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？
巴西财经频道创始人：“Bitcoin是实现财务自由的唯一出路”:金色财经报道，据Bitcoin Magazine发文表示，巴西最大财经频道之一的创始人称，“Bitcoin是实现财务自由的唯一出路。”[2023/3/20 13:13:43]
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。
Bitwise首席投资官：比特币正从边缘小众的神秘资产变成主流:Bitwise Asset Management首席投资官Matt Hougan表示，“眼下这一切发生之快，超出任何人预期，那就是比特币正从边缘小众的神秘资产变成主流。如果它成为主流，场外大量资金就不得不进场占据一席之地，因此我对2021年前景非常看好。”[2020/12/28 15:50:05]
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？
主力复盘：BitMEX主力平空买入1.32亿美元推高价格:AICoin PRO版K线主力成交数据显示：昨天21:50~今天05:15，BitMEX XBT永续合约上出现大量主力成交单(即市价大额成交) 。其中，一共出现67笔，共计1.326亿美元主力买入单，买入均价9331.7美元；一共出现24笔，共计3227.65万美元主力卖出单，卖出均价9347.3美元，成交差1亿美元。
这一过程中，Al-PD-持仓差值大多为较高红柱，即持仓量下降明显，可判断这些成交单大多为主力买入平空。
此外，此次拉升过程中大额买入堆积的地方为趋势线附近。[2020/6/16]
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。
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。