大數據對未來作戰的影響

Ⅰ 美軍把大數據分析引入作戰(1)

美軍把大數據分析引入作戰(1)_數據分析師考試

信息技術帶給現實世界的最大變化之一就是萬物皆可數據化，這使人們更加堅信「世界的本質是數據」「數據將會改變世界」，大數據標志著信息社會終於名副其實。大數據時代的到來會深刻地改變整個世界，也會改變人類的思維方式，同樣也會改變戰爭。

機器人、自治系統、小型化、大數據和三維技術將是未來海上作戰重點發展領域。美國海軍既注重與傳統的武器製造商如洛克希德·馬丁公司緊密合作，同時也在尋求與谷歌等商業公司的合作，以提高未來海上作戰的能力。近年來，美國海軍與洛克希德·馬丁公司、高校以及谷歌和IBM等IT企業合作，從而引領海軍技術進入大數據時代。大數據來源眾多，以驚人的速度、數量和種類發展，這就使得使用現有技術分析非常困難，特別是藉助iPhone等現代觸屏科技產品將產生新的大量數據，並可智能操控、無人操控。美國軍方一些高級研發人員表示，他們尤其對海軍艦艇的控制台感到不滿，對於平均年齡18歲，在成長過程中一直伴隨著iPhone和iPad等現代觸屏科技產品的水兵而言，這些控制台的操作並不直觀。他們建議，海軍習慣於對那些從小就學會使用iPhone的新兵說「忘了iPhone吧，我要教你如何使用操縱桿」，試圖用新兵所熟悉的現代科技（包括大數據、雲計算等）來取代操縱桿式的陳規舊習。長期以來，美國海軍艦載感測器、飛機和其他平台產生大量的數據，但是這些數據沒有被有效地利用，需要大量的人力。美國海軍通過整合這些類型的信息支持戰術作戰的能力非常有限。美國海軍研究局（ONR）稱，目前，機載、艦載和其他部署的系統產生了大量數據，想要在作戰環境中利用全部數據已經變得很困難。

戰場數據集成是大數據技術軍事領域運用的關鍵，隨著雲計算、通信、媒體和移動計算的快速發展和深入應用，戰場的數據量還將快速增長。大數據時代最大的亮點就是人和社會的計算，越來越多的問題都將通過計算得到解決。大數據是指人類有前所未有的能力來使用海量的數據，在其中發現新知識、創新新價值，從而為社會帶來「大知識」「大科技」「大變革」和「大智能」等發展機遇。大數據時代通常具有四大特徵：一是數據量大，數據量級已從TB發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。二是多樣化，數據類型繁多，多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置等半結構化和非結構化數據信息。數據品類將極其混雜，關聯度一般極低，而且在相當長的時期內非結構化數據會占據大數據的主體。三是處理快速化，數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理；處理工具亦在快速演進，軟體工程及人工智慧等均可能介入。四是價值高和密度低，大數據往往意味著極高的價值，但同其體量一樣，正是因為極小價值的海量匯合，才形成了大數據的高價值。現在隨著各項創新技術的匯集，大數據展現出了大量的新機會，特別是軍事領域的運用。這些趨勢決定著最重要的戰場需要，可視化戰場要求軍隊數據處理高速化、精準化以保持戰鬥力，武器裝備信息整合要求在數據合並後能成功地集成。

美國奧巴馬政府在獲得連任後不久就宣布投資2億美元拉動大數據相關產業的發展，將「大數據戰略」上升為國家意志。美國政府和軍方都明確表示，國家擁有數據的規模、活性及解釋和運用將成為綜合國力的重要組成部分，對數據的佔有和控制甚至將成為海權、空權、陸權之外的另一種核心資產。因此，未來戰爭與其說是石油戰爭不如說是大數據戰爭。美國海軍通過採用突破性的分析工具建立海軍大數據生態系統來解決此問題。美國海軍希望尋求利用大數據增強作戰能力的方法，通過整合IT系統數據和作戰系統感測器獲得實時結果，利用雲計算和大數據技術發展作戰工具。例如，允許指揮官在船上查看儀表盤，能夠實時跟蹤任務中發生的一切，掌握預期的變化情況，並推測可能的結果。

目前，美國海軍主要集中在兩個領域即反潛作戰和一體化防空反導系統，來提升大數據對作戰的效果和能力，尋求增強威脅評估預警、作戰識別、一體化作戰和任務計劃以及執行能力。美國海軍主要在以下四個方面開展研究：建立海軍數據科學通用的基礎體系架構，用於不同機構間數據表徵和共享；引入數據源並建立索引，通過海軍的雲環境利用大量的數據集合；進行海軍作戰分析，開發先進的分析工具支持作戰，特別是反潛作戰和防空反導作戰；利用雲計算的安全性和完整性，增強海軍防禦能力。

以上是小編為大家分享的關於美軍把大數據分析引入作戰(1)的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅱ 未來戰爭 用大數據奪取制信息權

