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摘要
在"新冠"肺炎疫情防控中,小到一个"健康码",大到全国疫情发展趋势分析研判,大数据技术的密集使用都发挥了至关重要的作用。因此,研究疫情大数据如何能实现更加科学高效的赋能,不仅对疫情防控本身具有现实意义,而且对其他领域探索大数据赋能效果的提升路径都有重大参考意义。文章应用OODA循环模型理论,从观察(Observe)、判断(Orient)、决策(Decide)和行动(Act) 4个阶段总结疫情大数据在流转赋能过程中出现的问题,并针对这些问题提出相应的改进方案,进而探索提升大数据赋能效果的路径。
