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| 內容簡介： |
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本书以作战数据、大数据、战争制胜机理等基本概念为逻辑起点，对作战数据和大数据的发展、大数据与未来战争形态、大数据对信息化战争的制胜作用、大数据服务和运用、大数据发展战略准备等前沿问题，进行了系统深入的研究。力求对军事大数据重大现实问题，给出具有理论指导性、实践操作性、发展前瞻性的解答，为推动我军军事大数据理论体系构建，丰富和发展我军联合作战理论提供支撑。
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| 關於作者： |
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王永华，1992年入伍，中国人民解放军军事科学院战争研究院研究员，军队指挥学博士后，主要从事战争设计、联合战役研究，2次赴韩国参加“首尔防务对话”，撰写个人专著3部、国家高端智库报告2份，主持编修辞书2部、法规1部、教材3部，参与撰写专著(教材)16部，主持完成国家社科基金项目3项，在《中国军事科学》《解放军报》《学习时报》《军事学术》等报刊发表文章150余篇。
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| 目錄：
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第一章 认识大数据1
第一节 大数据及相关概念1
第二节 大数据主要特征11
第三节 大数据发展历程14
第四节 作战大数据的内涵、分类19
第二章 大数据加速战争形态智能化演进22
第一节 信息化战争形态与智能化战争形态22
第二节 大数据助推军事智能化发展31
第三节 大数据托举无人作战新样式40
第四节 大数据触发战争形态新改变49
第三章 大数据支撑的战争制胜新机理56
第一节 信息优势制胜56
第二节 体系效能制胜58
第三节 作战精度制胜61
第四章 大数据的战争制胜作用63
第一节 大数据 泛在网：智能化作战体系的经络63
第二节 大数据 数据化：深度认知战场的必由之路69
第三节 大数据 算力 算法：掌握决策优势的关键82
第四节 大数据 专家系统：“云脑”指挥的必要条件86
第五节 大数据 任务规划：跨域协同的“拱顶石”97
第六节 大数据 泛在共享：效能中暗藏新挑战102
第五章 大数据领域的战略竞争107
第一节 集聚大数据人才107
第二节 创新大数据技术110
第三节 开发大数据资源113
第四节 建立大数据中心122
第五节 健全大数据集成运用机制126
第六节 完善大数据安全防护体系130
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| 內容試閱：
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第二节 大数据主要特征
大数据的特征反映其海量、多样、高速、复杂的内在本质，主要具有“4V”特点，即volume（大量）、velocity（高速）、variety（多样）、value（价值）。从理解和应用看，其具体表现为数量规模巨大、多样多元融合、产生处理实时、价值密度较低等方面。
一、 数量规模巨大
大数据最鲜明的特征就是“海量”规模，用传统的数据统计模式无法实施统计，相对于传统的数据储存方式，不是一个量级上的大小之分，而是几何量级上的巨大差距。人类运用数据的历史悠久，但数据真正爆发并发挥日益重要的作用，还是在工业革命以后。当前，随着各种大数据技术以及相关支撑技术群的发展，社会各个方面的数据都“爆炸”式增加，形成了海量大数据。今天，从计算器、摄像头，到计算机、智能手机，再到大数据和人工智能，人们不断升级采集和利用数据的方式。一部智能手机一天之内可以生产大约1GB的数据，大概是13套《二十四史》的总容量。从大数据发展来看，天文学领域的数据技术运用是推动其加速发展的重要因素。2000年，一项数字巡天项目在美国启动，其望远镜在几周内所获取的数据，超过了天文学历史上所有收集数据的总和。2016年，当设在智利的更大的巡天望远镜投入使用后，不超过五天就能收集到等量的数据。从天文探索到基因测序、银行业务、互联网搜索等各领域各行业，数据无时无刻不在爆发式增长。