未來戰爭：用大數據奪取制信息權
信息戰打的就是信息流的戰爭。從整個信息流的轉換來看，誰控制了最真實的信息流，誰就控制了這場戰爭的主導權。奪取制信息權已經成為奪取制空權、制海權的先決條件，是未來戰爭勝敗的決定性因素。
隨著信息化不斷發展，人類社會已經進入了一個不折不扣的「大數據時代」。每天，遍布世界各個角落的感測器、移動設備、社交網路和在線交易平台生成上百萬兆位元組的數據。美國奧巴馬政府甚至將大數據稱為「未來的新石油」，誰掌控了數據流誰就將主宰未來世界。眾所周知，軍事領域一直都是人類最先進科技的實驗室，大數據無疑將給未來戰爭形態帶來巨大的改變。
大數據「大」在哪兒
麥肯錫全球研究所對大數據的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合（datasets）。
中科院計算機所研究員王偉平告訴《中國科學報》記者，大數據的「大」，理所當然，首先指的是數據體量空前巨大，遠遠超出傳統計算機處理數據量的級別。
當前伴隨著計算機網路技術的迅速發展和互聯網的高速普及，信息數據量已由TB（1TB=1024GB）級升至PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB）、ZB（1ZB=1024EB）級，並仍在呈爆炸式地增長。據悉，全球在2010 年正式進入ZB 時代，2012 年全球數據量達到5.2ZB，預計到2020年，全球將總共擁有35ZB 的數據量。有一個形象的比喻可以幫助人們理解這些數據的規模。如果把35ZB 的數據全部刻錄到容量為9GB 的光碟上，其疊加的高度將達到233 萬公里，相當於在地球與月球之間往返三次。
其次，王偉平表示，「大」也體現在處理的數據類型多樣化，遠遠超出傳統數據格式和分析工具能處理的范疇。
以往數據大都以二維結構呈現，但隨著互聯網、多媒體等技術的快速發展和普及，視頻、音頻、圖片、郵件、HTML、RFID、GPS 和感測器等產生的非結構化數據，每年都以 60%的速度增長。預計，非結構化數據將占數據總量的80%以上。
此外，他認為大數據還要求數據處理的實時性。大數據的數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理，能在第一時間抓住重要事件發生的信息。
如果從軍事領域看，指揮控制系統、天基支持系統、信息處理系統，各種偵察、監視、探測系統的信息量越來越大，大數據在指揮機構中的管理也變得空前重要和復雜。如何對海量戰場數據進行存儲與深度分析，如何判別數據的真實性，數據來源的可靠性，確保數據傳輸的安全性，是未來戰爭雙方面臨的問題。
信息化戰爭對大數據的要求
軍事理論界普遍認為，早在上個世紀90年代，信息化戰爭開始崛起。它是一種通過使用信息化戰爭武器影響敵方信息與信息系統，保護己方信息與信息系統，從而取得戰場信息優勢的作戰樣式。它本質上是通過信息作戰手段，以「信息流」控制「能量流」和「物質流」，剝奪敵方的信息優勢、保持己方的信息優勢，從而奪取戰場制信息權。
軍事評論員宋忠平向《中國科學報》記者解釋，傳統的信息戰包括了網路攻防戰，常規作戰中的干擾與反干擾，還有刑偵系統下的偵測與反偵測等內容。「信息戰打的就是信息流的戰爭。從整個信息流的轉換來看，誰控制了最真實的信息流，誰就控制了這場戰爭的主導權。」宋忠平說，「奪取制信息權已經成為奪取制空權、制海權的先決條件，是未來戰爭勝敗的決定性因素。」
但他也表示，傳統信息戰在處理信息以及數據方面遭遇到了各種挑戰。首先是傳統信息通道有限，無法一次獲取大量信息。同時，不僅僅是數據量大幅增加，數據形式包括了戰場感知數據、影像、視頻情報等各種類型，僅僅依靠現有信息技術，不能及時高效地分析和處理這些數據。
據報道，伊拉克戰爭爆發當日，美軍駐卡達和科威特前進指揮所由於無法處理保障機構提供的海量數據，不得不關閉設備，從而造成指揮所與部分突擊方向的通信聯系幾乎中斷。
此外，宋忠平指出，傳統信息系統的數據分享能力比較弱。「傳統戰爭是一種離線狀態下的作戰方式，上級給下級分配任務，並在離線狀態下執行，最後向上級匯報一個戰果。而且命令一般只能管一個軍一個師，因為他們往往是作為一個獨立的作戰單位。這也導致了相關部門往往各自為營，影響協同作戰的效率。」
在這樣的背景下，信息化戰爭對大數據傳輸、存儲、分析產生了特殊的要求。
首先是數據處理的實時性要求。信息化戰爭中產生的海量數據最終要匯集到各級指揮中心和處理中心，這些數據源源不斷地從各種感測器、情報機構以及信息中心傳輸匯聚到一起，要對這些數據進行實時處理。宋忠平認為，戰場所有信息哪怕是一個單兵的信息都需要通過大數據傳到指揮控制中心，以了解前線情況，特殊狀況下甚至可以對某個單兵的裝備下達命令。因為，他可能正處在最有利的地形，可以獲取最大的優勢。
其次是數據融合。宋忠平提出，通過使數據鏈的連路拉短，以前需要四至五級的管理才能下達命令，未來可能只需要三級管理完成，這樣才能有助於一體化作戰，而不是各個軍兵種單獨作戰，隨時隨地調整作戰指揮。
此外，在他看來，大數據時代，信息防禦難度尤其加大，對於數據安全要求更高。一般而言，信息化戰爭對數據傳輸的信息安全要求主要體現在解決防竊聽、抗干擾和防止虛假信息欺騙的問題上。未來恐怕需要一套新的防禦機制，以確保信息安全。
由此可見，在大數據時代的信息化戰爭中，各國軍事體系的對抗將在更大程度上依靠各種軍事信息系統、軟體和數據，在正確的時間、正確的地點為正確的決策、指揮和控制提供正確的信息。而使信息實現快速合理分發的前提，是要有對數據的統一調度和管理，讓最即時的戰場信息傳遞到最迫切需要的部門。隨著戰場數據量的增大，高效存儲與分析海量數據，從數據中發掘敵我態勢的變化，預測出最合理的作戰方案，使海量數據更好地為信息化戰爭服務是軍事大數據處理的目標。
軍事數據挖掘面臨挑戰
不過，王偉平指出，大數據時代面臨的一大挑戰是信息的價值密度低。無論是分析人員還是智能系統都需要「大海撈針」，從海量數據中找到有用信息。「這也充分體現了數據挖掘的重要性。」他強調。
數據挖掘是一個在海量數據中利用各種分析工具發現模型與數據間關系的過程，它可以幫助決策者尋找數據間潛在的某種關聯，通過發現被隱藏的、被忽略的因素，就能夠在數據存儲和管理過程中，挖掘出重要的情報信息，作為決策和行動的依據。
據宋忠平透露，在「9·11」事件發生前，情報研判人員是掌握了大量數據的，但卻忽視了其中有價值的情報。
因此，在「9·11」事件之後，美國國防部高級項目研究在次年的技術年會上，闡述了如何在統一集成的資料庫中應用數據挖掘技術。
所謂新的數據資源就是「交易空間」。如果恐怖分子要計劃、執行一次恐怖活動，他們必定會在信息空間留下某種「數據腳印」。也就是說，他們需要「交易」。這種交易的數據記錄，可以是通訊、財務、教育、醫療，也可以是旅行、交通、出入境、房屋等等其他一切數據記錄。美國正是在「交易」空間中應用數據挖掘技術，從而發現和追蹤恐怖分子的。
據了解，2002年，阿富汗境內的大毒梟准備為基地組織等恐怖分子提供資金時，美軍的情報分析人員正是通過數據挖掘，把作戰方案庫里的數據與有關基地組織情況庫里的資金數據進行實時、自主關聯，從而指導美軍先敵一步採取行動。
那麼，如何從技術上提升數據挖掘的能力。王偉平告訴《中國科學報》記者，在入口處對數據質量進行把控是非常關鍵的。也就是說，數據准備是數據挖掘的重要前提，因為它直接影響到數據挖掘的效率和精準度。「如果質量參差不齊的數據統統進入通道，便很難再對質量不高的數據進行處理，他們將對有用信息造成嚴重的干擾。」
簡言之，在數據准備階段，需要對數據進行清洗，其次，選出需要分析的數據，縮小處理范圍。而在數據預處理階段，包括了消除重復數據、消除雜訊、遺漏數據處理、數據類型轉換等，目的是把數據處理成適合於數據挖掘的形式，並在數據選擇的基礎上對挖掘數據作進一步的約簡減少內存資源和處理時間，使挖掘更有效。
未來戰爭形態將發生改變
奧巴馬政府於2012年3月29日發布了《大數據研發倡議》（Big Data Research and DevelopmentInitiative），將大數據研發提升為國家政策。而美軍大數據項目正是美國國家項目的重要組成部分。據了解，美國國防部及其下屬國防高級研究計劃局現有的大數據項目共有10個，其中，數據到決策、網路內部威脅、影像檢索與分析、X-數據項目等是具有代表性的。
最重要的數據到決策項目，主要指的是通過各種新途徑充分利用海量數據，整合感知、認知和決策保障系統，以創造一種真正自主的系統，使之可以自主機動作業並作出決策；網路內部威脅項目目的是通過採用新式網路威脅判斷技術，提高探知網路刺探活動的精度、頻度和速度，從而及早暴露和防範對手的破壞活動，並提升己方的網路安全水平；影像檢索與分析項目一旦取得成功，分析人員將能從海量視頻庫中快速、精確地檢索特定的視頻內容，由此便能充分、高效地挖掘影像中隱藏的有用信息； X-數據項目主要是通過開發大容量數據分析所需的可擴展演算法， 以便處理分布式數據存儲庫中的不規則數據。通過開發高效的人機互動設備和可視用戶界面技術，以便在多樣化任務中更好、更快地執行操作。
有了大數據項目的實施和實現，未來戰爭可能發生革命性的變化。
宋忠平認為，大數據最重要的價值之一是預測，把數據演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性，因此，未來戰爭的指揮決策能力可以產生很大的飛躍。
他向《中國科學報》記者舉例，早在第一次海灣戰爭中，美軍戰前利用改進的民間兵棋，對戰爭進程、結果及傷亡人數進行了推演，推演結果與戰爭的實際結果基本一致。而在伊拉克戰爭前，美軍利用計算機兵棋系統進行演習，推演「打擊伊拉克」作戰預案。隨後美軍現實中進攻伊拉克並取得勝利的行動，也和兵棋推演的結果幾乎完全一致。至此，作戰模擬已經從人工模式轉變為計算機模式。
「依託大數據和雲計算平台，戰前的模擬推演，從武器使用、戰爭打法到指揮手段，都可以清晰地顯現，作為戰時決策的依據。」宋忠平說，「一旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，以確保實戰傷亡最小並取得勝利。」
其次，數據的融合有望打破軍種之間的壁壘。大數據可以解決軍隊跨軍種、跨部門協作的問題，真正實現一體化作戰。
除此之外，宋忠平認為，大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍尤其追求大數據支撐的擁有自主能力的無人作戰平台。例如，目前全世界最先進的無人偵查機「全球鷹」，能連續監視運動目標，准確識別地面的各種飛機、導彈和車輛的類型，甚至能清晰分辨出汽車輪胎的齒輪。宋忠平指出，無人機能否做到實時地對圖像進行傳輸非常關鍵。目前，美國正使用新一代極高頻的通訊衛星作為大數據平台的支撐。
未來，無人機甚至有可能擺脫人的控制實現完全的自主行動。美軍試驗型無人戰斗機X-47B就是這一代表，它已經可以在完全無人干預的情況下，自動在航母上完成起降並執行作戰任務。

