2025-06-10 16:12:1416浏览
源自：占知智库
一、引言
在现代军事领域，数据成为关键战略要素，深度融入军事行动的各个环节，对作战决策、资源调配和任务执行起着决定性作用。近日，美国陆军发布《指挥官和参谋人员数据建设指南（2025）》，旨在提升人员数据素养，增强军队在复杂多变的现代战争环境中的作战能力与决策效率。
深入剖析美国陆军数据素养建设的各个方面，包括数据素养的内涵、数据基础、数据生命周期管理、相关工具技术、伦理考量、治理与安全策略、文化培育以及最佳实践与经验教训等内容，将为为相关研究和实践提供全面且有价值的参考。
二、数据素养内涵
2.1 核心概念与原则
数据素养是指能够读取、处理、分析和交流数据，以实现描述、诊断、预测和决策的能力。它包含十大原则：
- 数据基础掌握数据基本概念、类型（定性与定量）和结构。
- 数据驱动决策运用数据支持结论、识别趋势，辅助决策。
- 数据管理与质量确立数据收集、组织和存储标准，定期清理数据以保证准确性。
- 数据解读熟练读取、处理、分析和解读图表、图形和仪表盘，获取有价值信息。
- 协作与实时数据系统构建协作式数据收集系统，提供实时更新，避免数据陈旧和重复劳动。
- 有效数据沟通通过故事讲述、可视化和针对性报告，清晰传达数据洞察。
- 数据工具熟练运用培训士兵掌握电子表格、数据库、任务指挥系统和分析软件的使用。
- 持续学习与适应关注新数据技术（如 AI、LLM、ML）的发展，了解其优缺点。
- 数据伦理处理：尊重数据所有权，遵守法规，重视数据隐私和合理使用。
- 数据素养文化营造部队内部数据驱动决策的环境，让士兵具备基本的数据处理能力。
不同岗位对数据素养原则的应用各有侧重：
- 陆军招募人员利用数据系统了解招募区域信息，管理申请人数据，并注重数据治理与安全，保护个人信息。
- 人力资源技术员熟练使用人事数据库和系统，处理人员信息，确保数据准确更新。
- 旅级作战参谋建立高效的报告收集和共享系统，管理数字通用作战图，执行数据生命周期流程。
- 军级火力支援人员结合先进技术（如 MAVEN Smart Systems）进行目标定位和打击，了解新兴系统的功能。
- 高级将领接收数据驱动的决策支持产品，推动组织内数据素养文化建设。
2.2 关键作用与价值体现
数据素养对美国陆军具有多方面重要价值：
- 辅助决策通过数据分析提供实证依据，减少对直觉的依赖，提高决策科学性。
- 实时洞察借助先进工具实现实时数据分析，使部队能够迅速做出反应。
- 提升效率自动化重复性任务，优化资源配置，提升工作效率和生产力。
- 流程优化分析数据发现作战流程中的瓶颈和低效环节，优化工作流程。
- 风险管理运用预测分析识别潜在风险和漏洞，提前制定应对策略。
- 创新发展从数据洞察中推动创新，发展新的作战方案、技术和服务。
- 合规管理确保数据实践符合法规要求，降低行政、法律和监管风险。
- 数据质量管理定期分析数据，提高数据质量和完整性，为决策提供可靠依据。
- 赋能指挥培养数据驱动的文化，为指挥官和参谋提供有价值的见解。
- 技能培养接触数据分析促进技能发展，鼓励创新思维。
同时，数据建设也存在局限性：
- 数据质量参差不齐部分数据可能存在错误、不完整或过时的情况。
- 分析偏差风险数据收集和分析过程可能存在偏差，影响结论的准确性。
- 伦理问题挑战数据收集和使用涉及隐私、偏见等伦理问题，需要谨慎处理。
三、数据基础要点梳理
3.1 数据分类与特征
数据分为结构化和非结构化数据：
- 结构化数据组织有序，存储于预设格式（如数据库的行和列），如人事记录、物流库存和传感器读数，便于管理和分析。
- 非结构化数据缺乏预设格式，处理难度较大，如电子邮件、视频、社交媒体内容和情报报告，但蕴含丰富信息。
数据还可分为定性和定量数据：
- 定性数据描述事物的性质、特征和类别，如人员的性别、种族等，有助于理解作战中的非量化因素。
- 定量数据以数值形式存在，可进行统计分析，如部队人数、装备数量等，为决策提供客观依据。
3.2 数据来源与格式规范
美军数据来源广泛，包括：
- 内部来源作战日志、战后评估报告、部队实地收集的情报等，具有针对性和时效性。
- 外部来源盟军数据、商业数据、开源情报、政府机构数据等，提供更广阔的视角和背景信息。
