
直面大数据人才方阵培养难题
信息技术发展至今,已使战争体系的“眼”看得更远,“耳”听得更清,“拳”打得更准,“身”藏得更隐蔽……但某种程度上,诸如在复杂战场上该打击哪些目标,以什么力量打,打到什么程度等关系制胜全局的问题,目前仍主要依靠指挥员主观经验来判断。而大数据存在的意义,就在于从本质上提高战争体系的智能性,更好地探寻并利用现代战争制胜机理。
近年来,我军在作战训练数据建设运用等领域取得长足进步,但与大数据时代战争的要求相比仍存差距,一些基础性根本性问题至今仍缺少令人满意的答案。如到底该采集哪些数据?如何高效采集数据?怎样保证各级各类数据的真实性?如何分级管理数据?怎样处理数据共享与数据安全的关系?如何针对不同战争态势有效应用数据?探索这些问题离不开高素质的人。换言之,要想真正探寻现代战争制胜机理,离不开大数据技术;要真正掌握大数据技术,离不开大数据人才方阵培养。而要加强大数据人才培养,必须直面当前我军大数据人才培养“四难”:
破解院校培养难。受条块分割的管理体制所限,目前我军军兵种和军(士)官岗位设置,均缺乏对口数据岗位,仅有个别单位设置了数据中心等机构。这类岗位设置,直接影响到院校招生培养计划,导致院校无法合理招收数据专业学员,相关学科建设受到重重限制。受计划主导的教育管理方式所限,当前快速发展的信息技术人才需求与军事教育审批环节间出现了令人深思的矛盾,导致大数据军事人才培养难以避免滞后性。受指技分离的人才培养模式所限,在现行院校管理体制下,指挥院校与技术院校间很难达成深度协作,从而导致大数据教育基础条件的缺失。解决上述难题,可考虑允许部分军事院校借鉴地方普通高校自主招生和灵活设置专业模式,及时设置大数据培养等相关专业,提高对人才需求变化的快速反应能力。
破解实践学习难。当前,大数据实践教学面临多种困境。受军事大数据建设水平所限,军事大数据建设在我军起步晚,众多建设细节需要摸着石头过河,目前仅在部分领域取得初步成效,数据量亟待提升,数据的可用性和真实性有待验证,还难以提供良好的实践学习平台。受军事大数据建设的复杂性所限,军事大数据点多面广,内容庞杂,横向上涉及众多机关、部队、院校和科研机构,纵向上包括数据采集、数据管理和数据应用等多个环节。不同单位的分工不同,甚至大相径庭,从而使系统实践学习面临较多困难。解决大数据教学实践难,必须切实培养依据大数据决策的文化,并考虑尽快建立大数据教学实验中心,理顺学员实践渠道和流程,促进军事大数据实质发展。
破解人才引进难。大数据技术涉及应用数学、统计学、人工智能、软件工程和管理科学等多领域专业知识,人才培育复杂,在我国尚处于起步阶段。而社会各行业各领域对大数据人才的需求却很迫切,在激烈的人才争夺中,军事领域并不占明显优势。尤其是,大数据人才是国际社会争夺的主要人力资源之一。截至今年3月,美国新增数据分析高管职位的数量已占全世界的44%,但美国只能提供23%,不足的部分必然会从全世界网罗。国际大数据人才资源争夺,形势更为严峻。而要想吸引和保留大数据人才,必须以多种优惠条件吸引人才,并为其提供施展才华的广阔平台,尽可能地留住人才。
破解军民共育难。近年来,我国依托普通高校培养国防生的路子越走越广,为解决我军急需的专业人才发挥了重要作用。但目前国防生的培养多以本科阶段为主,较少涉及研究生层面。而由于大数据技术的前沿性和复杂性,在本科阶段设置该学科培养人才的难度较大,导致依托普通高校培养专门大数据人才条件不够理想。同时,我军人才培育以计划为中心,而普通高校和成功企业等领域的人才培育则强调以市场为导向,这种指导思想上的显著差异也使军民共育人才的政策制度存在某些缺失或错位。可以想见,如果不重视发挥杠杆的调节作用,大数据人才培育的效益恐怕难以有效提高。
战争的较量归根结底是人才的较量,深化军事斗争准备,提高打赢现代战争能力,需要我们切实研究破解大数据人才培养难题,加快打造大数据人才方阵。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15