近幾年來，主要軍事強國尤其是美國利用大數據爭奪物理域、信息域、認知域作戰制高點的戰略正在全面升級。2012年，奧巴馬政府曾利用大數據預測大選態勢，并在獲得連任后隨即宣布投資2億美元推動大數據相關產業的發展，由此將"大數據戰略"作為國家意志來部署，更強調大數據會是未來的石油。美國軍方明確表示，國家擁有的各行業數據規模、數據活躍度、分析挖掘能力和應用模式將成為美國綜合國力的重要組成部分，一個國家在網絡空間的數據主權已經成為繼陸權、海權、空權、天權之后，大國博弈的新焦點。
一、海軍作戰過程中的大數據特征
大數據是指所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。麥肯錫全球研究所認為：大數據是"一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合"[1].海軍作戰過程中所需要和產生的數據之所以可以作為大數據來處理，出發點是這些數據符合大數據通常具有的四大特征：
（1）數據量大。海軍作戰數據來自戰場目標、戰場環境、戰場水文氣象、網絡輿論信息等各個方面，數據量級早已從TB發展至PB乃至ZB級。
（2）數據多樣化，大多半結構化和非結構化數據信息。在一次具體的海上作戰中，所牽涉的數據是廣泛的。僅就海軍水面艦艇作戰而言，就直接涉及到敵我雙方作戰目標、戰術意圖、艦艇兵力編成、訓練水平、人員狀態、指揮決策能力、各種武器裝備性能、海區地理環境、水文氣象等各個方面。從大的背景方面而言還間接涉及到國家的經濟、政治、外交、自然資源、部隊體制、作戰指揮體系等[2].
（3）數據處理快速化。作戰數據流往往為高速實時的流式數據，而且需要快速、持續的實時處理。處理工具亦在快速演進，軟件工程及人工智能等均可能介入。在現代信息化條件下海上作戰中，由于數據量的急劇增加，在數據的處理過程中，往往需要利用計算機快速、準確地處理和加工大量的數據。
（4）數據價值高和密度低。最明顯的就是情報數據，大數據將使情報偵察和決策能力產生質的飛躍。海戰中海量的情報數據并不等于高價值的情報信息，經過大數據分析從稀疏的數據中挖掘得到的信息才可能是真正的具體情報。
戰場數據集成是大數據技術在海軍作戰領域運用的關鍵。隨著云計算、通信、媒體和移動計算的快速發展和深入應用，海戰相關的數據量還將快速增長。
二、美國海軍大數據生態系統的體系架構
美國海軍采用突破性的分析工具建立海軍大數據生態系統來解決海軍作戰中的大數據應用問題，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傳感器獲得實時態勢結果，利用云計算和大數據技術發展作戰工具。例如，通過指揮員在艦船上查看儀表盤，實時跟蹤任務中發生的一切，掌握預期的變化情況，并推測可能出現的結果[3].