「全球鷹」無人機
延伸閱讀
從數據到決策
信息系統的信息處理速度、目標態勢獲取時間、決策周期以及快速響應時間決定著軍事行動的成敗。在大數據背景下，加快戰場信息流轉，縮短「從感測器到射手」的周期，實現「發現即摧毀」的作戰目標，成為信息系統建設必須解決的首要問題。因此，「數據到決策項目」成為了美軍大數據項目中最為關鍵的一個。目前，美陸軍已經提高了對海量信息的融合處理能力，正在建設的智能化作戰決策支持系統也取得了一些成果。
美陸軍分布式通用地面系統
2012年底，美國陸軍開始在全球全面部署經過作戰驗證的情報系統。12月14日，「陸軍分布式通用地面系統」（D6A）獲得批准，並由國防采辦執行委員會（DAE）負責實施。
此前，D6A只是作為一種快速反應能力，成功用於伊拉克和阿富汗。目前D6A已獲批用於陸軍所有部隊，並已部署到所有旅級單位。「快速反應能力」是指一種可以快速部署，以滿足最直接、最迫切需要的系統，比如作戰環境，但它不一定獲得了全面部署的批准。
D6A用於整個陸軍以及它與聯邦情報機構和盟軍之間的任務、處理、開發和傳播情報，取代了9種不同類型的舊系統，成為陸軍現代化計劃的重要組成部分。D6A可以幫助用戶共享應用程序、文本文件、圖表、照片、地圖等等。與舊系統相比，D6A在2012～2017年可節約3億美元。而在整個壽命周期中（2012～2034年），D6A可節約大約12億美元。
「泰坦」認證網路戰術信息技術
「泰坦」認證網路戰術信息技術（Tactical Information Technology for Assured Networks， TITAN）的功能類似於網路搜索引擎應用軟體，指揮官用於在戰術作戰中心監控接收到的信息和發布更新後的指令。「泰坦」可根據具體任務需求過濾信息，清理指揮官的計算機屏幕（桌面），提供與地形圖、圖片和文本鏈接的簡明指令模板，以形成通用作戰圖。「泰坦」還提供了對未來指揮所（CPOF）和21世紀部隊旅及旅以下作戰指揮／藍軍跟蹤（FBCB2-BFT）系統的支持，可融合來自其他領域的關鍵數據。
智能式網路中心移動指揮控制軟體
智能式網路中心移動指揮控制軟體（Command and Control Mobile Intelligent Net-Centric Software）是一種手持式任務指揮系統，可接收和發布己方和敵軍部隊的位置信息，綜合來自戰術無人值守地面感測器等各類感測器和雷達探測系統的信息，從而實現對敵軍進展的實時監控和對薄弱區域的防護。
作戰人員伴侶人工智慧軟體
作戰人員伴侶（Warfighter Associate）人工智慧軟體，可自動搜尋各類文本交談工具，探測士兵之間有關敏感目標的對話信息，提前將其反饋給未來指揮所的通用作戰圖，例如當某部隊的士兵發現地雷場後，通常會在各類信息系統上人工輸入相關信息，該軟體能夠自動提取地雷場的網格坐標，將其自動輸入未來指揮所系統，提前15～20分鍾，在通用作戰圖上生成相關信息，否則該信息會延遲或被淹沒。在人工智慧技術、作戰理論與戰術知識資料庫的驅動下，「作戰人員伴侶」能完成清理未來指揮所顯示屏、突出重要信息、提供警告和建議等輔助用戶決策和執行正確的行動方案的功能。

