军事大数据图

⑴ 国防动员遵循哪些原则

中华人民共和国国防动员法(2010年2月26日第十一届全国人民代表大会常务委员会第十三次会议通过)第四条规定：

“国防动员坚持平战结合、军民结合、寓军于民的方针，遵循统一领导、全民参与、长期准备、重点建设、统筹兼顾、有序高效的原则。”

(1)军事大数据图扩展阅读

基本问题——

战争动员的基本问题主要包括战争动员的主要内容、战争动员的基本特征和战争动员的地位作用等。战争动员活动主要包括动员准备、动员实施和复员。为在战争状态或紧急状态下迅速有效地进行动员实施而在和平时期进行的准备活动。

对于建立动员的组织和物质技术基础，积蓄和提高动员能力，有效地进行战略威慑和实施战争，具有重要意义。许多国家都从战略的高度，本着寓军于民、军民结合、平战结合的原则，组织开展动员准备。

⑵ 军事大数据的两超是指

“两超”是指“两个超级大国”，即美国和中国，“多强”是欧盟、日本、俄罗斯。
这是中国著名学者、清华大学当代国际关系研究院院长阎学通在2011年1月30日出版的冲坦《环球时报》上撰文说，国际格局自2008年金融危机以来出现新的变化春衡趋势，由美国引领扒判做的“一超多强”格局已开始向“两超多强”转变。

