EXC:為什么英國愚蠢地使用Microsoft Excel來計算冠狀病病例_OLO

英格蘭公共衛生部承認，從9月25日至10月2日的每日報告中，英國漏診了16,000例冠狀病病例。隨后將這些丟失的數據添加到每日總數中，但考慮到這些數字對于監測疫情和疫情的重要性。在做出關鍵決策時，錯誤的結果影響深遠。

這不僅導致低估了英國的冠狀病規模，而且可能更重要的是隨后將陽性病例的詳細信息輸入到NHSTestandTrace系統中的延遲，該系統由一組接觸式示蹤劑使用。盡管所有測試結果均為陽性的人都已獲悉其結果，但并未立即跟進跟進與他們密切接觸并可能暴露的其他人。這是一個嚴重的錯誤。什么可能導致它？

香港科技園CEO：將推出Web3.0具體開發流程:金色財經報道，2023年8月3日，香港科技園公司首席執行官黃克強在最新采訪中表示將全力打造香港科技園成為國際科創中心，推動數字經濟發展。未來還將開發虛擬共享實驗室，比如數據分享，Web 3.0 具體開發流程等。[2023/8/3 16:16:19]

那天晚些時候出現了一個“技術故障”。更具體地說，實驗室測試結果已傳輸到Excel模板。模板達到可以處理的行數限制，然后在添加更多案例的情況下無法更新。通過將較小的電子表格中的數據分解為周末，將所有新案件添加到報告的總數中，此問題得以解決。

西甲比利亞雷亞爾與Color Star續約擬加速拓展元宇宙市場:金色財經報道，“黃色潛水艇”西甲比利亞雷亞爾足球隊宣布與納斯達克上市公司Color Star續約擬加速拓展元宇宙市場，Color Star將利用其元宇宙平臺Color World Metaverse進一步提升比利亞雷亞爾足球隊的全球知名度。（雅虎財經）[2022/10/25 16:37:32]

這個問題可能已經解決，但是人們對英格蘭已建立的測試系統的信心無疑會受到打擊。家和媒體也有可能將其用作彈藥，以論證政府和英格蘭公共衛生部門的無能。這是正確的回應嗎？我們應該從這個錯誤中拿走什么？

迪拜皇室公司與CoinCorne達成合作，促進阿聯酋的比特幣交易:金色財經報道，Bitcoin Magazine發推稱，迪拜皇室公司與CoinCorner合作，促進阿聯酋的比特幣交易。[2022/9/21 7:11:18]

可避免的錯誤

我們不應忘記，政府和公共衛生工作者在應對大流行病方面所做的工作非常艱巨而艱巨。但是這種錯誤是可以避免的。我們生活在一個大數據世界中，人工智能和機器學習已滲透到我們生活的方方面面。我們擁有智能工廠和智能城市；我們有自動駕駛的汽車和經過培訓可以展現人類智能的機器。但是，英國公共衛生局還是使用MicrosoftExcel作為中介來管理大量敏感數據。問題就在這里。

韓國央行：將聯手商業銀行啟動央行數字貨幣測試:7月12日消息，韓國中央銀行(BOK)已表示將開始對數字韓元原型產品進行真實世界測試，但拒絕說明是否真的打算推出央行數字貨幣（CBDC）。目前已有包括新韓銀行和農協銀行在內的10家韓國國內商業銀行宣布有意參與下一階段的韓國央行數字貨幣試點。

據悉，截至2021年年底，韓國央行一直在與包括互聯網巨頭Kakao的子公司在內的私營部門公司進行閉門測試，他們表示多階段試點的下一部分將專注于真實金融服務環境中的匯款和支付交易，因此需要商業銀行支持。（cryptonews）[2022/7/12 2:06:45]

盡管Excel流行并且經常用于分析，但是它有一些局限性，使其不適用于大量數據和更復雜的分析。

分析拭子測試以識別誰感染了病的公司將其結果作為逗號分隔的文本文件提交給PHE。然后，將這些內容提取到Excel模板中，然后上傳到中央系統，以供測試和跟蹤團隊及政府使用。盡管當今的Excel電子表格可以處理1,048,576行和16,384列，但是PHE的開發人員使用了較舊的Excel文件格式，導致每個模板只能存儲大約65,000行數據。當達到極限時，將不再有其他病例，因此在每日報告中漏掉了冠狀病陽性病例。

更大的問題是，考慮到我們所處的數據驅動和技術先進時代，基于Excel模板發布的系統最初甚至被認為是合適的。長期以來，數據工程師一直在支持企業管理，轉換和提供數據，并開發用于建立有效，健壯和準確的數據管道的方法。數據專業人員還開發了信息治理方法，包括評估數據質量和制定適當的安全協議。

對于這種定制應用程序，可以使用大量的數據管理技術，從現場解決方案到基于云的解決方案，都可以擴展并提供托管數據存儲以用于后續的報告和分析。毫無疑問，英國公共衛生部門的開發人員有一定的理由將文本文件轉換為Excel模板，以適應舊的IT系統。但是最好避免將Excel放在一起并將數據從源運送到系統中會更好，并且可以減少管道中的步驟數。

怪游戲

盡管使用Excel有很多好處和廣泛使用，但它并非總是合適的工具，特別是對于具有如此重要功能的數據驅動系統而言。您無法對不準確或質量差的數據進行準確的報告，建模或決策。

在這場大流行中，我們都在探索的旅程中。我們需要反思并從錯誤中吸取教訓，而不是指責和玩指責游戲。從這次事件中，我們需要努力使基礎知識正確無誤-其中包括強大的數據管理。也許令人擔憂的是，英國公共衛生部門現在正在將實驗室數據分為較小的批處理以創建大量的Excel模板的報道。這似乎是一個較差的解決方案，并沒有真正解決問題的根源-對強大的數據管理基礎架構的需求。

責怪技術或算法有多快也很引人注目，但這是另一個基本問題–問責制和承擔責任。面對大流行，我們需要共同努力，承擔責任并適當處理數據。

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