1.了解感染模式
了解冠状病毒感染的第一步也是最直接的措施：确定患者在何处感染以及如何传播，为此，图形数据库是一个特别强大的工具。图形数据库通常源自传统的SQL数据库，它使用GraphQL转换SQL信息，并允许用户更好地可视化各个数据点之间的关系。通过接触追踪，可以通过观察感染者之间的社会关系来确定谁有感染冠状病毒的风险，因此能够看到这种联系是至关重要的措施。
而在更大范围内，绘制社会关系图有助于研究人员确定哪些活动具有感染冠状病毒的更高风险，哪些活动更安全。研究人员使用图形数据库对一系列行为进行建模，并使用这些模型为社区提供关键信息，以减少病毒传播。
通过对冠状病毒数据库进行图形化和建模能够获得更多的见解。这个模型可以帮助研究人员确定这种疾病在很大程度上是人们交流互动时传播的，而不是所谓的线性阈值模型，该模型需要一定的暴露量。本质上，任何一个感染冠状病毒的患者都有可能感染邻居，这是造成这种病毒如此危险的重要原因，因此每次互动都意味着具有感染的风险。
2.实时跟踪和治疗进展
随着冠状病毒疫情席卷美国各地，却出现了这样一种趋势：即使患者病例大幅增加，其死亡率却随着时间的推移而下降。这是因为医生能够实时汇总和分析患者数据，从而使他们能够快速确定哪种疗法最有效。这是医生早期确定采用类固醇治疗至关重要的方式。
显然，医生正在通过数据库共享有关成功干预措施的信息，但是这些信息可能很有限，这意味着老弱患者可能面临死亡的危险。此外，还有一些其他重要的治疗要素。而位于低收入地区的医院在疫情最严重时比富裕地区的医院更可能出现重大设备短缺的情况。数据库和数据可视化平台帮助医院跟踪和预测关键的供应使用模式，这可能意味着呼吸机甚至重症监护病房床位之间存大很大的差异，甚至面临灾难性的短缺。
3.跟踪疫苗的开发
尽管了解冠状病毒的传播方式和治疗方法很关键，但大多数专家都认为，除非研发和采用有效的疫苗，否则无法完全控制该病毒的传播。不幸的是，疫苗通常需要很长时间才能生产。例如，研发出第一种水痘疫苗的科学家花费大约5年的时间，而一种疫苗在美国获得美国食品药品监督管理(FDA)的批准上市甚至需要25年的时间。更糟糕的是，研究人员从来没有为其他影响人类的冠状病毒研制出成功的疫苗，例如SARS和MERS这两种严重的冠状病毒。
影响冠状病毒疫苗开发的最大变化是大数据与人工智能模型的交集。目前，这种方法正用于开发多种不同的疫苗，以及确定治疗冠状病毒患者的最佳药物。如果在未来几个月内有疫苗问世，那么可能归功于来自庞大数据库的有效病毒和疫苗模型。
4.查看本地数据
人们正在多个层面上抗击冠状病毒的传播。尽管全球各地的科学家都在努力了解这种疾病并开发疫苗，并且也推出了很多本地计划，这些计划也依赖于大数据系统。然而在城市或州一级，流行病专家已经使用机器学习来分析数据，并确定侧重于居家隔离、社交距离和地方公共卫生运动的有效性。这些模型可以帮助研究人员直观地了解到，当干预措施达到足够的社区渗透程度从而显著减少病例数量以及其他重要的见解，这些见解将有助于企业、学校和其他设施重新开放，同时保持社区的安全。
大数据将为应对疫情传播提供帮助
尽管人们对疾病传播有足够的了解，可以应付任何传染疾病，但仍有很长的路要走。而人们用来控制冠状病毒传播的许多措施和方法可以追溯到17世纪。然而随着大数据的兴起，研究人员能够比历史上任何时候都更快地获得和了解更多的信息。虽然目前有效的冠状病毒疫苗还没有出现，但在不久的将来会取得长足的进步。