⑶ 大数据在军事领域有哪些应用

在军事上，用小数据时代的理念和技术，很难与大数据时代的思维和技能相对抗。面对大数据时代的军事机遇和挑战，要么主动进击，要么被动跟进，难以置之度 外。其间的取舍与成败，首先有赖于思维变革，其要求全体军事人员尤其是指挥员，更加具备基于体系作战的系统思维、基于数据模型的精确思维及基于对战争进行 科学预设的前瞻思维。
大数据创新了军事管理方法，且这种创新是全方位的--除了可以提高包含阅兵在内的军事训练水平，还可以：
1.提高军事管理水平
管理大师戴明与德鲁克都曾提出：“不会量化就无法管理”。数据的根本价值之一，就是可作为管理依据。大数据应用的特点是强调分析与某事物相关的总体数据， 而不是抽取少量的数据样本；大数据关注事物的混杂性，而不追求事物的精确性；大数据注重事物的相关关系，而不探求其间的因果关系。
将大数据应用于军事领域，意味着军事管理将更加刚性，基本不受人为因素的影响，且更加自动化。所以说，大数据强军的内涵，本质上是军事管理科学化程度的提 高，即与小数据比起来，由于有了大数据，军事管理活动量化程度更高了，工具更加先进了，边界更加宽广了，管理质量、效率会随之更高。
2.丰富军事科研方法
通常人们研究战争机理、找寻战争规律的方法有三种，又称为三大范式：实验科学范式，在战前通过反复的实兵对抗演习来论证和改进作战方案；理论科学范式，采用数学公式描述交战的过程，如经隐段典的兰彻斯特方程；计算科学范式，基于计算机开发出模拟系统来模拟不同作战单元之间的交战场景。
但是，上述研究范式只能使人们感知交战的过程和结果，并未有效提高对海量数据的管理、存储和分析能力。
以大数据为核心技术的辩携拿数据挖掘模式被称为第四战争研究范式。人 们可以有效利用大数据，探寻信息化战争的内在规律，而不是被淹没在海量数据中一筹莫展。大数据研究范式由软件处理各种传感器或模拟实验产生的大量数据，将 得到的信息或知识存储在计算机中，基于数据而非已有规则编写程序，再利用包括量子计算机在内的各种高性能计算机对海量信息进行挖掘，由计算机智能化寻找隐 藏在数据中的关联，从而发现未知规律，捕获有价值的情报信息。
例如，在第一次海湾战争前，美军就利用改进的“兵棋”，对战争进程、结果及伤亡人数进行了推演，推演结果与战争的实际结果基本一致。而在伊拉克战争前，美 军利用计算机兵棋系统进行演携搭习，推演“打击伊拉克”作战预案。随后美军现实中进攻伊拉克并取得胜利的行动，也和兵棋推演的结果几乎完全一致。
作战模拟早已经从人工模式转变为计算机模式，再加上大数据，战前的模拟推演，从武器使用、战争打法到指挥手段，都可以清晰地显现，是非常好的战时决策依据。一旦发现作战计划有问题，可以及时调整，以确保实战伤亡最小并取得胜利。
3.加速型武器装备面世
大数据在武器装备上的广泛应用，意味着武器装备建设将从重视研发信息系统到重视数据处理与应用的转变，从注重信息系统的互联互通到注重信息系统的透明性互 操作的转变。当前武器装备的信息化程度越来越高，装备体系内各个节点之间的信息共享也越来越方便、可靠，但由此也带来了一些突出问题，如原始信息规模过 大、价值不够高、直接提取所需信息的难度增加等，从而使得武器装备体系在信息获取效率上大打折扣。在这种背景下产生的大数据为解决上述问题提供了有效方 法。
需要说明的是：大数据应用不仅意味着人们要以创新方式使用海量数据，还意味着人们要采用人工智能技术来处理自然文本和进行知识表述，以替代目前依赖专家和技术人员昂贵而又耗时的信息处理方式。
大数据与人工智能是一而二、二而一的关系。受益于大数据技术，武器装备体系将从战场上的信息使用者升级为高度智能化和自主化的系统。其具体流程为：经 过智能处理后的高价值信息进入战场网络链路后，与战场网络融为一体的武器装备体系能实时自动感知面临的有关威胁，各装备节点自动感知包括我情和敌情在内的 战场态势，在作战人员的有限参与下高度自主地分解作战任务，确定作战目标和行动方案，经过适当的审批流程后执行相关的作战行动。
在这方面走在前列的仍然是美军。美军大数据研究的第一个重要目标是通过大数据创建真正能自主决策、自主行动的无人系统。这一点已在无人机领域实现。美军希 望无人机可以完全摆脱人的控制而实现自主行动。美军2013年试飞的X-47B就是这一系统的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下自动在航母上完成起 降并执行作战任务。
4.提升情报分析能力