Ⅲ 大數據推動軍事思維更新

大數據推動軍事思維更新

隨著信息技術的快速發展，大數據作為一個嶄新的技術手段和思維方式，廣泛用於國防和軍隊建設領域，正在對軍事思維產生較大的影響。

大數據促使作戰籌劃方式更新。與人們過去的思維方式不同，大數據強調分析與某事物相關的總體數據，而不是抽取少量的數據樣本；大數據關注事物的混雜性，而不追求事物的精確性；大數據注重事物的相關關系，而不探求之間的因果關系。過去，由於可以掌握的數據不足，戰爭的不確定性很高，指揮員很容易陷在「戰爭迷霧」之中。而大數據時代不要求准確知道每一個精確的數據，只需了解事物的概略全貌即可。通過相關數據信息的大量積累，而不是某個具體數據的精確分析，從中提煉出事物運行的規律，判斷其發展趨勢，為作戰行動提供便利。例如，2011年美軍擊斃本·拉登的「海神之矛」行動背後，就是上千名數據分析員長達十年的數據積累。換言之，是大數據抓住了本·拉登。

大數據引領指揮決策方式變革。在戰爭中，數據組成了戰爭中的一切要素，大數據的出現必將要求以全新的數據思維輔助指揮決策。指揮員作指揮決策，越來越取決於大量的數據資源，而非經驗和直覺的「拍腦門」。只要掌握的作戰數據足夠龐大和真實，通過深入的數據挖掘，就可以比較准確地得出敵方指揮員的思維規律，預測對手的作戰行動，判斷戰場態勢的發展變化。同時，大數據所提供的高速計算能力，也有助於指揮員更加精確而迅速地設計作戰行動方案。因此，可以預見，基於數據的定量決策將和基於經驗的定性決策同樣重要，基於大數據的決策手段將從輔助決策的次要地位上升到支撐決策的重要地位。例如，美國發布的《2013—2017年國防部科學技術投資優先項目》中，就將「從數據到決策」項目排在第一位，凸顯了大數據對其指揮決策方式的巨大影響。

大數據帶來新的軍事安全隱患。在國防和軍隊建設領域，大數據技術競爭日趨激烈，數字主權和數據安全的重要性急劇上升，為軍事信息安全帶來新的挑戰。隨著數據量的爆炸性增長，一方面，資料庫漏洞越來越多，可供攻擊的目標隨之增加，另一方面，隱藏在海量數據中的攻擊行為往往難以被及時發現，核心數據的泄露將對國防和軍隊建設造成致命性影響。例如，「棱鏡門」事件引爆的「大數據暴政」，就是最好的體現。在「棱鏡」背後隱藏著一個龐大的「監視帝國」，對我國的軍事信息安全帶來更大的壓力。軍事信息安全領域，正在成為繼邊防、海防、空防、太空之後又一個大國博弈的新型空間。

大數據在軍隊建設中更加重要。新中國成立以來，我國的國防和軍隊建設先後經歷了零散數據、紙質數據、小規模數據再到目前的大數據等幾個不同的發展階段，數據在其中發揮的作用越來越大。未來一個時期，應當高度關注大數據技術手段和思維方式的發展變化，不斷完善國防和軍隊建設數據的安全體系，統籌考慮大數據軍事運用的戰略需求，融入國防和軍隊信息化建設戰略布局和發展規劃。特別是加強信息資源開發利用與信息技術自主創新的力度，增強國防和軍隊建設、戰史戰例、行動樣式、敵情狀況、戰場環境等大數據研發的支持。積極引導大數據發展方向，充分利用大數據的研究和建設契機，推動我國國防和軍隊信息化建設向更高層次邁進。

以上是小編為大家分享的關於大數據推動軍事思維更新的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅳ 大數據時代的軍事管理變革

