
大数据是国防动员建设的基础性战略资源
2015年6月,习主席在贵州考察大数据应用展示中心时强调,我国大数据采集和应用刚刚起步,要加强研究、加大投入,力争走在世界前列。毫无疑问,大数据对人类社会发展影响越来越大。在大数据的角逐中,谁掌握了主动权和主导权,谁就占据了未来军事竞争的制高点。
当前,我国国防动员建设在一定程度上还囿于固有思维,陷于传统手段。某地接受上级国防动员检验评估,急征大批装备、物资,因对资源数据掌握不够,军队不知地方存储多少,地方不知军队需求多少,使得这次动员效果很差。而美军早已将大数据用于实战。伊拉克战争中,美军动员各类专业技术兵种达3000多类,征召兵种数量精确到了个位;租用70多颗商用卫星、多个民用网络用于作战保障,完成一次精确制导打击仅需几分钟;与2万多家承包商签订2.3万余项供给保障合同……基于大数据的快速动员、精确动员、联合动员,为美军21天打赢这场战争提供了支撑。
大数据是国防动员建设的基础性战略资源和前瞻性战略高地,随着我国经济社会不断发展,人力、物质、科技、信息等资源极大丰富,为推进国防动员建设提供了坚实基础。但“有了”并不意味着“管用”,特别是在动员时限越来越短、动员种类越来越多的趋势下,把战争潜力实时、精确、定向、快速地转化为战争实力,获取、存储、管理、分析数据显得愈发重要。但由于指导理念与相关建设的滞后,目前我国国防动员数据建设受到诸多制约:法规制度不够健全,数据获取、存储存有诸多壁垒,资源配置、管理缺乏刚性约束;管理体制不够完善,大数据、大统管的思维理念没有根本确立,军民协调发展、良性互动机制尚未形成,分散建设、重复建设造成系统集成局限、整体融合不足;执行标准不够统一,同类资源的资质、技术、产品等指标等级较多,给数据管理、整合造成影响;技术创新不够有力,缺乏自主有效的研究开发,人员管理、分析数据的能力严重不足,等等。
当前,深化国防和军队改革已全面展开,为加强国防动员数据建设提供了难得机遇。各级只有突破万难、乘势而上,充分整合当前军地建设发展成果,大力加强国防动员数据建设,才能为精确动员、快速动员提供支撑,才能在未来战争动员中占据主动。在立法立制上,要加强管理约束,充分发挥行政干预和市场调节两大手段,一边完善国防动员法规建设,确保有效调控、有法可依;一边探索市场调节方法机制,实现良性循环,形成配套完善、“软硬”兼施的法规制度体系。在顶层设计上,要根据不同地区、不同任务、不同形式,建立国家、战区、省、市、县5级国防动员数据库,分级分类科学统筹资源配置,为精确动员、快速动员提供数据支撑。在建设格局上,要深化军民共用共享、相互转化、功能嵌入、优化组合等融合形式,深化全要素、多领域、高效益的军民融合深度发展格局。在能力生成上,要加强集成训练,加大数据获取、管理、分析等各类人才培养力度,组织跨区域、多兵种、实战化国防动员演练,锤炼人员数据运用、资源投送等能力,提高基于大数据的国防动员建设水平。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10