我們先看壹下截至目前，北京的疫情情況：
從6月11號開始以來，累計確診922例，現有確診326例，從分布數據來看，主要聚集在豐臺區、大興區和海澱區。
從新增趨勢來看，在北京的嚴防恐怖下，疫情在逐日好轉，此時想對北京說：堅持住！
但就在疫情發生之後，只要經過新發地的人員都收到壹條短信：“經過全市大數據分析，您可能在5月30日(含)以後去過新發地批發市場……”。
這時，我們看到了大數據的作用，但大數據又是如何得知的呢？
首先什麽是基站？基站即公用移動通信基站，不僅是無線電臺的壹種，也是移動互聯的接入口，而我們的手機能實現移動互聯，就是來自各運營商基站的信號。
運營商基站定位是通過與基站的信號交互，推算用戶的行程或者位置軌跡，用於監測人員流動情況。
因此但凡去過新發地，或是途經新發地，只要在範圍內使用了手機，通過流量數據、GPS定位、發短信、打電話等等行為，觸發了附近基站的信令數據，在後臺留存數據，從而追溯到使用者的行為，最終確認用戶軌跡。
這才有了大批人收到通知短信。
但如果真的只是自駕途經新發地，是不是相對安全？那麽如果與高德地圖、百度慧眼等做交叉驗證，從而對不同風險等級人員進壹步篩查，效率是否會更高。
除了此次的新發地周圍人員的定位，在之前的武漢疫情中，百度遷徙數據、12306實名制售票數據都為疫情防控起到了至關重要的作用。
大數據+人工智能助力精準防控疫情，利用大數據技術，實現了信息***享、查詢篩選。
從大數據在兩次疫情中起到的作用，我們可以知道，不僅能有效的縮減疫情的傳播與擴散，還能夠為疫情提供數據支持，從而分析與預測。
但大數據也存在著公認的弊端，即信息數據安全，因此，大數據還有壹段路要走，但發展是必然的，而未來無論是人工智能、物聯網還是雲計算的發展都離不開大數據的支持。