
摘要:下文阐述了大数据分析技术的价值以及大数据的概念及特性,并探讨分析了大数据分析技术在军事领域中的重要性,战事情况演习、军事信息化建设以及军事管理等场景都是可以应用到大数据分析技术的。
人类社会发展经由农业时代、工业时代,步入新一代信息技术普遍应用为标志的信息时代、数字时代。当前大数据分析技术已被广泛应用,基于此,将大数据分析技术运用至军事领域,在保证军事机密的前提下,如何提升大数据技术在军事领域的运用效率,需结合大数据的特性、技术特征等进行具体分析。
1、大数据的概念及特性
1.1 大数据的概念
“大数据”虽然在现今世界中是一个被广泛应用的名词,但对其尚无一个通说性质的、精准的定义,仅从字面上理解,无法将其与“海量数据”“数据库”等概念进行区分。在众多概念界定中,发展出了“3V概念”“4V概念”,此外还有维基百科对大数据的定义:“大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集”[1]。实际上,有学者认为在对某一事物难以形成精准定义时,应当对其特征具以把握,有助于避免单纯的概念之争,从而对事物之本质进行理解。[2]
1.2 大数据的特征
国际数据公司(InternationalDataCorporation,IDC)认为大数据应当具有“4V”特性,即所谓规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)和价值型(value)。[1]首先,大数据的系统储存容量、处理量与传统的数据库型存储模式不可同日而语,即其具有规模性。譬如,百度公司的处理器一个月能够处理大概1500PB的数据,阿里巴巴公司的淘宝交易平台每日的交易量亦有几千万单,单是对这些搜索或交易中的数据进行存储,传统数据库的技术即无法支撑。此外,大数据更多的是对网络数据进行实施输入、实施更新,并不断运用数据分析技术做出有利于决策的辅助功能,而数据库则在对过往数据进行存储,大数据的实效特征更加明显。
其次,大数据的多样性特征体现在其能够收集主体不同方面的数据来源,譬如在大数据网络购物中,利用主体在网络数据、公司企业数据、学校数据等多方面的数据来源,对其进行整合分析出主体的消费偏好、消费习惯,并精准投放广告或推送。数据多样性还体现在处理数据模式的多样化,其可以利用同一数据来源进行多方面的分析,得出多方面结果,有助于更好发挥其辅助功能。
此外,大数据的高效应用,亦即高速性主要得益于计算机处理技术的发展,之前的利用数据库数据进行数据分析,尤其在海量数据面前,需要一定的时间将其输入计算程式当中,在等待计算结果的过程中亦需要耗费时间。但大数据技术在日益更新的计算机计算技术之上,能够快速地对数据进行分析并应用,其高速性得以呈现,数据从采集到分析的过程变得极为迅速,通常在几秒之内整个过程就可以完成。
最后,价值性主要是指大数据必然具有一定的经济价值或数据价值,或能够利用其创造经济利益,或能够将其作为数据基础进行分析,具有“大数据时代的预言家”之称的迈尔士恩伯格曾经说过,大数据的意义及主要任务就是对数据进行预测,而不需要像人类或者是机器人一样去思考问题。[3]大数据技术是将计算功能运用至海量数据之中,通过分析功能将预测的数据分析出,大数据的主要目的就是要对数据进行预测性处理。简言之,大数据是在人们有意识地进行收据并分析的基础上能够产生价值的一类数据。
2、大数据分析技术的价值
大数据分析技术的出现,促使“数据库”向“大数据”发展,从数据库时代发展至大数据时代的过程中,数据分析技术逐步推广、应用范围逐步扩大。一方面,数据的表现形式多种多样,将各种数据进行统合并分析是大数据分析技术的一大亮点,另一方面,如前所述,大数据的意义在于进行预测,而预测目的则在于更好地为人类发展提供辅助。
2.1 对多样化表现的数据进行分析
在信息化时代的当下,数据的表现形式早已突破纸质的文字记录,而呈现出多样化的态势,网络浏览数据、消费数据、信用履约记录等都是可以加以利用的数据基础或数据来源。数据分析技术的优点即在于不仅可以将一类数据进行统合分析,同时对于不同表现形式的数据,可通过一定的计算程式将其转化,从而进行分析与发掘。譬如当今信用消费在日常生活中日益增多,但个人的消费记录、信用状况体现在各个方面,金融机构如何将购物网站、银行、信贷公司甚至司法系统中有关个人的信用记录情况进行统合,并加以分析是需要解决的关键问题。前已述及,基于大数据的价值性,上述机构可以互相之间签订协议或建立数据共享框架,在保护数据主体隐私、秘密的基础上,对相关数据进行分享或买卖。此外,浏览数据与信用履约记录是以不同表现形式记载的数据,发掘二者之间的关联则依赖于计算机程序的编写,在基础的数字、文字等资料上发掘出具有价值的信息是大数据的一大特性。
2.2 数据预测分析