大數據時代的軍事管理變革
大數據是信息技術又一次顛覆性變革。隨著大數據技術在軍事領域獲得應用，數據數量、數據分析和處理能力、數據主導決策，將是獲得戰場優勢的關鍵。在數據領域，以少勝多、以弱勝強、以模糊勝透明，基本不可能，這將使作戰形式發生質的變化。如何以數據為中心精確設計和指揮戰爭，成為軍事管理的新焦點。
管理大師戴明與德魯克曾同時提出，「不會量化就無法管理」。有了大數據，軍事管理者可以更多藉助量化，提升管理質量和水平。
大數據堅持管理服務戰鬥力的原則。管理是為提高戰鬥力服務的，最高目標就是確保打贏可能發生的任何戰爭。大數據並未改變這一根本原則，但增加了數據色彩。一方面，數據成為鞏固和提高戰鬥力的重要因素。在新型作戰環境下，戰場的實時態勢信息、作戰指揮命令、衛星過境、氣象水文信息、感測器信息等，都是以數據形式存在並且傳輸的。這些不同來源、不同類型的數據是提高戰鬥力的「生命」。缺乏對數據的有效管理和利用，打贏戰爭將成為不可能。在不遠的將來，數據的積累和運用將成為戰鬥力的標志。軍事管理就是將大數據滲透、應用於戰鬥力生成、轉化和實現的全過程，提高戰鬥力的整體水平。另一方面，數據本身成為戰爭的攻防中心。當大數據成為舉足輕重的武器，就可能開啟一種嶄新的戰爭形態——數據戰。這將是一種以數據攻擊與防護為基本手段的全新作戰樣式，它通過掠奪、破壞和摧毀敵方數據資源，化數據優勢為戰爭優勢。大數據不但是信息的集成，更是打擊手段的綜合。在大數據支撐下，跨網攻擊具備了實現條件，即使是與互聯網物理隔離的軍事數據系統，也可能不再擁有絕對安全的保障，數據攻防將會拓展到陸、海、空、天、電等多維空間。這就決定了軍事管理必須著眼於打贏未來數據戰爭需要，努力提高部隊數據作戰能力。
大數據拓展了軍事管理內涵。大數據的現實存在和軍事價值，使如何管理大數據成為軍事管理必然要回答的問題。數據採集是數據管理的源頭。目前，我軍數據採集還存在零散多綜合少、局部多全局少的問題。需要通過對蘊含軍事意義數據的專業化獲取，掌握海量數據開發利用的主動權。數據分析是數據管理的關鍵。目的是從經過整合的、多來源的數據中找出規律，最終實現對數據的有效管控。數據安全是數據管理的底線。既要有效地堵塞國家和軍事安全數據漏洞，防止被敵方破壞和獲取；又要深度挖掘和全面掌握敵方高價值的數據資源，尋求戰時攻擊的數據突破點。此外，也要把保護官兵的個人數據隱私提上日程。
大數據創新了軍事管理方法。從技術方法看，大數據研發的機器學習演算法、圖像可視化手段、數據共享技術、人機互動設備等，將極大推動軍事管理技術的革新。從行政方法看，大數據帶給管理者最重要的機會是更准確地了解和把握部屬的需求特徵、興趣愛好、行為傾向等。
管理變革比技術升級更關鍵。大數據有徹底改變管理藝術的潛力，運用大數據管理應注意以下幾點：
樹立大數據理念。大數據產生的影響絕不限於技術層面，本質上，它為我們觀察世界提供了一種全新方法。我軍與外軍的差距，除了裝備，還有管理上的代差。其原因之一是我軍缺乏以數據為基礎的管理。而未來軍隊的進步，正賴於建立這種精確的管理體系。數據才是管理的根本，每個管理者都應有這樣的意識和觀念。但也要警惕泛大數據化，提防什麼事都穿鞋戴帽，冠大數據之名，卻無大數據之實。
實施大數據戰略。要站在戰略的高度，以全面、前瞻的思維和方法來應對大數據。加強頂層設計。可在加強大數據資源的深度開發利用與大數據技術自主創新方面進行調整，盡快提出大數據發展戰略，理清思路，明確任務。統一數據標准。為保證部隊現有和潛在用戶都能發現數據，應盡快制定數據標准，保證大數據的可視化、可獲取和可利用。實現共享應用。所有數據都要能在全軍范圍應用，既滿足於預期的用戶及需求，也能用於預期之外的用戶及需求。
研發大數據技術。大數據研發的重點，是發展前沿核心技術，以滿足搜集、存儲、管理、分析和共享海量數據的需求。我國在海量數據分析、大數據處理、分布式計算、數據可視化等一些大數據關鍵技術上，還存在不小的差距。可如果盲目地在軍隊中引進和使用國外的先進技術，無疑會威脅國家和軍隊安全。所以要下大力研發我國我軍的大數據技術，把「數據主權」牢牢掌握在自己手裡，為實現強軍目標提供堅強的技術支持和安全保障。

Ⅳ 大數據時代帶來哪些變化和影響

【導讀】許多人對大數據都不了解，但其實大數據離我們的生活很近，現如今大數據應用到教育、醫療等生活的許多方面，為我們的生活提供了便利，也帶來了改變。那麼，大數據時代帶來哪些變化和影響呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

一、思維方式改變
所謂思維方式，是一種習慣性的思考問題和處理問題的模式，並由此對我們的行為方式產生直接的影響。然而，如今大數據正影響著我們的思維方式。隨著網路、騰訊、淘寶等網路公司的迅速崛起以及他們的迅速致富，數據致富成了新的致富神話。先前那些房地產、電器大亨費了九牛二虎之力才取得的億萬財富，而這些網路數據商則在短短的幾年時間就迅速超越了這些實體公司的財富，並且所費人力、物力和財力甚少。
二、教育的改變
傳統的學校教育模式映射了工業化集中物流批量生產的模式：鈴聲、標准化的課堂、統一的教材、統一的服裝等。雖然這種教育也培養出了很多人才，然而大數據教育將呈現另外的特徵，例如彈性學習、個性化輔導等。學習分析是近年來大數據在教育領域較為典型的應用，利用鬆散耦合的數據收集工具和分析技術，研究並分析學生學習參與、學習表現和學習過程的相關數據，進而對課程、教學進行實時修正並預測學習者未來的學習趨勢。
三、經濟的改變
雖然我們在政治課上學到的是，生產決定消費，消費對生產有重要的反作用力。然而我認為，在如今這個極為宣揚個性與創造力的社會中，消費很大程度地決定著生產。消費者不認同的，就賣不出去，只有消費者認同的，才賣得出去。然而，大數據可以在較短的時間內，通過對數據的全面感知、篩選、收集、分析、共享等為生產者提供可靠的、及時的信息，讓生產者生產出更為暢銷、更具個性化的物品。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據時代帶來哪些變化和影響?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

Ⅵ 大數據給我們帶來哪些影響

【導讀】大數據技術是圍繞數據進行的一系列價值化操作，實際上在未來將成為信息化社會的一種「生產材料」，隨著整個社會資源的數據化進程不斷推進，未來大數據就像一種「數字能源」來推動整個信息化社會的發展。

當涉及到社會活動時，各種變數都要復雜得多，大數據在數據記錄、數據異常比較等方面具有很大的優勢，
大數據最大的特點是數據量大、種類多，記錄了大量的細節、過程， 存儲
了各種記錄和信息。大數據主要做三件事：了解用戶，了解信息，了解關系。此外還有一件事要提及，就是趨勢預測。