数据格式多样，格式规范至关重要：
- 常见格式从简单文本文件到复杂地理空间数据集，不同格式在存储、传输和处理上存在差异。
- 格式标准化统一数据格式和标准，可实现数据的有效集成和比对，提高数据可用性。
3.3 数据伦理与安全准则
美军在数据使用中遵循严格的伦理和安全准则：
- 伦理原则
- 尊重隐私确保数据收集目的明确，不侵犯个人权利。
- 透明度尽可能公开数据使用目的、方式和流程，接受监督。
- 数据准确性验证数据质量，避免错误或误导性数据影响决策。
- 偏差控制识别和纠正数据偏差，防止不公平决策。
- 安全措施
- 加密技术对数据进行加密，保护数据在传输和存储过程中的安全。
- 访问控制采用多因素认证和角色访问控制，确保数据访问的合法性。
- 网络安全部署防火墙、入侵检测系统等，防范网络攻击。
- 人员培训提高人员安全意识，减少人为失误导致的安全风险。
四、数据生命周期剖析
4.1 数据收集策略
美军通过多种途径收集数据：
- 情报报告收集敌方情报、战场态势等信息。
- 传感器数据利用各类传感器获取环境、装备状态等数据。
- 后勤记录记录物资供应、装备维护等信息。
收集数据时注重质量：
- 制定规范明确数据收集的方法、频率和标准，确保数据的一致性和准确性。
- 多种数据类型结合兼顾定量和定性数据，全面了解作战情况。
4.2 数据处理流程
数据处理包括清洗、组织和转换：
- 数据清洗去除重复、错误和无效数据，如删除重复的人员记录，纠正数据录入错误。
- 数据组织对数据进行分类和整理，便于查询和分析，如按照作战任务、时间等维度组织数据。
- 数据转换将数据转换为适合分析的格式，如将文本数据转换为数值数据。
4.3 数据分析方法与技术
美军运用多种数据分析方法：
- 描述性统计计算均值、中位数、众数等，概括数据特征，如分析部队的平均作战技能水平。
- 推断性统计基于样本推断总体特征，如通过部分士兵的训练成绩推断整个部队的训练效果。
- 预测性分析利用算法和模型预测未来趋势，如预测装备故障时间、敌军行动路线。
数据分析中强调批判性思维和协作：
- 批判性思维质疑数据来源、分析方法和结果，避免错误决策。
- 跨领域协作结合不同领域（如情报、后勤、作战）的专业知识，提高分析的全面性和准确性。
4.4 数据可视化与呈现
数据可视化有助于快速理解数据：
- 常见可视化方法包括图表（柱状图、折线图、饼图等）、图形（散点图、热力图等）和仪表盘。
- 选择合适方法根据数据类型、受众需求和展示目的选择可视化方法，如用折线图展示数据随时间的变化趋势。
数据可视化遵循最佳实践原则：
- 简洁明了避免过多信息干扰，突出关键数据。
- 合理用色运用颜色对比突出重点，增强可视化效果。
- 添加注释提供必要的解释和背景信息，帮助理解数据。
- 故事化表达将数据串联成有逻辑的故事，提高数据传达效果。
4.5 数据解读与传播要点
数据解读需结合作战环境：
- 考虑局限性认识到数据可能存在的偏差和局限性，避免片面解读。
- 综合分析结合多种数据和实际情况进行综合分析，确保决策的准确性。
数据传播根据受众定制内容：
- 高层指挥官提供简洁的关键信息和战略建议。
- 基层作战人员提供具体的行动指导和任务相关数据。
五、数据工具与技术概览
5.1 关键数据工具类型
美军使用多种数据工具：
- 指挥控制类系统如先进的战场指挥信息系统，实现信息实时收集、整合和传递，辅助指挥官决策。
- 数据分析软件如 PowerBI、Excel、Tableau 等，用于数据清洗、分析和可视化。
- 地理空间工具如 ArcGIS、QGIS，分析和可视化地理空间数据，支持地形分析、路线规划等。
5.2 新兴技术应用与挑战
新兴技术（如 AI、ML、大数据分析）为美军带来机遇：
- AI 和 ML 算法快速分析海量数据，挖掘潜在模式和规律，如在情报分析中识别异常行为。
- 大数据分析整合多源数据，提供全面的战场态势洞察。
同时也带来挑战：
- 伦理问题如 AI 算法可能存在数据偏见，导致决策不公平。
- 安全风险大数据存储和处理增加数据泄露风险。
5.3 技术集成与人员能力要求
美军致力于技术集成：
- 统一标准制定统一的数据标准和接口规范，实现系统间的数据共享和交互。
