京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”运用,信息化战场“拨云见日”_数据分析师
核心提示
当前,国际互联网正以每秒产生数以万TB的海量数据在加速暴涨中。
据国际权威机构统计,目前每天约20亿人使用互联网,网络攻击时有发生,“大数据”环境支撑下的信息网络安全形势日趋严峻。
据悉,目前在全球范围已有40多个国家相继颁布了网络空间安全实施战略,保障信息网络安全,迎接新军事变革挑战,在各军事强国中均上升为国家安全战略。
“大数据”思维 挑战机遇引领发展
纵观战争史实,军事领域一直是先进技术的天然试验场,兵家通过驾驭一次次科技革命,将人类智慧、战法与科技创新高度融合,使军事变革不断被推上时代高峰。
外军研究认为,现代无定型术语“大数据”,海量般信息生成一个杂乱的大背景,就如同浩瀚大西洋换算成水,若每加仑代表一个字节或字符,其数据存储量将带来前所未有的挑战。简单来说,“战争中如果能够将几个小时的视频降至最关键的30秒视频,这本身就是一个胜利。”
据外媒披露,美国防部近来在探索大数据的军事运用时,面对迫在眉睫的预算紧缩形势感到巨大压力,担忧战时驾驭大数据能力不足会带来严重的影响,因为战争中海量信息暴涨,意味着所有军事行动将被淹没,所以强调以“大数据”思维引领发展。
“大数据”决策 夺取认知的新高地
现代战争,是基于信息系统的体系作战,战争决策无疑将高度依赖基于海陆空天广阔战场的信息网络数据分析和与指挥员高超指挥艺术的有机融合,而“大数据”运用则将成为提高科学决策能力、决定战争胜负的关键因素之一。因此树立“大数据”观念,抢占“大数据”认知领域新高地,成为时代发展的必然要求。
伊拉克战争中,各国军事专家对战争态势每每做出的预测,均出现了严重误判,这除了战争善以奇制胜,更为重要的也是因为思维观念与信息时代严重脱节或格格不入所致。甚至人们对“大数据”的影响已产生由局部到全局、由单纯到繁杂、由因果到关联的根本性变化完全缺乏认知。所以说,信息时代只有重视“大数据”认知,才能做出科学决策,战时才能真正掌握克敌制胜的主动权。
“大数据”驱动 善以数据之兵取胜
其实,“大数据”是由海量数据小溪汇集而成的。所以科学探索“大数据”规律,提高驾驭“大数据”能力,才能够练就打赢真本领。
军事活动是孕育战争“大数据”最肥沃的土壤。军事训练、演习甚至包括抢险救灾、反恐维稳、安保警戒等非战争军事行动,都能够获取武器精度、弹药效能、反应速度、行动能力、保障水平、地域地形等最原始的大量作战数据信息,这些数据均可成为军事谋略、战法创新、指挥作战等最宝贵的资源。
打仗重数据,才能够实现“作战决策快速正确、指挥控制精确高效、火力打击联合准确、支援保障及时顺畅”目标。然而,在“大数据”环境背景下,作战数据决不只是参战人数和武器装备数量的简单叠加,而应从包括军心士气、战斗作风、地理环境、作战效能、智力资源等实战需要出发,通过科学分析,生成综合战斗力数据,并善于解决制约体系作战的瓶颈问题,从而消除信息化战争迷雾,达到善以数据之兵取胜的新境界。
“大数据”谋略 庙算运筹直面战场
据悉,奥巴马曾高度评价“大数据”,是“未来世界的新石油”。
高技术战场,指挥信息系统纵横交织,就如同高效传输的石油管线,能把作战数据源源不断输送到各指挥作战系统,使海陆空天电网基于信息系统的联合作战体系实现一体化高效运转。
可是“多算胜,少算不胜”,军事资源的利用,并不能单纯依靠技术来简单加工处理,而必须依靠军事谋略和战法创新运用,才能够“点石成金”“出神入化”。历史上,孙膑减灶擒庞涓、虞诩增灶破羌,无不是通过隐真示假克敌制胜的。因此“大数据”时代,“知己知彼”“庙算于先”必将更富传奇色彩。
现代高技术战争,信息获取能力空前增强,侦察手段丰富多样,必须与“大数据”战法相适应运筹谋略,方能克敌制胜。而且无论宏观还是微观,必须对战场态势、信息情报、作战保障、水文气象等信息数据了如指掌,对装备状况、杀伤机理、作战成效等数据明察秋毫,且善用人工智能、云计算等高新技术巧出奇兵,才能够智胜强敌。所以,信息化战争在海量“大数据”支撑下,谋略制胜必将上演连台活剧。
文章来源:CDA数据分析师培训官网 CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09