數據工程師在辦公桌旁搭的行軍床
“我們只能分清白天黑夜，沒有其他的。”高勇波說。
防疫指揮部的第一步工作是要快速地把這些數據彙聚起來。鄧華亮向Tech星球（微信ID：tech618）說道：“彙聚起來以後，發現數據標准不統一，數據質量也參差不齊。然後接下來的工作就是，抓緊把這些數據都整理好、清洗好”，這無疑是一個工作量巨大且高強度的事情。
隨著確診人數不斷激增，23日上午十點鍾武漢封城。全國最關心問題是，武漢到底外流出去多少人？去了哪，乘坐什麽交通工具？每日的數據每日結清，每日的數據中各類關注對象信息都要當日上報。這些原始的一手資料，只能由武漢團隊第一時間進行歸納，相比較其他城市的防疫，武漢的工作量都是乘以百計、千計、甚至萬計。
鄧華亮說，“掌握了外流人員信息後，我們利用大數據建模手段，構建了上百個分析模型，有數據真實性的交叉驗證模型，有落地確診病例模型，有外流人員去向查找模型，有密切接觸人員身份落地模型等等。然後把這些模型的分析數據推送給一線防疫人員，抓緊去落地核查。可以說一個模型就是一個戰場，每個戰場都關乎生死。”
臨時團隊人員少，在巨量的數據處理信息面前，難免會出現各式各樣的問題。“因爲是多部門、多系統向一個地方彙集，又從一個地方向外發送，相較于技術支撐的難度，在整個分析運行的協同機制上可能會存在更多的問題，每天除了解決技術問題，更多的時候我們還要跟不同的部門進行溝通，提醒數據上報，詢問接受反饋，確保工作順暢進行。機制運行之外，就是不斷地完善算法和功能，盡可能的壓縮技術處理的時間，每壓縮一點，就有更多的時間去處理更多的問題。”許珂向Tech星球解釋。
由于武漢交通管制，海致北京總部的技術人員無法到達武漢現場，但爲了能夠保證及時協助武漢的團隊，技術同事們24小時在線，遠程幫忙排查解決問題。
1月30日，公司緊緊協調增援3名技術骨幹進駐武漢，進行輪崗。同日，海致爲全國2.2萬名一線疫情防控人員，緊急開通了內網大數據分析平台賬號，免費支持服務一線疫情防控數據分析。隨後，從南昌、南京以及湖北很多正在被封閉的村鎮，十幾位海致工程師在短短幾天內向武漢、孝感、黃岡、鄂州等疫情前線集中。
一道大數據防疫城牆建立起來。
火線增援總攻
大約一個月的時間，9位工程師連軸轉，最終武漢的疫情防控數據模型逐漸穩定，“接下來要支撐湖北其他的地市，本地工程師人手已經不夠，只能從總部抽調人過來。”高勇波向Tech星球說道。
研發總監翟士丹介紹，“我天天都在和勇波電話，既害怕又期待，害怕的是系統臨時出現了什麽問題，耽誤了分析，期待的是按照前方要求新上線的功能，能帶來救人的好消息。就這樣，有時一晚上都睡不好，就想著能從哪兒下手，做的更好一點。”
2月19日，武漢全面啓用12家方艙醫院，醫療資源得到緩解後，武漢疫情防控戰役發起總攻，數據量倍增。應武漢疫情防控總指揮部要求，再次緊急增派數據分析師，火線支援。連明、張順民宋彥朝三位“數據俠”主動請纓。
連明是北方區負責人，常年在北京辦公。2月18日晚上8點，下班後的連明接到公司副總裁的電話。“武漢這邊的兄弟已經連續作戰30天了，爲了保證大家的身體健康，我們得向醫護人員一樣強制替換，需要你現在支持武漢的疫情防控工作，明天清晨出發，OK麽？”突然接到通知的連明，直接回複“沒問題，馬上清行李。”
隨後，連明立即通知部門同事，“緊急去武漢支援，有沒有問題？明早出發。”大家都沒有任何遲疑。2月19日早上7點左右，連明與同事相約來到北京西站，往日人頭攢動的西站只有零星的乘客，各自相隔很遠。
7點26分，三人坐上了由北京開往深圳的G71高鐵。武漢封城後，G71便不在武漢經停，但當聽聞是派往武漢的支援人員時，武漢有關部門提前溝通，協調武漢站特批G71可以臨停武漢。
海致公司制作的智慧大屏效果圖
正如謝爾曼・斯坦因所闡釋的，數學化遠不止是“一堆數字的計算過程”。“當在一個突發的、超級複雜，不斷動態變化的過程當中，如果沒有大數據，就沒有辦法支撐決策，這時候大數據成了決策的本身”，楊娟對Tech星球（微信ID：tech618）說道。
疫情爆發後，互聯網科技公司都紛紛利用自己的大數據技術能力，快速地投入抗疫之中。
1月21日，丁香園推出了“疫情實時動態”信息頁面；22日，微信上線疫情實時搜索功能；23日，騰訊健康和百度地圖同時上線“發熱門診地圖”，推出了百度遷徙數據，騰訊看點上線“戰肺炎”頻道和“關注肺炎”專題，以及疫情地圖和預防手冊；阿裏達摩院研發AI算法，將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，大幅縮短確診時間。
“戰疫”接近尾聲，但尚未結束。一線戰鬥崗位仍需堅守，在這場“人命關天”的爭奪戰中，大數據工程師們擔負了重大而特殊的使命，保衛了許多人的健康。