群媒體用戶影響力衡量」服務。
除此之外，此篇文章亦援引美國 CBS 電視公司製作的「疑犯追蹤 (Person of Interest)」影集，闡明情治機關可以借助海量資料分析技術，藉由眾多資訊的抽絲剝繭，有效制止犯罪活動，適時挽救無辜百姓的生命財產。
事實上，看似型態大不相同的 H7N9 防疫需求，裡頭同樣蘊含了許許多多的魔鬼細節，也頗適合依樣畫葫蘆，沿用海量資料分析技術來創造妙效。
比方說，意欲快速串接不同單位的資料，並一舉融合外部的非結構化資料、串流資料，用戶垂手可得的工具與利器，便可謂不少。職掌疫情的主管機關，即可透過 Microsoft Big Data 整合式平台，輔以適用於 SQL Server 或 SQL Server PDW 的 Hadoop 連接器，輕鬆整合 Hadoop 與資料倉儲、商業智慧解決方案，藉由結構化及未結構化資料來深入了解疫情發展狀況。
當然，疫情防治畢竟涉及人命關天，往往講求快、狠、準，務必爭取時效加緊設計並部署 MapReduce 程式，動員大量運算資源，並利用最短時間進行資料轉換與清理，倘若套用傳統佈建模式，少不得仍需要費時琢磨，恐對防疫成效產生延誤。此時用戶不妨善用 Windows Azure Service 平台，一方面獲取數百種應用程式、智慧型資料挖掘演算法 ，及 SQL Server Integration Services(SSIS)、Data Quality Services 等資料轉換及清理工具之豐富素材，二方面透過簡單易用的 HDInsight 服務，輕鬆配置整個 Hadoop 環境，藉由雲端服務開啟隨需擴充的方便之門，順勢化解防疫作戰的燃眉之急。
一旦建立海量資料運算環境，緊接著，相關人員亦無須歷經冗長的學習曲線，即能動用熟悉工具執行關鍵分析任務，一來可運用 Excel 的 Hive 增益集來分析 Hadoop 資料集，二來也可利用 SQL Server 2012 當中的 PowerPivot 或 Power View 機制，將 Hadoop 資料集予以視覺化並善加分析，透過這些途徑，即可迅速擷取防疫致勝的寶貴線索。
憑藉精準佈局，力阻疫情擴大
究竟這套奠基於海量資料技術的「防疫大隊」劇本，如何確保民眾的健康與安全？首先，透過衛生與出入境管理單位的異質資料整合，主管機關即可精確統計各縣市居民接觸疫區的頻率，從而針對頻度較高的縣市，強化早期篩檢的工作，並未雨綢繆準備相對大量疫苗，預先配置到這些轄區內的市立或署立醫療院所。
緊接著，主管機關亦可藉由新聞及醫療文獻的探索，愈步愈趨地緊盯疫情動向，繼而剖析各地醫院的醫療及隔離設施的整備度，藉以作為資源補強或調度的依據，以便於能靠著充分的準備，以及有條不紊的安置措施，為確診病例進行有效的診斷與隔離，使得病患獲致最悉心的照護，也一併降低其餘民眾的恐慌。由此可見，Big Data 不僅是企業增進盈利的法寶，也是確保國泰民安的關鍵技術之一，重要性不言可喻。