破解大数据走向战场的难题

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。