我國互聯網大數據領域發展態勢良好，市場化程度較高，一些互聯網公司建成了具有國際領先水平的大數據存儲與處理平台，並在移動支付、網路徵信、電子商務等應用領域取得國際先進甚至領先的重要進展。

大數據記錄數據、從大量數據中、獲取有用的數據、篩濾信息、對有用數據進行提取、排序等，需要消耗大量的資源去處理。大數據是人工智慧、智慧城市等的基礎，因為有大量數據，得以使人工智慧快速訓練、從中提取經驗;獲取重要信息、聯合組網，形成規模宏大的智慧集群。

當前產業互聯網的大門正在被拉開，產業互聯網未來將廣泛落地到傳統產業領域，從而實現消費互聯網和產業互聯網的聯動，從更多的角度來為傳統產業賦能，而大數據作為產業互聯網的重要基礎，必然會在產業互聯網階段發揮出更大的作用。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據給我們帶來哪些影響?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

Ⅶ 大數據技術在軍事領域有什麼應用

在軍事上，用小數據時代的理念和技術，很難與大數據時代的思維和技能相對抗。面對大數據時代的軍事機遇和挑戰，要麼主動進擊，要麼被動跟進，難以置之度 外。其間的取捨與成敗，首先有賴於思維變革，其要求全體軍事人員尤其是指揮員，更加具備基於體系作戰的系統思維、基於數據模型的精確思維及基於對戰爭進行 科學預設的前瞻思維。
大數據創新了軍事管理方法，且這種創新是全方位的--除了可以提高包含閱兵在內的軍事訓練水平，還可以：
1.提高軍事管理水平
管理大師戴明與德魯克都曾提出：「不會量化就無法管理」。數據的根本價值之一，就是可作為管理依據。大數據應用的特點是強調分析與某事物相關的總體數據， 而不是抽取少量的數據樣本；大數據關注事物的混雜性，而不追求事物的精確性；大數據注重事物的相關關系，而不探求其間的因果關系。
將大數據應用於軍事領域，意味著軍事管理將更加剛性，基本不受人為因素的影響，且更加自動化。所以說，大數據強軍的內涵，本質上是軍事管理科學化程度的提 高，即與小數據比起來，由於有了大數據，軍事管理活動量化程度更高了，工具更加先進了，邊界更加寬廣了，管理質量、效率會隨之更高。
2.豐富軍事科研方法
通常人們研究戰爭機理、找尋戰爭規律的方法有三種，又稱為三大範式：實驗科學範式，在戰前通過反復的實兵對抗演習來論證和改進作戰方案；理論科學範式，採用數學公式描述交戰的過程，如經典的蘭徹斯特方程；計算科學範式，基於計算機開發出模擬系統來模擬不同作戰單元之間的交戰場景。
但是，上述研究範式只能使人們感知交戰的過程和結果，並未有效提高對海量數據的管理、存儲和分析能力。
以大數據為核心技術的數據挖掘模式被稱為第四戰爭研究範式。人 們可以有效利用大數據，探尋信息化戰爭的內在規律，而不是被淹沒在海量數據中一籌莫展。大數據研究範式由軟體處理各種感測器或模擬實驗產生的大量數據，將 得到的信息或知識存儲在計算機中，基於數據而非已有規則編寫程序，再利用包括量子計算機在內的各種高性能計算機對海量信息進行挖掘，由計算機智能化尋找隱 藏在數據中的關聯，從而發現未知規律，捕獲有價值的情報信息。
例如，在第一次海灣戰爭前，美軍就利用改進的「兵棋」，對戰爭進程、結果及傷亡人數進行了推演，推演結果與戰爭的實際結果基本一致。而在伊拉克戰爭前，美 軍利用計算機兵棋系統進行演習，推演「打擊伊拉克」作戰預案。隨後美軍現實中進攻伊拉克並取得勝利的行動，也和兵棋推演的結果幾乎完全一致。
作戰模擬早已經從人工模式轉變為計算機模式，再加上大數據，戰前的模擬推演，從武器使用、戰爭打法到指揮手段，都可以清晰地顯現，是非常好的戰時決策依據。一旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，以確保實戰傷亡最小並取得勝利。
3.加速型武器裝備面世
大數據在武器裝備上的廣泛應用，意味著武器裝備建設將從重視研發信息系統到重視數據處理與應用的轉變，從注重信息系統的互聯互通到注重信息系統的透明性互 操作的轉變。當前武器裝備的信息化程度越來越高，裝備體系內各個節點之間的信息共享也越來越方便、可靠，但由此也帶來了一些突出問題，如原始信息規模過 大、價值不夠高、直接提取所需信息的難度增加等，從而使得武器裝備體系在信息獲取效率上大打折扣。在這種背景下產生的大數據為解決上述問題提供了有效方 法。
需要說明的是：大數據應用不僅意味著人們要以創新方式使用海量數據，還意味著人們要採用人工智慧技術來處理自然文本和進行知識表述，以替代目前依賴專家和技術人員昂貴而又耗時的信息處理方式。
大數據與人工智慧是一而二、二而一的關系。受益於大數據技術，武器裝備體系將從戰場上的信息使用者升級為高度智能化和自主化的系統。其具體流程為：經 過智能處理後的高價值信息進入戰場網路鏈路後，與戰場網路融為一體的武器裝備體系能實時自動感知面臨的有關威脅，各裝備節點自動感知包括我情和敵情在內的 戰場態勢，在作戰人員的有限參與下高度自主地分解作戰任務，確定作戰目標和行動方案，經過適當的審批流程後執行相關的作戰行動。
在這方面走在前列的仍然是美軍。美軍大數據研究的第一個重要目標是通過大數據創建真正能自主決策、自主行動的無人系統。這一點已在無人機領域實現。美軍希 望無人機可以完全擺脫人的控制而實現自主行動。美軍2013年試飛的X-47B就是這一系統的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下自動在航母上完成起 降並執行作戰任務。
4.提升情報分析能力
19世紀初，軍事戰略家克勞塞維茨以人的認知局限為由，提出了「戰爭迷霧」概念。顯然，「戰爭迷霧」即「數據迷霧」。信息戰首先得消除「戰爭迷霧」。信息 戰是體系對體系的戰爭，而這一體系是一個超級復雜的巨大系統，僅諸軍兵種龐雜的武器裝備和作戰環境數據，就足以大到使普通的信息處理能力捉襟見肘；而敵我 對抗的復雜化，更是讓數據量呈爆炸式增長，從而帶來比傳統戰爭更多的「數據迷霧」。可以說，信息化戰爭的機制深藏在「數據迷霧」中。
消除「戰爭迷霧」會提高指揮員的情報分析與軍情預測能力。過去，由於可以掌握的數據不足，戰爭的不確定性很高，指揮員很容易陷在「戰爭迷霧」之中。而大數據最重要的價值之一是預測，即把數據演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。
具體而言，未來完全可能依託大數據分析處理技術和建構模型，通過數據挖掘模式，從海量數據中挖掘出有價值的信息，及時准確掌握敵方的戰略企圖、作戰規律和 兵力配置，真正做到「知己知彼」，使戰場變得清晰透明，從而撥開「戰爭迷霧」，達成運籌於帷幄之中、決勝於千里之外的作戰目的。
對此趨勢，很多國家及其軍隊都極為看重。例如，美軍明確提出，要通過大數據將其情報分析能力提高100倍以上。如果這一目標實現，那麼在這一領域其他國家 與美軍的差距，將難以用簡單的「代差」來描述。美軍通過多年的發展，已擁有全球最先進的情報偵察系統，因為對海量情報數據的分析，曾是美軍情報偵察能力的 瓶頸，而大數據正好能夠幫助美軍突破這一瓶頸。
大數據時代，往往不要求准確知道每一個精確的細節，只需了解事物的概略全貌即可。通過相關數據信息的大量積累，而不是對某個具體數據的精確分析，大數據技 術可以為我們提煉出事物運行的規律，並判斷其發展趨勢。例如，2011年美軍擊斃本·拉登的「海神之矛」行動，就有賴上千名數據分析員長達10年數據積累 的支撐。換言之，是大數據抓住了本·拉登。
5.引領指揮決策方式變革