随着战争形态信息化、智能化发展，战场空间拓展，参战力量更加多元，作战体系更加复杂，特别是通信、导航、探测等信息技术手段和装备在作战中广泛运用，数据的生产、采集、传播的规模达到了空前高度，数据规模呈指数级增长。各级作战单元获取和生成的信息数据同步剧增，反映在作战指挥领域，无论是对太空目标的监视和预警，还是对军用网络运转情况的持续监控，其面对的数据量都将远远超越小数据时的规模。根据有关资料，战时，部队需要处理的数据量级正从TB级发展至PB级甚至ZB级。阿富汗战争中，美军的情报、监视与侦察（ISR）系统每天产生超过53TB的数据。美军无人机地面系统每天采集的视频数据超过7TB，空军情报、监视与侦察（ISR）每天收集视频数据约为1600小时，1架每天工作14小时的无人机产生大约70TB的视频数据。
二、 多样多源融合
信息时代发展初期，数据多以格式统一的表格形式存放于数据库中，可以通过打印在纸上的标题统一、具有固定结构的数据表来展现。例如，一个班级所有同学各科成绩汇总表，或者格式统一的航管指令都属于此类。随着量化一切的“数据化”浪潮的到来，不仅具有结构特征的文本，还有结构特征不明显的图片、音频、视频等都以数据的形式存放到数据库中，现在被广泛应用的“微信”，可以同时存放数字、文字、图片、音频、视频、图形、多媒体等多种数据。正是这些结构上不再具有统一规定、形式上非常多样的数据，逐步成了大数据的主要组成部分。因此，大数据类型繁多，多为网页、图片、视频、图像与位置等半结构化和非结构化数据信息。数据类型极其庞杂，关联度一般极低，而且在相当长的时期内非结构化数据会占据大数据的主体。在军事领域，大数据涉及战场范围内各种目标信息，结构复杂多样，信息维度高，分析处理难度远远大于民用大数据。例如，美军为击毙本·拉登，收集了包括卫星图片、无人机视频、线人口供、居民医疗保健数据等各种类型的数据，最后终于找到其行踪。可以说，离开蕴含多种实时信息的大数据的辅助，美军很难完成如此艰巨的任务。
大数据通常都是不同渠道汇集的数据形成的综合体，通过多源数据融合，可以对一个事物进行多方位的描述。大数据与小数据的差异，不仅体现在规模级别上的差异，更重要的是体现在来源上的变化。多源数据融合可以从多维度映射客观事物的本质面貌。例如，传统的金融机构在进行征信时，主要采集20个维度左右的数据，包括年龄、收入、学历、职业、房产、车产、借贷情况等，然后用综合评分方法来识别客户的还款能力和还款意愿，决定信贷额度。采用大数据技术后，金融机构可以查询客户的各种线上记录，掌握其是否有批量申请贷款等异常行为，还可分析客户的消费行为和习惯，可以做到在几秒钟内对申请者超过1万条的原始信息进行调取和审核，迅速核对数万个指标维度。
三、 产生处理实时
大数据是生生不息的“流”，人类的每一次通话，飞机的每一次飞行，工厂生产线的每一次运行，都时刻不断地产生各种数据，实时融入动态的数据流。大数据的产生离不开高新技术的发展，特别是物联网、移动互联网的蓬勃发展，为大数据的发展提供了时代引擎，为大数据在线、实时产生提供了基础支撑。物联网在新的互联网协议IPV6的支持下，能将世界上每一粒沙子都进行实时量化记录；移动互联网特别是拥有摄像头手机的用户，正组成一个密布世界的移动传感器网，这两者的广泛运用都促进了海量数据的在线、实时产生。腾讯公司发布的财报显示，至2018年底，微信活跃账户达到了10.98亿，每天平均有超过7.5亿的用户阅读朋友圈的信息，如此海量的数据，不及时处理，就会成为垃圾信息。
在信息化战场上，各种信息化武器平台、信息系统无处不在，时刻不断地产生各种数据，要想对实时大数据进行利用，必须实时采集。如美国和以色列军队，已经开始尝试为一线士兵配备专用手机和微型无人机，提升对战场数据信息的实时收集能力。大数据实时产生并处于快速流动之中，必须快速、持续地实时处理，否则过于延迟的处理结果，根本无法应对快速发展变化的实际情况。例如，对于反导作战来说，从发现目标轨迹到导弹击中目标，只有十几分钟甚至几分钟的反应时间，各种探测设备获取的实时数据必须得到近实时的自动处理，才能为指挥员及时决策、下达命令赢得时间。此外，大数据处理技术快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入数据处理，极大地提高大数据的处理速度。大数据技术可以通过图像识别、语音识别、自然语言分析等技术计算、分析大量非结构化数据，为实时处理图片、视频、音频等非结构化数据提供了手段。
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