2013年以來，美國海軍組織開發了名為"海軍戰術云參考實施"（NTCRI）的大數據云生態系統平臺，由數據分析組件和可視化界面提供相關作戰環境和情況的所有數據的實時視圖。這個平臺系統融合了大數據、云計算和其他交叉學科的技術，并且實現了多種分布式文件系統（Hadoop等）和作戰系統。圖1為我們結合分析理解繪制的該大數據生態系統的架構圖。
該系統架構主要包含四大功能：
（1）通用數據基礎表征。海軍作戰大數據是完全多源異構的。"多源"指來源廣泛，如IT系統、機載或艦載傳感器等；"異構"指數據類型多樣，如雙方作戰目標、戰術意圖、氣象水文、網絡輿情等，該部分的主要目的是建立海軍作戰數據科學的、通用的基礎體系架構，用于不同機構間多源異構大數據的表征和共享。
（2）分布式數據存儲與索引。主要目的是存儲作戰數據，建立索引以便快速查詢，通過海軍的云環境利用大量的數據集。使用到的關鍵技術主要包括：企業級Cloudera部署、Hadoop分布式文件系統的、Accumulo排序分布式的Key-Value存儲解決方案、MapReduce計算框架、Storm流數據處理框架。
（3）數據作戰分析。這部分是海軍大數據生態系統的核心，目前美國海軍主要通過開發先進的分析工具支持反潛作戰和一體化防空反導作戰，提升大數據對海軍作戰的效果和能力，探尋利用大數據增強威脅評估預警、作戰識別、一體化作戰和任務計劃以及執行能力的途徑。
（4）系統抗毀性防御組件。任何系統都要具備抵抗攻擊的能力，抗毀性防御組件是貫穿整個大數據生態系統的，數據在采集、整理、存儲、傳輸、分析的過程中都可能遭到攻擊甚至篡改。組件主要通過利用云計算的安全性和完整性，增強海軍大數據生態系統各模塊的防御能力。
除此之外，美國海軍水面技術創新中心（SNIC）也在開發支持體感操作的可視化顯示技術和游戲式的視頻訓練系統等技術。同時，美國海軍加大與商業公司的合作，鼓勵企業在網絡、無人平臺、大數據分析等領域加大投入。例如，洛克希德·馬丁公司向海軍水面技術創新中心投資350萬美元，為新一代水兵開發最新技術，提升海軍艦艇現代化的速度與頻率[3].
三、我國海軍作戰大數據建設
近些年來，我國海軍指揮信息系統的硬件和軟件建設已得到了跨越式發展，但作戰大數據建設還有待完善和提升。由于長期以來對作戰大數據建設重視程度的相對不足，作戰大數據專業人才的缺乏和作戰大數據建設任務的龐大復雜，使得基于信息系統的體系作戰能力發揮受到限制。
立足我國海軍實際，改變當前海軍作戰大數據建設的現狀可考慮從以下幾個方面著手：
（一）加強頂層設計
由海軍指定某一部門，組織相關機構，做好作戰大數據發展的頂層設計，負責在國家和軍隊層面制定大數據技術研究和人才培養機制，推進相關基礎數據庫及數據中心建設，制定數據防護政策及數據標準規劃。
（二）加強大數據人才的培養和引進
海軍作戰大數據專業人才培養涉及軍事學、統計學、計算機科學與技術、海洋學和系統科學等多學科多專業的交叉融合。應加強我軍院校統計分析方面的教學，重視對一線實際作戰數據的分析能力培養。同時，應該向地方拓展人才培養渠道，同地方院校、科研機構、企業等創建軍民融合的作戰大數據人才聯合培養機制。
（三）切實推行訓練過程數據化,從根本上解決作戰數據缺乏的困境
切實推行指揮訓練數據化，利用先進成熟的數據挖掘和人工智能技術，開發符合我軍作戰數據標準并具備一定自主決策功能的指揮訓練系統，促使"以經驗為中心"的決策方式向"以數據為中心"轉變。切實推行訓練手段數據化，基于實兵對抗演習數據，進一步完善和開發以訓練軟件和兵棋系統為代表的各級各類訓練模擬器材，努力提高部隊信息化訓練水平[4].
四、結束語
大數據已經成為全球化時代不可或缺又亟待開發的重要資源，大數據的開發和使用將成為影響未來戰爭勝負的戰略工程。為此，我們要做好大數據開發的頂層設計，不斷加強大數據專業人才的培養，在作戰訓練中推行"數據化"的訓練手段，不斷完善和提升海軍的信息化建設水平。
參考文獻：
[1]莊林，沈彬。美國國防部大數據項目研發與應用[J].國防科技，2013（3）：58-61.
[2]周智超。海軍軍事數據在指揮控制中的作用及層次關聯分析[J].指揮控制與仿真，2012,34（4）：30-33.
[3]易永勝，林祥。美軍把大數據分析引入作戰[N].學習時報，2014-12-29（007）。
[4]張強，張宏軍。作戰大數據建設的困境與出路[N].解放軍報，2013-05-30（010）。