管理的核心是決策。大數據帶來的重要變革之一，是決策的思維、模式和方法的變革。建立在小數據時代基於經驗的決策，將讓位於大數據時代基於全樣本數據的決策。
決策是進行數據分析、行動方案設計並最終選擇行動方案的過程。軍事決策建立在對敵情的正確分析預測之上，其目的是通過合理分配兵力兵器，優選打擊目標，設計完成任務的最佳行動方法與步驟。
以往的戰爭，做出作戰決策時缺少足夠數據支持，甚至數據本身的真實性、准確性也難以保證。目前信息化條件下的戰爭，各種條件都變成了數據，這就要求指揮人 員必須掌握分析海量數據的工具和能力。以往，指揮人員更多的是依靠經驗進行相對概略或粗放式決策。大數據的出現必將要求指揮人員以全新的數據思維來進行指 揮決策。這種決策將有幾個特點：
一是准確。只要提供的數據量足夠龐大真實，通過數據挖掘模式，就可以較為准確地把握敵方指揮員的思維規律，預測對手的作戰行動，掌控戰場態勢的發展變化等。
二是迅速。大數據相關技術所提供的高速計算能力有助於指揮員更加迅速地設計行動方案。
三是自動化。針對特定的作戰對手和作戰環境，大數據系統可以自動對己方成千上萬、功能互補的作戰單 元或平台進行模塊化編組，從而實現整體作戰能力的最優化；面對眾多性質不同、防護力不同且威脅度各異的打擊目標，大數據系統可以自動對有限數量、有限強度 和有限精度的火力進行分配，以收獲最大作戰效益。
在大數據時代的戰爭中，軍事專家、技術專家的光芒會因為統計學家、數據分析家的參與而變暗，因為後者不受舊觀念的影響，能夠聆聽數據發出的「聲音」。
總之，基於數據的定量決策將和基於經驗的定性決策同樣重要，基於經驗的決策將很大程度上讓位給全樣本決策，基於大數據的決策手段將從輔助決策的次要地位上升到支撐決策的重要地位。
對此，美軍的認識是最到位的。美軍發布的《2013-2017年國防部科學技術投資優先項目》就將「從數據到決策」項目排在了第一位，凸顯了大數據對其指揮決策方式的巨大影響。
6.優化作戰指揮流程
網路日益普及的情況下，信息的流通與共享已不是難題，人們開始關注對信息的認識，及將信息轉化為知識的能力。
與之相適應，軍事信息技術也從關注「T」（Technology）的階段，向關注「I」（Information）的階段轉變；從建設指揮自動化系統 （C4ISR），即指揮、控制、通信、計算機、情報及監視與偵察等信息系統，整體管理「戰場信息的獲取、傳遞、處理和分發」的全信息流程；發展至重視大數 據處理應用，綜合集成數據採集、處理平台和分析系統，統一優化管理「戰場數據採集、傳遞、分析和應用」的全數據流程。即通過對海量數據進行開發處理，大幅 度提高從中提取高價值情報的能力，從而實現對戰場綜合態勢的實時感知、同步認知，進一步壓縮「包以德循環」（OODA Loop），即觀察-調整-決策-行動的指揮周期，縮短「知謀定行」時間，提高快速反應能力。
隨著數據挖掘技術、大規模並行演算法及人工智慧技術的不斷完善並廣泛應用在軍事上，情報、決策與作戰一體化將取得快速進展。在武器裝備上，將特別注重各作戰 平台的系統融合和無縫鏈接，以保證戰場信息的實時快速流轉，縮短從「感測器到射手」的時間差，實現「發現即摧毀」的作戰目標。
比如近幾年迅速發展的無人機作戰平台，其本質就是一個智能系統。其可以成建制地對實時捕獲的重要目標進行「發現即摧毀」式的精確打擊，還能通過融合情報的 前端和後端，使數據流程與作戰流程無縫鏈接並相互驅動，構建全方位遂行聯合作戰的「偵打一體」體系，從而實現了體系化的「從感測器到射手」的重大突破。
7.推動戰爭形態的演變
大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍一直追求從感測器到平台的實時打擊能力，追求零傷亡。
由大數據支撐的擁有自主能力的無人作戰平台，將使得這些追求成為可能。例如，目前全世界最先進的無人偵察機「全球鷹」，能連續監視運動目標，准確識別地面 的各種飛機、導彈和車輛的類型，甚至能清晰分辨出汽車輪胎的類型。現今，美空軍的無人機數量已經超過了有人駕駛的飛機，或許不久的將來，美軍將向以自主無 人系統為主的，對網路依賴度逐漸降低的「數據中心戰」邁進。
無人機能否做到實時地對圖像進行傳輸非常關鍵。
目前，美國正使用新一代極高頻的通訊衛星作為大數據平台的支撐。未來，無人機甚至有可能擺脫人的控制實現完全的自主行動。美軍試驗型無人戰斗機X-47B就是這一趨勢的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下，自動在航母上完成起降並執行作戰任務。
總之，基於大數據的實時、無人化作戰，將徹底改變人類幾千年來以有生力量為主的戰爭形態。
8.引導軍事組織形式變革
大數據即大融合，它有望打破軍種之間的壁壘，解決軍隊跨軍種、跨部門協作的問題，真正實現一體化作戰。
就組織形態而言，扁平結構、層次簡捷、高度集成、體系融合應該更符合大數據時代的要求。軍事方面的相關趨勢有：
（1）網狀化。軍隊的指揮體系逐步發展為「指揮網」，原先的「樹狀結構」變為 「網狀結構」。一個師的指揮系統一旦被打垮，師以下各級可通過「網」與上級或其他作戰單元聯系。這就改變了傳統軍事指揮體系由「樹干、樹枝、樹葉」編成的 組織形態，避免了機械化戰爭時期「打斷一枝、癱瘓一片」的指揮弊端，有效提高了局部戰爭中的指揮效能。
（2）小型化。發達國家的陸軍多由軍、師、團、營體制向軍、旅、營制轉變，使作戰集團更加輕便靈活，機動性更強。 根據部隊的不同功能優化組合，基本作戰單位不需要加強補充就能實施多種作戰，從而全面提高應對多種安全威脅，完成多樣化軍事任務的能力。將營作為基本戰術 「模塊」，將旅作為基本合成單位，以搭積木方式進行編組，戰時根據需要臨時編組，看迅速生成擔負不同作戰任務的部隊。
世界各主要國家都非常重視軍隊組織形態變革，並致力於發展新興軍兵種，及時設計和建設新型部隊。
2009年，美國國防部宣布組建網路戰司令部。2013年3月，美國網路戰司令部司令亞力山大宣布，美國將增加40支網路戰部隊。美國、俄羅斯等國都在積極籌劃或正在建設能在太空進行作戰的「天軍」部隊、「機器人」部隊。
隨著新興軍兵種的建立，軍隊的組織形態將出現新面貌，未來戰爭的觸角不斷延伸，網路、電磁頻譜領域的爭奪方興未艾，太空不再是寂寞世界，天戰也不再遙遠。
（3）一體化。軍隊信息化必然要求一體化，信息化程度越高，一體化特徵越明顯。適應新形勢下強軍目標的要求，我軍必須對戰鬥力要素進行一體化整合，推進武裝力量一體化、軍隊編成一體化、指揮控制一體化、作戰要素一體化，提高整體效益。
9.大數據將使體系作戰能力大幅提升
從作戰手段角度看，大數據及其支撐的新型武器裝備的應用，將豐富軍隊的作戰體系；從作戰效能角度看，大數據下的作戰行動循環（包以德循環）所耗時間將大為縮短，更符合「未來戰爭不是大吃小，而是快吃慢」的制勝規律。相關變革的結果，將是軍隊體系作戰能力大幅提升。
10.提升軍隊的信息化建設水平
大數據給了各國軍隊（尤其是像我軍這樣的信息化發展水平參差不齊的軍隊）一個契機，可以牽引、拉動自身的信息化建設向更高層次發展，同時拉齊整體水平，因為大數據意味著「整體」。
具體來說，應以提高決策速度、反應速度和聯合作戰能力為目標，以數據為中心，以搜索分析處理數據為中樞架構，自上而下建設軍事「數據網路」；加快組建雲計 算中心，把對大數據分析處理作為軍事信息化建設的重中之重，努力建構精確分析處理大數據的硬體系統、軟體模型，實現大數據「從數據轉化為決策」的智能化和 瞬時化。
同時，也要抓好末端的單兵及單件武器裝備的數據採集、存儲設備設計，從而為海量數據的挖掘和整合奠定基

