
破解大数据时代的“战争迷雾”_数据分析师考试
忽如一夜春风来。一个大规模生产、分享和应用大数据的时代正在开启。
这神奇的大数据到底有什么作用?如何在战场上有效地利用它?笔者走进军队重点实验室——解放军理工大学指挥信息系统学院军用数据与知识工程实验室,带你一探究竟。
破解“数据海洋”难题
数据不断更新,信息快速传递。战场信息和旅、营、连三级指挥数据在实验室屏幕上高速流转,实验室的郝文宁教授边走边介绍:“未来信息化条件下,战场环境日益复杂,基于信息系统的各种作战力量以大空间、多渠道、多方式广泛作用于多维战场空间,引发了数据规模的爆炸式增长。这些数据由于体量巨大、类型复杂,极易使军事指挥决策者深陷‘数据海洋’,从而影响决策水平和作战效能。”
只见郝教授在大屏幕中输入关键字“机动”,数万条相关信息链接立即分页呈现。郝教授解释,这些数据出自各军兵种和作战部队,往往因“条块分割”而导致数据关联判别程度低,难以支撑协同指挥。因此,如何建立全军统一的数据处理系统,是首当其冲要解决的问题。
据悉,该实验室的大数据研究十几年前就已开始。1998年初步实现了军事训练数据的关系化、标准化管理,2000年实现了多节点群联合作战演习的数据同步,2004年首次提出军用数据完整利用链的构建方法,研发了“军事训练数据服务支撑平台”,解决了诸军兵种联合演习数据的远程接入、汇聚等技术难题。
让指挥员“耳聪目明”
信息化战场的指挥员,需要像大公司CEO一样,紧盯着大数据屏幕指挥战争。因此,数据是否精准、正确,将直接影响指挥决策的成败。
走进数据采集处理实验室,各种形状各异的仪器装备让笔者眼花缭乱。随着陈刚教员的指引,笔者看到3个黑盒子,大小分别像一部手机、一个移动硬盘、一个DVD播放器。据悉,这3个不起眼的装备,就是该实验室为解决演习数据采集而研发的“单兵单装定位设备”“手持调理终端”和“北斗数据处理服务器”。这些装备可随身携带,可以实时采集、传输作战单位信息。
如今,该实验室已拥有全军规模最大的军事训练数据资源,正在加速建设全军首个军事语料库和军事训练本体库。“有了准确的战场数据来源,通过数据深度挖掘,指挥员就能快速获取并分析战场感知元素,从中发现作战对手的军事企图和行动规律。”陈刚教员介绍说,依靠大数据作支撑,指挥员在未来战场上将更加“耳聪目明”。
打赢实验室里的战争
战争胜负归根结底是人才的较量。建设信息化军队、打赢信息化战争,迫切需要一大批军用数据与知识工程方面的专业人才。
在中国工程院李德毅院士指导下,数据规划建模、数据挖掘与信息决策、数据可视化、数据质量控制、数据采集处理、大数据技术等6个课程实验室和2个数据工程专修室相继落成,教学内容、环境、手段与作战部队保持高度同步,该实验室已成为我军军事训练领域基础数据研究与服务保障的权威专业机构。
去年6月,该实验室奉命与南京军区某部进行联教联训,该院本科学员申屠钦受命担任作战“参谋”。接到指挥部传来的新指令,他综合运用各种战场数据和决策辅助系统,迅速制作生成一套完整的作战方案。“实施火力打击!”一声令下,指挥车的屏幕上显示出数套发射单元的操作进程,随着一枚枚“利剑”腾空而起,作战任务圆满完成。
大数据的广泛运用,是数据制胜的信息化战争的必然趋势。未来作战,如何利用战场数据支撑指挥员科学决策,是我们必须应对的挑战和机遇。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29