19世纪初，军事战略家克劳塞维茨以人的认知局限为由，提出了“战争迷雾”概念。显然，“战争迷雾”即“数据迷雾”。信息战首先得消除“战争迷雾”。信息 战是体系对体系的战争，而这一体系是一个超级复杂的巨大系统，仅诸军兵种庞杂的武器装备和作战环境数据，就足以大到使普通的信息处理能力捉襟见肘；而敌我 对抗的复杂化，更是让数据量呈爆炸式增长，从而带来比传统战争更多的“数据迷雾”。可以说，信息化战争的机制深藏在“数据迷雾”中。
消除“战争迷雾”会提高指挥员的情报分析与军情预测能力。过去，由于可以掌握的数据不足，战争的不确定性很高，指挥员很容易陷在“战争迷雾”之中。而大数据最重要的价值之一是预测，即把数据算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
具体而言，未来完全可能依托大数据分析处理技术和建构模型，通过数据挖掘模式，从海量数据中挖掘出有价值的信息，及时准确掌握敌方的战略企图、作战规律和 兵力配置，真正做到“知己知彼”，使战场变得清晰透明，从而拨开“战争迷雾”，达成运筹于帷幄之中、决胜于千里之外的作战目的。
对此趋势，很多国家及其军队都极为看重。例如，美军明确提出，要通过大数据将其情报分析能力提高100倍以上。如果这一目标实现，那么在这一领域其他国家 与美军的差距，将难以用简单的“代差”来描述。美军通过多年的发展，已拥有全球最先进的情报侦察系统，因为对海量情报数据的分析，曾是美军情报侦察能力的 瓶颈，而大数据正好能够帮助美军突破这一瓶颈。
大数据时代，往往不要求准确知道每一个精确的细节，只需了解事物的概略全貌即可。通过相关数据信息的大量积累，而不是对某个具体数据的精确分析，大数据技 术可以为我们提炼出事物运行的规律，并判断其发展趋势。例如，2011年美军击毙本·拉登的“海神之矛”行动，就有赖上千名数据分析员长达10年数据积累 的支撑。换言之，是大数据抓住了本·拉登。
5.引领指挥决策方式变革
管理的核心是决策。大数据带来的重要变革之一，是决策的思维、模式和方法的变革。建立在小数据时代基于经验的决策，将让位于大数据时代基于全样本数据的决策。
决策是进行数据分析、行动方案设计并最终选择行动方案的过程。军事决策建立在对敌情的正确分析预测之上，其目的是通过合理分配兵力兵器，优选打击目标，设计完成任务的最佳行动方法与步骤。
以往的战争，做出作战决策时缺少足够数据支持，甚至数据本身的真实性、准确性也难以保证。目前信息化条件下的战争，各种条件都变成了数据，这就要求指挥人 员必须掌握分析海量数据的工具和能力。以往，指挥人员更多的是依靠经验进行相对概略或粗放式决策。大数据的出现必将要求指挥人员以全新的数据思维来进行指 挥决策。这种决策将有几个特点：
一是准确。只要提供的数据量足够庞大真实，通过数据挖掘模式，就可以较为准确地把握敌方指挥员的思维规律，预测对手的作战行动，掌控战场态势的发展变化等。
二是迅速。大数据相关技术所提供的高速计算能力有助于指挥员更加迅速地设计行动方案。
三是自动化。针对特定的作战对手和作战环境，大数据系统可以自动对己方成千上万、功能互补的作战单 元或平台进行模块化编组，从而实现整体作战能力的最优化；面对众多性质不同、防护力不同且威胁度各异的打击目标，大数据系统可以自动对有限数量、有限强度 和有限精度的火力进行分配，以收获最大作战效益。
在大数据时代的战争中，军事专家、技术专家的光芒会因为统计学家、数据分析家的参与而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的“声音”。
总之，基于数据的定量决策将和基于经验的定性决策同样重要，基于经验的决策将很大程度上让位给全样本决策，基于大数据的决策手段将从辅助决策的次要地位上升到支撑决策的重要地位。
对此，美军的认识是最到位的。美军发布的《2013-2017年国防部科学技术投资优先项目》就将“从数据到决策”项目排在了第一位，凸显了大数据对其指挥决策方式的巨大影响。
6.优化作战指挥流程
网络日益普及的情况下，信息的流通与共享已不是难题，人们开始关注对信息的认识，及将信息转化为知识的能力。
与之相适应，军事信息技术也从关注“T”（Technology）的阶段，向关注“I”（Information）的阶段转变；从建设指挥自动化系统 （C4ISR），即指挥、控制、通信、计算机、情报及监视与侦察等信息系统，整体管理“战场信息的获取、传递、处理和分发”的全信息流程；发展至重视大数 据处理应用，综合集成数据采集、处理平台和分析系统，统一优化管理“战场数据采集、传递、分析和应用”的全数据流程。即通过对海量数据进行开发处理，大幅 度提高从中提取高价值情报的能力，从而实现对战场综合态势的实时感知、同步认知，进一步压缩“包以德循环”（OODA Loop），即观察-调整-决策-行动的指挥周期，缩短“知谋定行”时间，提高快速反应能力。
