“拉薩發現首例新冠肺炎確診病例，急尋從武漢武昌到西寧，從西寧到拉薩的Z264次、Z265次同車廂旅客。”
“4個航班發現確診患者，急尋同行旅客”
“緊急擴散!廣元急尋以下車次乘客”
……
打開搜索引擎輸入“急尋”，可以看到下拉聯想詞基本都是和尋找患者同行人相關內容?？梢姡?a href="http://m.qzkangyuan.com/cnidc/bigdata/news/2020/40680.html">防控疫情的戰場，不僅僅在于醫療一線的救死扶傷，更需要做好人群流動信息，洞察疫情擴散情況，控制好傳播途徑，進而抑制疫情的過快擴散，保護更多人的健康和生命安全。
這一切，離不開強大的大數據分析技術。
疫情就是命令 大年三十成立項目組 馳援某政府客戶
“我們這里有大量的疫情相關數據，但是卻摸不清頭緒，無從下手，急需要模分析模型。”
春節期間，奇安信大數據與態勢感知公司陸續收到了某部委及全國多個省市的下屬機關的緊急需求。該部委作為此次疫情防控的重要支撐單位，為了更高效推進工作，第一時間向奇安信集團發出數據分析技術的請求，希望利用大數據技術分析轄區內的疫情擴散情況，為精準防控提供數據支撐。
疫情就是命令!奇安信連夜成立態勢感知應急項目組，陸續召集了22人擅長大數據分析的精兵強將，按照就近原則，連夜奔赴前線，給客戶提供駐場貼身服務。
“因為過年車很難打，加上很多地方開始交通管制，到客戶現場也很不容易，甚至有位同事在下雪天徒步走了2個多小時。”項目負責人李虎回顧道，“比交通問題更大的困難，這次客戶提出的需求是全新的，需要高度定制化的開發和服務，而且復雜度遠遠超出想象。”
大家都知道，奇安信本身是一家安全公司，在感知網絡安全態勢方面無出其右，可這次感知疫情態勢，盡管二者之間有相通的地方，卻也是大姑娘上花轎——頭一遭。
面對全新的需求，時間緊且任務重。在首批項目組到達一線的第二天，李虎果斷決定又專門成立了40多人二線團隊，涵蓋產品、售前、研發、數據、測試等多條業務線，全力保障前線同事們的后勤。
數據一條條看，模型一個個建，bug一個個改
果不其然，項目初期并非一帆風順。試想，疫情發生以后有幾百萬人從武漢流向全國各地，有坐火車的、有坐飛機的還有自駕的，這些都有可能是潛在的傳染源。他們什么時間到過哪些地方、接觸過那些人，面對如此龐雜、海量的數據，一線的分析師需要從中抽絲剝繭，并且放到系統里面進行建模分析，這個難度是可想而知的。
李虎回憶，一線同事初到現場之時，由于數據比較少，質量也很一般，很難直接開戰模型訓練和結果驗證工作。為了解決這些難題，一線同事不厭其煩，反復研究了疫情數據的特點，人工一條條的進行數據篩選和補全，工作量巨大，每天都是半夜12點后才離開客戶現場;在建模過程中，與用戶保持密切溝通，確定每個模型所需的數據資源、關鍵特征、衡量標準等，directadmin安裝，并基于這些數據展開模型訓練和分析工作，確保模型能夠迅速投入實戰。
隨著數據量的劇增，數據的各字段信息也相對完整，數據本身的問題基本得以解決，但數據分析的難度陡然上升。況且疫情發展到這樣一個地步，已經出現了二代甚至三代傳播，數據分析的難度就更大了。為確保模型輸出的數據結果快速而又準確，研發同事連夜設計出了能夠自動化數據處理的腳本文件，大大提高了現場大規模數據的處理和分析效率。
后臺的工作一樣辛苦。同事們的電話聲徹夜不休，國內服務器租用服務器托管，用來聊天打字的手都已經僵住了，為的就是準確、快速響應一線需求。研發同事們的鍵盤敲擊聲鏗鏘有力，為此他們還要時不時回過頭，生怕吵醒身后熟睡的孩子，偶爾捋捋僅剩的一小撮頭發。就這樣，一行行代碼在電腦屏幕上滾動著。
為了避免忙中出錯，研發組毫不敢放松，一邊開發，一邊加大了對bug的檢測力度。果然，從中揪出了20多個bug。為了盡快解決bug，按時交付系統并上線運行，老馬拎起一大袋子方便面就坐在了電腦前，結果是bug解決了，系統按時交付上線了，自己也因泡面吃得太多上火了。
據不完全統計，在前線、后方兩線同事的緊密配合下，依托奇安信大數據智能建模平臺，項目組共搭建了近20個數據分析模型，處理了超過1000萬條數據，并且通過可視化大屏，繪制出了一張精準的“疫情態勢圖”，為當地公安機關研判疫情態勢、排查密切接觸人員、控制傳播途徑，提供了精準的決策支撐。
“如果這些定制化需求擱在平時，且要在短時間完成巨大工作量，以及如此復雜的數據分析和模型開發，簡直就是天方夜譚。”李虎感慨到。
