羅 彪

功能，是指事物或方法所發(fā)揮的有利作用，即功效。大數(shù)據(jù)支持國防動員決策功能，是指大數(shù)據(jù)在國防動員決策中發(fā)揮的效能或作用。大數(shù)據(jù)能夠快速提煉國防動員海量數(shù)據(jù)，形成信息、知識優(yōu)勢，并將之導(dǎo)入國防動員的決策領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，改進決策模式，提高決策質(zhì)量和水平，助力提升國防動員能力。

一、大數(shù)據(jù)功能的主要觀點

關(guān)于大數(shù)據(jù)功能，不同學(xué)者有不同的觀點，這些觀點源于不同的角度，且具有不同的特點。西方學(xué)者和研究機構(gòu)不僅指出大數(shù)據(jù)的實證價值，并從實踐應(yīng)用中認識到大數(shù)據(jù)對決策過程的改進作用。20世紀(jì)中期，美國學(xué)者愛德華茲·戴明認為，“除了上帝，任何人都必須用數(shù)據(jù)來說話”。IBM資深大數(shù)據(jù)專家杰夫·喬納斯也提出了同樣的觀點，“讓數(shù)據(jù)說話”。全球著名管理咨詢公司麥肯錫在其報告中指出，“復(fù)雜分析能顯著地改進決策過程”。

基于大數(shù)據(jù)發(fā)展及其廣泛應(yīng)用，我國學(xué)者對大數(shù)據(jù)的基本功能及其衍生出來的附屬功能進行了描述和分析。國務(wù)院《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》從戰(zhàn)略層面對大數(shù)據(jù)的功能給予定位，賦予大數(shù)據(jù)“推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展”“重塑國家競爭優(yōu)勢”“提升政府治理能力”的功能，并將數(shù)據(jù)界定為“國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源”。鄒振寧、榮希君等從軍事角度指出大數(shù)據(jù)技術(shù)的軍事指揮價值，主要包括提高五種能力：情報獲取能力、輔助決策能力、作戰(zhàn)控制能力、偵察攻擊能力、網(wǎng)絡(luò)安全能力。胡鍵則從大數(shù)據(jù)基本功能的角度，闡述大數(shù)據(jù)在促進公共管理變革中的重要功能，包括數(shù)據(jù)收集功能、數(shù)據(jù)管理功能、數(shù)據(jù)分析功能、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)重組功能、預(yù)測功能。肖慶文、李鈺等對大數(shù)據(jù)普遍衍生功能進行高度概括，認為大數(shù)據(jù)主要有以下幾種較為常用的功能：一是追蹤，即追蹤、追溯任何一個互聯(lián)網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)的記錄，形成真實的歷史軌跡；二是識別，在對各種因素全面追蹤的基礎(chǔ)上，通過定位、對比、篩選，可以實現(xiàn)精準(zhǔn)識別，尤其是對語音、圖像、視頻進行識別；三是畫像，通過對同一主體不同數(shù)據(jù)源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認識；四是提示，在歷史軌跡、識別和畫像基礎(chǔ)上，預(yù)測未來趨勢及重復(fù)出現(xiàn)的可能性，當(dāng)某些指標(biāo)出現(xiàn)預(yù)期變化或超預(yù)期變化時給予提示、預(yù)警；五是匹配，在海量信息中精準(zhǔn)追蹤和識別，利用相關(guān)性、接近性等進行篩選對比，更有效率地實現(xiàn)供需匹配，該功能是互聯(lián)網(wǎng)約車、租房、金融等共享經(jīng)濟新商業(yè)模式的基礎(chǔ)；六是優(yōu)化，按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種算法對路徑、資源等進行優(yōu)化配置。

無論是西方研究機構(gòu)還是我國學(xué)者的研究成果，對于我們研究大數(shù)據(jù)支持國防動員決策功能都具有重要的參考價值。

二、大數(shù)據(jù)支持國防動員決策的基本功能

大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)資源，也是技術(shù)手段，大數(shù)據(jù)的這種本質(zhì)屬性，直接決定了大數(shù)據(jù)支持國防動員決策的基本功能，即決策數(shù)據(jù)采集、決策數(shù)據(jù)存儲、決策數(shù)據(jù)分析等居于主要地位的功能。這是大數(shù)據(jù)在國防動員決策中根本的、基礎(chǔ)的，且是恒常的、穩(wěn)定的功能。

