为什么英国愚蠢地使用Microsoft Excel来计算冠状病病例

英格兰公共卫生部承认，从9月25日至10月2日的每日报告中，英国漏诊了16,000例冠状病病例。随后将这些丢失的数据添加到每日总数中，但考虑到这些数字对于监测疫情和疫情的重要性。在做出关键决策时，错误的结果影响深远。

这不仅导致低估了英国的冠状病规模，而且可能更重要的是随后将阳性病例的详细信息输入到NHSTestandTrace系统中的延迟，该系统由一组接触式示踪剂使用。尽管所有测试结果均为阳性的人都已获悉其结果，但并未立即跟进跟进与他们密切接触并可能暴露的其他人。这是一个严重的错误。什么可能导致它？

隐私网络Iron Fish将于2月25日提前结束测试网第三阶段:2月24日消息，据官方消息，隐私网络Iron Fish宣布将于2月25日提前结束测试网第三阶段（原定于3月7日结束）。Iron Fish表示，提前结束第三阶段是因为系统流量过大经常导致API瘫痪，目前正在来修复中。

据悉，第三阶段测试网用户已铸造超过30万资产，网络托管节点超过6万个，Iron Fish团队后续将专注于起主网启动工作。[2023/2/24 12:27:00]

那天晚些时候出现了一个“技术故障”。更具体地说，实验室测试结果已传输到Excel模板。模板达到可以处理的行数限制，然后在添加更多案例的情况下无法更新。通过将较小的电子表格中的数据分解为周末，将所有新案件添加到报告的总数中，此问题得以解决。

RSS3将帮助Arweave实现Instagram中NFT信息的跨平台展示:11月3日消息，据Meta官方推特宣布，Instagram将上线支持Polygon上NFT信息展示的新功能。该功能由Arweave提供支持，RSS3宣布已经针对该功能的支持者Arweave开始相关适配工作。完成适配后，NFT信息将可实现跨社交平台展示。[2022/11/3 12:12:33]

这个问题可能已经解决，但是人们对英格兰已建立的测试系统的信心无疑会受到打击。家和媒体也有可能将其用作弹药，以论证政府和英格兰公共卫生部门的无能。这是正确的回应吗？我们应该从这个错误中拿走什么？

市场分析：鲍威尔可能暗示进一步收紧政策:8月25日消息，美国普信集团国际首席经济学家Nikolaj Schmidt表示，美联储主席鲍威尔可能会在周五的杰克逊霍尔研讨会上发表鹰派的论调。他说，美国的通胀仍处于高位，预计在未来很长一段时间内仍将高于目标水平，而目前的工资涨幅与美联储遏制物价上涨的目标非常不匹配。Schmidt说，在货币政策方面，只有一件事可以做，那就是进一步收紧。他说，预计我们将看到一位央行行长不仅随时准备开火，而且还会连番加息。(金十)[2022/8/25 12:48:47]

可避免的错误

ENS域名24小时交易额超110万美元，OpenSea站内排名第2:7月25日消息，据NFTGo.io数据显示，ENS域名24小时交易额为117.45万美元，增幅363.32%。OpenSea站内24小时交易额排名第2。[2022/7/25 2:35:22]

我们不应忘记，政府和公共卫生工作者在应对大流行病方面所做的工作非常艰巨而艰巨。但是这种错误是可以避免的。我们生活在一个大数据世界中，人工智能和机器学习已渗透到我们生活的方方面面。我们拥有智能工厂和智能城市；我们有自动驾驶的汽车和经过培训可以展现人类智能的机器。但是，英国公共卫生局还是使用MicrosoftExcel作为中介来管理大量敏感数据。问题就在这里。

尽管Excel流行并且经常用于分析，但是它有一些局限性，使其不适用于大量数据和更复杂的分析。

分析拭子测试以识别谁感染了病的公司将其结果作为逗号分隔的文本文件提交给PHE。然后，将这些内容提取到Excel模板中，然后上传到中央系统，以供测试和跟踪团队及政府使用。尽管当今的Excel电子表格可以处理1,048,576行和16,384列，但是PHE的开发人员使用了较旧的Excel文件格式，导致每个模板只能存储大约65,000行数据。当达到极限时，将不再有其他病例，因此在每日报告中漏掉了冠状病阳性病例。

更大的问题是，考虑到我们所处的数据驱动和技术先进时代，基于Excel模板发布的系统最初甚至被认为是合适的。长期以来，数据工程师一直在支持企业管理，转换和提供数据，并开发用于建立有效，健壮和准确的数据管道的方法。数据专业人员还开发了信息治理方法，包括评估数据质量和制定适当的安全协议。

对于这种定制应用程序，可以使用大量的数据管理技术，从现场解决方案到基于云的解决方案，都可以扩展并提供托管数据存储以用于后续的报告和分析。毫无疑问，英国公共卫生部门的开发人员有一定的理由将文本文件转换为Excel模板，以适应旧的IT系统。但是最好避免将Excel放在一起并将数据从源运送到系统中会更好，并且可以减少管道中的步骤数。

怪游戏

尽管使用Excel有很多好处和广泛使用，但它并非总是合适的工具，特别是对于具有如此重要功能的数据驱动系统而言。您无法对不准确或质量差的数据进行准确的报告，建模或决策。

在这场大流行中，我们都在探索的旅程中。我们需要反思并从错误中吸取教训，而不是指责和玩指责游戏。从这次事件中，我们需要努力使基础知识正确无误-其中包括强大的数据管理。也许令人担忧的是，英国公共卫生部门现在正在将实验室数据分为较小的批处理以创建大量的Excel模板的报道。这似乎是一个较差的解决方案，并没有真正解决问题的根源-对强大的数据管理基础架构的需求。

责怪技术或算法有多快也很引人注目，但这是另一个基本问题–问责制和承担责任。面对大流行，我们需要共同努力，承担责任并适当处理数据。

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