- 人员培训针对不同岗位制定培训方案，培养人员的数据素养和技术应用能力。
六、数据使用伦理考量
6.1 核心伦理原则
美军在数据使用中遵循核心伦理原则：
- 尊重隐私保护个人信息，确保数据收集合法合规。
- 透明度公开数据使用目的、方式和流程，接受监督。
- 准确性验证数据质量，避免错误数据影响决策。
- 偏差控制识别和纠正数据偏差，防止不公平决策。
6.2 数据偏差应对策略
美军采取措施应对数据偏差：
- 收集阶段优化收集方法，扩大样本范围，减少样本偏差。
- 处理阶段运用算法和统计方法检测和纠正数据偏差。
- 分析阶段保持批判性思维，识别潜在偏差因素。
6.3 责任追究与文化塑造
美军建立问责机制：
- 明确责任确定数据使用各环节的责任主体，记录数据处理过程。
- 违规惩处对违规行为进行严肃处理，追究相关人员责任。
塑造负责任的数据使用文化：
- 培训教育开展培训，强化人员的数据伦理意识。
- 榜样示范通过榜样的力量引导人员遵守数据伦理规范。
七、数据治理与安全策略
7.1 数据治理框架构建
美军构建数据治理框架：
- 明确规则与责任规定数据管理的规则和责任，涵盖数据全生命周期。
- 设立管理岗位明确数据所有者职责，确保数据质量和合规性。
- 统一标准规范制定数据标准，促进数据标准化管理。
7.2 数据安全保障措施
美军采取多种数据安全保障措施：
- 技术手段加密数据、采用多因素认证、构建网络安全防护体系。
- 人员管理加强安全培训，建立访问控制制度，遵循最小权限原则。
7.3 平衡与挑战应对
美军在数据可用性和安全性间寻求平衡：
- 最小权限模型根据工作需要分配数据访问权限，保障数据安全。
- 数据分类管理对不同敏感级别的数据采取不同的安全措施。
应对系统集成和数据增长挑战：
- 系统集成制定统一接口标准，促进新旧系统融合。
- 数据增长采用云计算、大数据存储技术提升数据处理能力。
八、陆军数据素养文化培育
8.1 阻碍因素分析
美军培育数据素养文化面临阻碍：
- 人员认知差异人员对数据素养的理解和掌握程度不同，部分人员存在畏难情绪。
- 角色定位偏差部分人员认为数据素养仅与特定岗位相关。
- 文化阻力传统决策思维和工作模式对数据驱动决策存在抵触。
8.2 培育策略与实践案例
美军采取培育策略：
- 领导示范指挥官积极参与数据驱动决策，引导人员重视数据素养。
- 教育培训制定培训计划，针对不同岗位设计课程，采用多种培训方式。
- 技术支持提供易用的数据工具和平台，降低数据处理难度。
以 513 军事情报旅为例：
- 合作培训与美国军事学院合作开展数据素养培训。
- 成果显著提升了人员数据能力，促进了部队数据素养文化建设。
8.3 持续发展机制建立
美军建立持续发展机制：
- 评估反馈定期评估数据素养提升效果，收集反馈优化培训和工具。
- 持续学习营造持续学习氛围，鼓励人员不断提升数据素养。
九、数据素养最佳实践与经验教训
9.1 最佳实践方法
美军的最佳实践包括：
- 融入日常工作将数据素养融入作战、训练等日常工作环节。
- 定制培训内容根据岗位需求设计培训内容，提高培训针对性。
- 建立统一框架明确数据素养的核心能力和知识领域，促进协作。
- 利用技术辅助借助先进的数据工具和平台，提升数据处理能力。
- 领导积极引领领导带头参与，提供资源支持，推动数据素养建设。
9.2 经验教训总结
美军在数据素养建设中的经验教训包括：
- 持续学习数据素养培养是长期过程，需持续学习和实践。
- 克服阻力加强沟通，通过成功案例展示数据驱动决策的优势。
- 分层培训根据人员技能水平设计不同层次的培训课程。
- 保障数据质量确保数据准确、完整、及时，建立数据治理机制。
- 加强评估反馈定期评估数据素养建设效果，根据反馈调整策略。
十、结论与展望
美国陆军在数据素养建设方面已取得一定成果，通过完善的数据素养体系，提升了作战决策的科学性和作战效能。未来，随着技术的不断发展，数据素养将在军事行动中发挥更为重要的作用。然而，美军也面临着技术应用带来的新挑战，如新兴技术的伦理和安全问题、数据量增长带来的数据管理难题等。美国陆军需要持续关注技术发展趋势，加强数据素养培训，完善数据治理和安全机制，以适应不断变化的战争环境，保持军事优势。