随着数据挖掘技术、大规模并行算法及人工智能技术的不断完善并广泛应用在军事上，情报、决策与作战一体化将取得快速进展。在武器装备上，将特别注重各作战 平台的系统融合和无缝链接，以保证战场信息的实时快速流转，缩短从“传感器到射手”的时间差，实现“发现即摧毁”的作战目标。
比如近几年迅速发展的无人机作战平台，其本质就是一个智能系统。其可以成建制地对实时捕获的重要目标进行“发现即摧毁”式的精确打击，还能通过融合情报的 前端和后端，使数据流程与作战流程无缝链接并相互驱动，构建全方位遂行联合作战的“侦打一体”体系，从而实现了体系化的“从传感器到射手”的重大突破。
7.推动战争形态的演变
大数据可以改变未来的战争形态。美军一直追求从传感器到平台的实时打击能力，追求零伤亡。
由大数据支撑的拥有自主能力的无人作战平台，将使得这些追求成为可能。例如，目前全世界最先进的无人侦察机“全球鹰”，能连续监视运动目标，准确识别地面 的各种飞机、导弹和车辆的类型，甚至能清晰分辨出汽车轮胎的类型。现今，美空军的无人机数量已经超过了有人驾驶的飞机，或许不久的将来，美军将向以自主无 人系统为主的，对网络依赖度逐渐降低的“数据中心战”迈进。
无人机能否做到实时地对图像进行传输非常关键。
目前，美国正使用新一代极高频的通讯卫星作为大数据平台的支撑。未来，无人机甚至有可能摆脱人的控制实现完全的自主行动。美军试验型无人战斗机X-47B就是这一趋势的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。
总之，基于大数据的实时、无人化作战，将彻底改变人类几千年来以有生力量为主的战争形态。
8.引导军事组织形式变革
大数据即大融合，它有望打破军种之间的壁垒，解决军队跨军种、跨部门协作的问题，真正实现一体化作战。
就组织形态而言，扁平结构、层次简捷、高度集成、体系融合应该更符合大数据时代的要求。军事方面的相关趋势有：
（1）网状化。军队的指挥体系逐步发展为“指挥网”，原先的“树状结构”变为 “网状结构”。一个师的指挥系统一旦被打垮，师以下各级可通过“网”与上级或其他作战单元联系。这就改变了传统军事指挥体系由“树干、树枝、树叶”编成的 组织形态，避免了机械化战争时期“打断一枝、瘫痪一片”的指挥弊端，有效提高了局部战争中的指挥效能。
（2）小型化。发达国家的陆军多由军、师、团、营体制向军、旅、营制转变，使作战集团更加轻便灵活，机动性更强。 根据部队的不同功能优化组合，基本作战单位不需要加强补充就能实施多种作战，从而全面提高应对多种安全威胁，完成多样化军事任务的能力。将营作为基本战术 “模块”，将旅作为基本合成单位，以搭积木方式进行编组，战时根据需要临时编组，看迅速生成担负不同作战任务的部队。
世界各主要国家都非常重视军队组织形态变革，并致力于发展新兴军兵种，及时设计和建设新型部队。
2009年，美国国防部宣布组建网络战司令部。2013年3月，美国网络战司令部司令亚力山大宣布，美国将增加40支网络战部队。美国、俄罗斯等国都在积极筹划或正在建设能在太空进行作战的“天军”部队、“机器人”部队。
随着新兴军兵种的建立，军队的组织形态将出现新面貌，未来战争的触角不断延伸，网络、电磁频谱领域的争夺方兴未艾，太空不再是寂寞世界，天战也不再遥远。
（3）一体化。军队信息化必然要求一体化，信息化程度越高，一体化特征越明显。适应新形势下强军目标的要求，我军必须对战斗力要素进行一体化整合，推进武装力量一体化、军队编成一体化、指挥控制一体化、作战要素一体化，提高整体效益。
9.大数据将使体系作战能力大幅提升
从作战手段角度看，大数据及其支撑的新型武器装备的应用，将丰富军队的作战体系；从作战效能角度看，大数据下的作战行动循环（包以德循环）所耗时间将大为缩短，更符合“未来战争不是大吃小，而是快吃慢”的制胜规律。相关变革的结果，将是军队体系作战能力大幅提升。
10.提升军队的信息化建设水平
大数据给了各国军队（尤其是像我军这样的信息化发展水平参差不齐的军队）一个契机，可以牵引、拉动自身的信息化建设向更高层次发展，同时拉齐整体水平，因为大数据意味着“整体”。
具体来说，应以提高决策速度、反应速度和联合作战能力为目标，以数据为中心，以搜索分析处理数据为中枢架构，自上而下建设军事“数据网络”；加快组建云计 算中心，把对大数据分析处理作为军事信息化建设的重中之重，努力建构精确分析处理大数据的硬件系统、软件模型，实现大数据“从数据转化为决策”的智能化和 瞬时化。
同时，也要抓好末端的单兵及单件武器装备的数据采集、存储设备设计，从而为海量数据的挖掘和整合奠定基