相比于传统的统计方式来说,数据预测分析是更高效的计算方式,其高效不仅体现在进行计算的速度更快,更多地表现在整体提升数据运用主体的决策效率,数据预测分析主要以预测为主,计算机运用数据预测分析能够预测计算将要发生事件的概率。一般数据预测分析技术运用在一些所需要预测的行业,譬如银行职业、处理保险的行业,或数字广告的制作行业,通过预测分析为数据主体或其客户提供符合自身偏好的服务。数据预测分析根据处理数据能够快速地根据当下的数据计算出以后的形势走向,现阶段多数企业均已将预测分析的技术运用至其商业运营与商业竞争中,通过大数据的分析技术能够促进各个企业快速发展。
3、大数据分析技术在军事领域中的应用
军事技术不仅可以应用至战争,在和平年代,军事领域的先进技术在抢险救灾、国防建设等方面都可以发挥重要作用,故而其所采取的信息技术一定是国家信息技术里面最先进的。军事领域在发展的同时作为人类科技发展的临床试验,不断地在前进,并走在世界科技的前沿。在大数据时代到来的同时,军事领域也需要进行全新的改变。不仅是在信息战争中,在其他军事技术的应用领域,需要通过信息化对数据进行掌控,以信息化来开展预测。因此大数据分析技术在军事领域之中有着重要的意义。
3.1 提高军事管理水平
在管理学领域分为德鲁克和戴明两大主流学派。虽然其都有各自的管理门派方式,但是其共通点之一便是认为:“不会量化就无法管理”。[4]数据存在的意义之一就是其可以作为管理的基本依据。大数据分析技术的特点之一就是大数据更注重于事物的整体而非细节,将大数据分析技术应用在军事领域会使军事领域中的管理更加强势,在军事资源的调动与配置等方面,整理的军事管理尤为重要,运用大数据分析技术能够向决策层提供更为直观、精准的资源分配现状,从而有助于其根据现状来进行资源调度,并且大数据的分析技术本身就是区域自动化的一项技术,将大数据应用在军事领域之中会使管理更有效率。
3.2 进行战事情况演习
在战争之中若想取得胜利,备战与演习是必不可少的步骤,在战争前通过演习进行备战,然后在备战之中寻找不足之处有助于国家军队在最大化效益下实现最优目标。大数据分析技术的作用在于可以将不同情境下的战事情况进行模拟分析,从而通过系统分析预测结果,为战事提供准备,既避免了大规模军事演习对于国防资源的耗费,同时可以在计算机技术的帮助之下为不同天气、武器、军事装备状况下战事情况提供数据与情报。
大数据分析技术还可以应用于武器设备的研发中。可以将武器的信息数据输入到信息系统中进行信息和应用之间的转变,通过应用大数据之间的信息相互联系进行透明化转变,使武器的信息化程度增高,通过大数据分析技术对不同情境、不同材料等对武器影响的基础资料,通过虚拟系统之间的模拟将武器之间的价值进行提升。同时,将大数据应用在武器之中可以代替人力并且减少耗时。
3.3 提升军事化信息水平
在之前科技不发达年代的战争之中,克劳塞维茨就曾提出过“战争迷雾”[5]的概念。所谓“迷雾”是指在纷杂的战争中,因交通运输、信息传递等困棘,信息极其难以获得,并且受制于前述困境,信息到达时已难以保证其时效性。在大数据时代,“战争迷雾”有了可以破除的路径,利用大数据分析技术可以为军事战争进行预测,在大量的数据之中挑选出正确而又有价值的信息,试图掌握对方的信息,达到作战胜利的目的。
大数据分析技术在军事领域之中发挥着重要的作用,现如今以大数据分析技术为核心对军事数据进行处理和预测已成为时代所趋;在军事方面建设起网络数据,将军事理论转化为信息化建设日益普遍。大数据分析技术的广泛应用,使军事领域更加智能化。
4、结语
在现如今科技快速发展的时代背景下,信息成为了国家经济社会发展的重要资源,大数据作为科技发展过程中的重要一环,同样在军事领域方面发挥着重大的作用。重视大数据分析技术,并将其运用至军事领域,有助于军事信息化管理水平和军事决策科学化。
参考文献:
[1]陶雪娇,胡晓峰,刘洋.大数据研究综述[J].系统仿真学报,2013(S1):142-146.
[2]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013(1):146-169.
[3]王元卓,靳小龙,程学旗.网络大数据:现状与展望[J].计算机学报,2013(6):1125-1138.
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[6]张雯皓,王学智.浅谈大数据在装备保障中的应用[J].价值工程,2015,34(21):182-184.
王璟旻,肖远.大数据分析技术及其在军事领域中的应用[J].价值工程,2019,38(28):251-252.
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