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破解大数据走向战场的难题

来源:网络整理 热度:℃ 时间:05-16
摘要:从数据分析角度来看,海量数据对于得出正确的分析结论有着积极意义。因为只有当数据达到一定量且足够大,才能提供可信的规律分析。

       随着大数据在军事领域的逐步开发和应用,越来越多的人认为在未来战场上,只有具备大数据优势的一方,才能立于不败之地。但依靠大数据打仗,并没有看起来那么美,也并非一蹴而就,而需要破解相应的难题。

       需要破解数据搜集难题。从数据分析角度来看,海量数据对于得出正确的分析结论有着积极意义。因为只有当数据达到一定量且足够大,才能提供可信的规律分析。但海量数据可能并非你希望的数据,并非有用数据。收集数据是为了发现其背后隐藏的信息、规律,然而现实中,有时所谓的海量数据对分析某一特定问题,恰好是没有价值、毫无意义的冗杂信息。在军事领域,尤其容易产生这种现象。军事领域历来有“战争迷雾”之说,根本的原因在于敌对双方或多方拼命隐真示假,甚至有意制造伪信息实施干扰。诸如此类的现象,决定了有价值情报搜集之难。而要成功运用大数据技术,最重要的前提是必须有可分析的材料,破解数据搜集难题,真正回答谁来收集数据,怎样收集数据? 在平时训练中,如果采集到的数据不准、质量不高,就难以确保评估结果的真实性和有效性;在战时,如果不能及时获取敌方数据信息,准确辨别敌方的干扰、迷惑或欺骗数据信息,都可能造成误判。

       需要有让数据说话的程序模式。很多推崇大数据的人认为,“有了足够的数据,数据就可以自己说话”。但数据怎样才能“说话”?从理论上讲,数据根本无法自己说话。要让庞大的数据“表达观点”,必须有过硬的软件设计、分析程序,以助于以技术分析手段得出数据内隐含的结论。没有符合实际善于淘尽黄沙见真金的分析程序,空有大数据也不能得出正确结论。而且即使有大数据分析程序也要对其分析结果保持一定的谨慎,因为只要是人为设计的东西,都难免有缺陷,并不能使人们摆脱曲解、隔阂和错误的成见。有专家指出,偏见和盲区同样存在于大数据技术中,就像它们存在于个人的感觉和经验中一样。大数据重混杂性轻精确性、重相关性轻因果性,能够发现“是什么”而不探究“为什么”。大数据验证人们对社会和战争的分析结论,有时比提供分析结论更为适合。

       需要有与数据分析配套的决策机制。信息化战争已经进入“秒杀”时代,而大数据技术能在很短时间内进行问题分析,应该说有其适应快速反应的优势。但如果没有与之相对应的指挥决策机制,大数据的这一优势也可能遭到削弱。如果军兵种间的壁垒仍然很高,各作战系统都在生产自己的数据且不与体系共享,那么大数据就难以发挥相应的作用。与之类似的是,如果指挥体制不能融合各种作战力量,各军兵种自行其是,那么大数据即使分析出正确的结论,也会因为要经过冗长的周转期而导致错过最佳作战时机。因此要想真正利用大数据打仗,必须突出“网链聚能”,强化信息系统综合集成,充分利用高度融合、互联互通、资源共享的指挥信息系统,有效发挥信息流对物质流和能量流的支配作用,实现作战力量的高度聚合、作战资源的合理分配和作战效能的精确释放;着力实现数据资源的统一化、规范化、交互化、标准化,为信息系统综合集成提供稳定规范的数据环境。