Ⅷ 大數據在未來有什麼樣的發展趨勢

近幾年我國雲計算行業的市場規模和滲透率均在持續增長，使得我國公有雲市場進入了一個內新的發展階段。除容此之外，在5G商用以及AI等技術發展的推動下，我國公有雲市場規模始終保持高速增長趨勢，根據中國信息通信研究院的數據統計，2018年，中國公有雲市場規模達到437.4億元，較2017年增長65.2%。
根據2019年New Vantage Partners大數據和AI高管調查，來自接受調查的組織(例如美國運通，福特汽車，通用電氣，通用汽車和強生)的高管中，幾乎有72%認為他們沒有成功建立了數據文化。1隻有31%的人表示他們的業務是數據驅動的，而53%的人表示他們尚未開始將數據視為業務資產。超過一半(52%)的受訪者承認，他們在數據和分析方面沒有成功競爭。
隨著可供組織使用的數據量不斷增加，企業對投資數據科學家的需求變得越來越緊迫

Ⅸ 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據技術目前正處在落地應用的初期，從大數據自身發展和行業發展的趨勢來看，大數據未來的前景還是不錯的，具體原因有以下幾點：
第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化社會賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。

第二：大數據推動科技領域的發展。大數據的發展正在推動科技領域的發展進程，大數據的影響不僅僅體現在互聯網領域，也體現在金融、教育、醫療等諸多領域。在人工智慧研發領域，大數據也起到了重要的作用，尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面，大數據正在成為智能化社會的基礎。
第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。
第四：產業互聯網將推動大數據落地。當前互聯網正在經歷從消費互聯網向產業互聯網過渡，產業互聯網將利用大數據、物聯網、人工智慧等技術來賦能廣大的傳統產業，可以說產業互聯網的發展空間非常大，而大數據則是產業互聯網發展的一個重點，大數據能否落地到傳統行業，關乎產業互聯網的發展進程，所以在產業互聯網階段，大數據將逐漸落地，也必然落地。