⑷ 大数据是什么有什么价值作用

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。

一、技术价值

大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。

App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。

大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。

大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。

交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。

淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。

由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。

只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。

目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。

这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。

无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。

二、商业价值

在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？

而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。

单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。

⑸ 大数据都体现在哪些方面

在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。这一年，他们在收集数据上花费的时间很少，而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。
从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益
电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。

⑹ 大数据时代的军事管理变革

大数据时代的军事管理变革
大数据是信息技术又一次颠覆性变革。随着大数据技术在军事领域获得应用，数据数量、数据分析和处理能力、数据主导决策，将是获得战场优势的关键。在数据领域，以少胜多、以弱胜强、以模糊胜透明，基本不可能，这将使作战形式发生质的变化。如何以数据为中心精确设计和指挥战争，成为军事管理的新焦点。
管理大师戴明与德鲁克曾同时提出，“不会量化就无法管理”。有了大数据，军事管理者可以更多借助量化，提升管理质量和水平。
大数据坚持管理服务战斗力的原则。管理是为提高战斗力服务的，最高目标就是确保打赢可能发生的任何战争。大数据并未改变这一根本原则，但增加了数据色彩。一方面，数据成为巩固和提高战斗力的重要因素。在新型作战环境下，战场的实时态势信息、作战指挥命令、卫星过境、气象水文信息、传感器信息等，都是以数据形式存在并且传输的。这些不同来源、不同类型的数据是提高战斗力的“生命”。缺乏对数据的有效管理和利用，打赢战争将成为不可能。在不远的将来，数据的积累和运用将成为战斗力的标志。军事管理就是将大数据渗透、应用于战斗力生成、转化和实现的全过程，提高战斗力的整体水平。另一方面，数据本身成为战争的攻防中心。当大数据成为举足轻重的武器，就可能开启一种崭新的战争形态——数据战。这将是一种以数据攻击与防护为基本手段的全新作战样式，它通过掠夺、破坏和摧毁敌方数据资源，化数据优势为战争优势。大数据不但是信息的集成，更是打击手段的综合。在大数据支撑下，跨网攻击具备了实现条件，即使是与互联网物理隔离的军事数据系统，也可能不再拥有绝对安全的保障，数据攻防将会拓展到陆、海、空、天、电等多维空间。这就决定了军事管理必须着眼于打赢未来数据战争需要，努力提高部队数据作战能力。
大数据拓展了军事管理内涵。大数据的现实存在和军事价值，使如何管理大数据成为军事管理必然要回答的问题。数据采集是数据管理的源头。目前，我军数据采集还存在零散多综合少、局部多全局少的问题。需要通过对蕴含军事意义数据的专业化获取，掌握海量数据开发利用的主动权。数据分析是数据管理的关键。目的是从经过整合的、多来源的数据中找出规律，最终实现对数据的有效管控。数据安全是数据管理的底线。既要有效地堵塞国家和军事安全数据漏洞，防止被敌方破坏和获取；又要深度挖掘和全面掌握敌方高价值的数据资源，寻求战时攻击的数据突破点。此外，也要把保护官兵的个人数据隐私提上日程。
大数据创新了军事管理方法。从技术方法看，大数据研发的机器学习算法、图像可视化手段、数据共享技术、人机互动设备等，将极大推动军事管理技术的革新。从行政方法看，大数据带给管理者最重要的机会是更准确地了解和把握部属的需求特征、兴趣爱好、行为倾向等。
管理变革比技术升级更关键。大数据有彻底改变管理艺术的潜力，运用大数据管理应注意以下几点：
树立大数据理念。大数据产生的影响绝不限于技术层面，本质上，它为我们观察世界提供了一种全新方法。我军与外军的差距，除了装备，还有管理上的代差。其原因之一是我军缺乏以数据为基础的管理。而未来军队的进步，正赖于建立这种精确的管理体系。数据才是管理的根本，每个管理者都应有这样的意识和观念。但也要警惕泛大数据化，提防什么事都穿鞋戴帽，冠大数据之名，却无大数据之实。
实施大数据战略。要站在战略的高度，以全面、前瞻的思维和方法来应对大数据。加强顶层设计。可在加强大数据资源的深度开发利用与大数据技术自主创新方面进行调整，尽快提出大数据发展战略，理清思路，明确任务。统一数据标准。为保证部队现有和潜在用户都能发现数据，应尽快制定数据标准，保证大数据的可视化、可获取和可利用。实现共享应用。所有数据都要能在全军范围应用，既满足于预期的用户及需求，也能用于预期之外的用户及需求。
研发大数据技术。大数据研发的重点，是发展前沿核心技术，以满足搜集、存储、管理、分析和共享海量数据的需求。我国在海量数据分析、大数据处理、分布式计算、数据可视化等一些大数据关键技术上，还存在不小的差距。可如果盲目地在军队中引进和使用国外的先进技术，无疑会威胁国家和军队安全。所以要下大力研发我国我军的大数据技术，把“数据主权”牢牢掌握在自己手里，为实现强军目标提供坚强的技术支持和安全保障。