大數據資源和技術運用，深刻改變著作戰信息的獲取、傳遞、處理和運用的方式，進而影響作戰指令的生成和傳遞，以及戰場態勢信息的生成和共享，直接決定制信息權的爭奪，左右著作戰主動權的得失。

即時處理數據信息

未來戰場，各種數字設備、信息系統和感知網絡等不斷產生海量的數據，不進行快速處理，有價值的數據信息將很快被湮滅。各種數據呈指數級迅猛增長，傳統的以人工為主的后端數據處理、存儲和分析方式，無法應對海量數據處理和運用的需要。

相對傳統數據處理技術和方式，大數據技術能對海量數據進行實時近實時處理，突破了傳統數據處理技術的不足。首先，大數據技術提供了海量數據實時處理的可靠手段，高速網絡、云計算平臺的運用，解決了數據傳輸處理的硬件制約，數據挖掘、預測分析、語意引擎等技術的不斷突破，加速了數據分析與挖掘速度，用戶可實現無感響應，數據信息處理水平和能力將全面提升。其次，大數據處理技術主要依靠在人的少量參與下（即“人在回路”）利用機器智能技術進行數據處理。在數據信息獲取端，賦予了各類數據終端利用智能化數據識別和處理能力，具備更強的數據甄別和綜合處理能力的自動化處理系統，可自動拒止和清除無用的、有害的數據，做到有用即取、無用不要，在源頭上保證了數據獲取的有用性。再次，大數據挖掘技術能夠快速從大量的、不完全的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、具有重大潛在價值的數據信息。戰時，通過大數據挖掘不僅能深入數據內部，挖掘出其蘊含的特有價值，而且能通過不同的分析模型，尋找出新的數據及其價值。

支撐戰場態勢多維度展示

實時戰場態勢是指揮決策和部隊行動的“信號令”。古往今來，作戰人員無不希望實時、直觀了解戰場態勢發展，便于趨利避害，掌握主動。實際上，戰場態勢瞬息萬變，在不同作戰需求下，戰場態勢描述的空間范圍、態勢要素種類各不相同。在傳統數據背景下，通常很難根據指揮員和部隊的需要，對戰場態勢數據進行多維度直觀地展示。

隨著大數據技術的發展和應用，大數據存儲、處理和可視化技術為戰場態勢實時靈活展示提供了可靠保證。首先，大數據可視化技術，運用計算機圖形學和圖像處理手段，將海量數據轉換為圖像在屏幕上顯示，實時、直觀地反映戰場敵、我、地實時數據。通過可視化圖像，指揮人員很容易發現網絡中訪問量較大的節點與地理空間的關系，為下一步作戰行動提供決策依據。其次，通過統一的格式和標準，對數據進行規范，實現戰場態勢標準化描述，部隊就可以使用相同的態勢數據描述參數、方式和格式，確保獲得的目標敵我屬性、威脅等級、識別情況等數據的一致性。此外，使用大數據技術手段，能保證在不同級別和用途的戰場態勢中保持相同的顯示，確保指揮員和部隊，能夠圍繞“一張圖”籌劃和組織作戰行動。再次，大數據云服務平臺實現大數據技術和戰場各種偵察預警終端的融合，把不同渠道獲取的孤立數據信息通過大數據技術加工，形成實時戰場態勢。作戰過程中，各種態勢信息都可以通過云平臺共享和顯示。大數據分析處理分發系統，按照作戰指揮、部隊行動和武器平臺使用中的不同需求，依托云環境將各作戰單元、要素所需數據實時分發到位，做到有用即給、無用不發。

精準預測戰場態勢發展

掌握先機，先敵行動，必須對戰場態勢發展有精準預判。根據特定數據的細小變化，預測分析某一目標或某一行動的發展，可以確定其對作戰進程和結局產生的影響，從而預測戰場態勢發展。數據容量越大越能反映事物的本質，預測戰場態勢的發展，必須掌握大量、準確的實時態勢數據信息。傳統數據背景下，由于數據獲取、分析和利用技術的限制，主要依靠指揮員分析判斷，預測戰局的可能發展。

大數據資源和技術，為戰場態勢預測提供了全方位支撐。首先，大數據體量巨大，類型繁雜多樣，如數字、視頻、圖片等，涵蓋敵我雙方、氣象水文、地理位置等各種數據，為預測戰場態勢發展提供“全樣本”信息。這樣，戰時可基于全局數據分析，從紛繁零散的數據信息中提取知識、發現規律，捕捉細微變化、發現重大征候，預測敵方企圖以及可能采取的行動。其次，大數據監測分析主要通過云平臺儲存海量數據，以各種數據統計、分析、挖掘模型為基礎，利用大數據搜索與挖掘等技術手段，根據戰場態勢的實時變化，對各種實時數據和基礎數據進行自動分析，快速推理出各種數據蘊含的背后信息，準確預測態勢發展，從而有準備地采取針對性行動。再次，采用大數據挖掘方法和手段，對敵情、我情和戰場環境等海量的態勢數據關聯分析，挖掘各種數據之間的關聯性及關聯程度，發現不同或不相關目標、行動之間的關聯和作用，可發現偶然背后的必然，找準戰場態勢演變發展規律，快速找到戰場態勢的突變處及其發展變化的軌跡或趨勢，對敵方作戰企圖、戰場態勢發展進行預測。

驅動基于大數據的“云腦”指揮

傳統數據背景下，平時存儲的數據資源范圍窄、規模小，戰時數據主要集中存儲在計算機或服務器中，數據獲取和處理能力有限，難以為指揮員提供全面、實時、準確的數據保障。指揮員主要依靠隨機抽樣調查數據，不得不根據有限的數據信息，基于經驗進行決策，容易出現以偏概全的現象，造成指揮決策、作戰方案精確性不足。

大數據背景下，作戰指揮通過人腦、專家系統和云計算融合實施，是“云腦”指揮，大數據資源和技術的運用，直接決定指揮效率。第一，利用人機一體的大數據分析處理系統，可為指揮決策提供實時戰場態勢，有利于指揮員準確把握戰場不同點位的實情。此外，大數據挖掘面向應用，可對數據進行統計、分析、綜合和推理，利用已有數據預測未來活動，指揮員對數據的運用就從低層次的末端查詢，提高到決策支持。第二，運用大數據分析敵作戰體系的構成、關鍵要素、各種關聯關系，判斷敵作戰體系的運行規律、關鍵節點以及薄弱環節等，對關聯的數據分析和相互印證，評估其對作戰進程的影響，快速捕捉敵行動企圖及敵我對抗態勢的變化，避免因數據不足而導致的情況誤判。第三，大數據存儲技術建構于戰場網絡設施之上，主要通過“云存儲”技術存儲數據信息，將所有數據聚集到“云端”。指揮員可在任何時間、任何地方，通過戰場上任何聯網的裝置連接到“云端”進行數據存取，實現對所需數據的實時調取、分析，空前提高數據運用效率。第四，利用大數據與超強計算力，專家系統依靠動態更新的海量數據自我學習，實現人腦和“云腦”在分析和判斷敵情、定下決心、協調控制中的實時交互、優勢互補。
責編AJX