大数据发展现状及军事应用价值范文

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摘要:随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量呈指数级增长，这些数据远远超越了人力所能处理的范畴，于是大数据技术应运而生。本文从大数据技术发展现状入手，对大数据在军事方面的应用进行了详细分析。

关键词:大数据;军事;应用

“大数据”是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。随着我军信息化建设水平的提升，大数据也逐渐出现在各个军事领域，例如航天、航空、情报侦察等多个领域的数据规模已呈现出“大数据”特征。

一、大数据发展的基本情况

(1)麦肯锡提出大数据时代已经到来。2011年6月，麦肯锡题为《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告中指出，当前大数据规模及存储容量增长迅速，已渗透到各个行业和领域，成为可以与物质资产和人力资本相提并论的重要的生产要素。(2)主要IT跨国企业大数据战略。IT跨国企业一直主导着信息产业的发展，部分企业凭借深厚的技术积累在大数据领域独领风骚。IBM将数据分析作为其大数据战略的核心，Ora-cle将数据库作为其大数据战略的中心，EMC将云计算作为其大数据战略的平台，争夺大数据领域发展先机的新一轮竞争已拉开序幕。(3)美国高度重视大数据的发展。2012年3月，美国政府宣布了“大数据研究和发展计划”，大力研发与大数据相关的收集、组织和分析工具及技术，提升从大量复杂的数据集合中获取知识和发现的能力。美军也制定了多个大数据发展项目，投入2．5亿美元以上，在各个部门开展一系列研究计划。可以预见，随着大数据技术的研究和应用，将极大地促进美军在情报侦察、信息化建设、网络安全、指挥决策等各个领域能力的提高。(4)我国启动首个大数据综合试验区的建设工作。2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求推动大数据发展和应用，并在贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，重点打造大数据示范、集聚、应用、交易、金融服务、交流合作和创业创新等七大平台。

二、大数据关键技术

基于大数据的处理流程，综合来看，其关键技术既包括数据分析技术等核心技术，也包括数据管理、数据处理、数据呈现等重要技术。数据分析技术包括数据挖掘、机器学习等人工智能、商业智能技术，涉及关联规则挖掘、集成学习、遗传算法、神经网络、优化、模式识别、预测模型、回归、统计、时间序列分析、关联规则学习、聚类分析等。数据挖掘技术是指通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，是一种结合数据库管理的统计和机器学习方法，从大数据集合中提取模式的技术。机器学习技术是使计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身性能。数据管理技术包括关系型和非关系型数据库技术、数据融合和集成技术、数据抽取技术、数据清洗技术和数据过滤技术。数据处理技术包括分布式计算技术、内存计算技术、流处理技术、云计算技术。数据呈现技术包括可视化技术、历史流展示技术、空间信息流展示技术等。此外，在大数据采集、存储的过程中，还要运用到自然语言理解(自然语言处理)技术(如语音识别、情绪分析等)、大规模分布式存储技术。总之，大数据技术是一系列技术的集合，目前比较流行和公认的大数据技术还有存储数据库、NoSQL数据库、分布式计算技术。

三、大数据在军队信息化建设中的应用价值

如果说云计算为军队信息化建设提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活军队信息系统，使其为军队管理、指挥决策以及官兵生活服务，则是大数据的核心议题。

(1)可促进军队信息化建设。大数据的热潮兴起于新一代信息技术的广泛应用，使得数据规模快速扩大，对大数据的处理和分析的需求日益旺盛，推动了大数据领域的发展。反过来，大数据的分析、优化结果又支撑和推动新一代信息技术的发展。信息化水平是衡量当代军队现代化水平的重要标志，通过“大数据”研发，突破一系列关键信息技术，引领军队信息化竞争从软硬件、网络领域，进一步向信息认知领域跃升。大数据将极大提高军事信息获取、存储、处理、分析、分发等能力，从而促进军队信息化技术的整体跃升。

(2)可提升军事信息系统的情报获取能力。大数据重点关注从“海量数据”中深度挖掘高价值的军事情报，能对来自于多种渠道的信息快速进行分类、整理、分析和反馈，有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题。一是可实现大数据的高效存储和高速传输。当前，各类战场传感器每天采集大量语音和影像情报，其访问和交付的可用性面临着重大挑战，需要提供虚拟化存储技术和超大容量数据高速传输技术，解决数据组织、管理、存储、传输等问题。二是可实现大数据的高效获取和检索。战场感知数据、影像、视频情报等属于非结构化数据，在“大数据”之下搜索困难，无法满足快速决策的要求。这些问题都需要利用“大数据”技术，将多种情报及时进行分析、研究、提取，快速形成实效、精确、实时的决策情报，为军事行动提供支撑。

(3)可提升网络空间作战的侦察和攻击能力。一是大数据技术将有力提升对网络空间的侦察能力。例如，美军的网络内部威胁计划，就是开发工具来检测军用计算机网络与网络间谍活动，及时发现网络上的恶意行为和对已威胁的敌方目标，提升网络态势感知能力和网络监视预警能力。二是增强网络攻击能力。在目前“侦、攻、防一体”的网络空间作战中，作战行动的速度已达到了“秒”级，是真正意义上的“发现即摧毁”，大数据技术将有力地提升网络侦察、发现、跟踪能力，进而增强网络攻击能力。

(4)可降低军事信息系统的运行成本。大数据技术的前提是要有规模“大”的数据，为此，当前的军队信息化建设要在云服务理念的推动下，建立多个大数据中心，发挥大数据技术的作用，提高信息处理和分析能力，实现信息共享。这样客观上就减少了各个军事部门独立建设的投入，从而降低了军事信息系统的运行成本。

参考文献:

［1］涂子沛．《大数据》广西师范大学出版社，2012，7．

［2］李芬．《大数据发展现状及面临的问题》西安邮电大学学报，2015，9．

［3］程学旗．《大数据技术进展与发展趋势》科技导报，2016，10．

作者：刘志华