京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据推动军事思维更新
随着信息技术的快速发展,大数据作为一个崭新的技术手段和思维方式,广泛用于国防和军队建设领域,正在对军事思维产生较大的影响。
大数据促使作战筹划方式更新。与人们过去的思维方式不同,大数据强调分析与某事物相关的总体数据,而不是抽取少量的数据样本;大数据关注事物的混杂性,而不追求事物的精确性;大数据注重事物的相关关系,而不探求之间的因果关系。过去,由于可以掌握的数据不足,战争的不确定性很高,指挥员很容易陷在“战争迷雾”之中。而大数据时代不要求准确知道每一个精确的数据,只需了解事物的概略全貌即可。通过相关数据信息的大量积累,而不是某个具体数据的精确分析,从中提炼出事物运行的规律,判断其发展趋势,为作战行动提供便利。例如,2011年美军击毙本·拉登的“海神之矛”行动背后,就是上千名数据分析员长达十年的数据积累。换言之,是大数据抓住了本·拉登。
大数据引领指挥决策方式变革。在战争中,数据组成了战争中的一切要素,大数据的出现必将要求以全新的数据思维辅助指挥决策。指挥员作指挥决策,越来越取决于大量的数据资源,而非经验和直觉的“拍脑门”。只要掌握的作战数据足够庞大和真实,通过深入的数据挖掘,就可以比较准确地得出敌方指挥员的思维规律,预测对手的作战行动,判断战场态势的发展变化。同时,大数据所提供的高速计算能力,也有助于指挥员更加精确而迅速地设计作战行动方案。因此,可以预见,基于数据的定量决策将和基于经验的定性决策同样重要,基于大数据的决策手段将从辅助决策的次要地位上升到支撑决策的重要地位。例如,美国发布的《2013—2017年国防部科学技术投资优先项目》中,就将“从数据到决策”项目排在第一位,凸显了大数据对其指挥决策方式的巨大影响。
大数据带来新的军事安全隐患。在国防和军队建设领域,大数据技术竞争日趋激烈,数字主权和数据安全的重要性急剧上升,为军事信息安全带来新的挑战。随着数据量的爆炸性增长,一方面,数据库漏洞越来越多,可供攻击的目标随之增加,另一方面,隐藏在海量数据中的攻击行为往往难以被及时发现,核心数据的泄露将对国防和军队建设造成致命性影响。例如,“棱镜门”事件引爆的“大数据暴政”,就是最好的体现。在“棱镜”背后隐藏着一个庞大的“监视帝国”,对我国的军事信息安全带来更大的压力。军事信息安全领域,正在成为继边防、海防、空防、太空之后又一个大国博弈的新型空间。
大数据在军队建设中更加重要。新中国成立以来,我国的国防和军队建设先后经历了零散数据、纸质数据、小规模数据再到目前的大数据等几个不同的发展阶段,数据在其中发挥的作用越来越大。未来一个时期,应当高度关注大数据技术手段和思维方式的发展变化,不断完善国防和军队建设数据的安全体系,统筹考虑大数据军事运用的战略需求,融入国防和军队信息化建设战略布局和发展规划。特别是加强信息资源开发利用与信息技术自主创新的力度,增强国防和军队建设、战史战例、行动样式、敌情状况、战场环境等大数据研发的支持。积极引导大数据发展方向,充分利用大数据的研究和建设契机,推动我国国防和军队信息化建设向更高层次迈进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11