（一）決策數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（或稱之為弱結(jié)構(gòu)化），以及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)①http://www.szcomtop.com/fastar/news/20161206/news151926.html。國防動員決策大數(shù)據(jù)的主要來源，包括政府?dāng)?shù)據(jù)、軍事數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)及傳感器數(shù)據(jù)等。傳統(tǒng)的國防動員決策數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也較小，大多可采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫處理。而大數(shù)據(jù)時代的國防動員決策數(shù)據(jù)采集，來源廣泛、數(shù)據(jù)量巨大，且數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，必須采用分布式數(shù)據(jù)庫才能有效存儲和處理。相較于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，大數(shù)據(jù)時代的國防動員決策，面對的是海量、多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)。這些特點決定了國防動員決策數(shù)據(jù)的有效采集必須借助大數(shù)據(jù)采集技術(shù)。應(yīng)用比較廣泛的大數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要包括以下三種。

1.系統(tǒng)日志采集技術(shù)。主要是通過地方和軍隊國防動員業(yè)務(wù)信息平臺收集業(yè)務(wù)日志數(shù)據(jù)，供離線或在線的分析系統(tǒng)使用。比較成熟的采集工具有Chukwa、Flume、Scribe等。它們均采用分布式架構(gòu)，能滿足海量、高速的日志數(shù)據(jù)采集要求。

2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集技術(shù)。即通過“網(wǎng)絡(luò)爬蟲”或網(wǎng)站公開API等方式從政府政務(wù)網(wǎng)、軍隊寬帶網(wǎng)、公共數(shù)據(jù)網(wǎng)等平臺上獲取國防動員數(shù)據(jù)信息的過程。其支持圖片、音頻、視頻等文件的采集，且附件與正文可自動關(guān)聯(lián)，可將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中提取出來，并存儲為統(tǒng)一的本地結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件。

3.其他數(shù)據(jù)采集技術(shù)。對于國防動員領(lǐng)域中的同期性數(shù)據(jù)，可借助物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備等硬件采集；保密性要求較高的數(shù)據(jù)，可使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集。

（二）決策數(shù)據(jù)存儲

大數(shù)據(jù)時代，國防動員決策數(shù)據(jù)容量呈爆炸式增長。從數(shù)據(jù)存儲的發(fā)展趨勢來看，一方面，對數(shù)據(jù)存儲量的需求越來越大；另一方面，對數(shù)據(jù)的有效管理提出了更高的要求。國防動員決策大數(shù)據(jù)對存儲設(shè)備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數(shù)據(jù)安全性、數(shù)據(jù)穩(wěn)定性、系統(tǒng)可擴展性、性能及成本等各方面的因素。

大數(shù)據(jù)的存儲及處理不僅在于規(guī)模大，更要求傳輸及處理的響應(yīng)速度快。提到數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，就離不開數(shù)據(jù)庫技術(shù)。從目前的發(fā)展趨勢看，數(shù)據(jù)庫主要分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫緩存系統(tǒng)3種類型。傳統(tǒng)的國防動員決策數(shù)據(jù)通常使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MYSQL和Oracle等來存儲。

由于國防動員決策大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源多樣、應(yīng)用算法繁多、結(jié)構(gòu)化程度不同、數(shù)據(jù)格式多樣，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫存儲技術(shù)已無法適應(yīng)國防動員決策大數(shù)據(jù)的存儲。為了解決國防動員領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)集合、多重數(shù)據(jù)種類、來源和格式帶來的挑戰(zhàn)，非關(guān)系型NoSQL數(shù)據(jù)庫發(fā)揮了明顯作用。包括鍵值存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、圖形數(shù)據(jù)庫以及文檔型數(shù)據(jù)庫等類型。當(dāng)前，主流的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Redis、Bigtable、HBase、Neo4j等。

（三）決策數(shù)據(jù)分析

決策數(shù)據(jù)分析，就是通過詳細研究和概括總結(jié)決策數(shù)據(jù)，從中提取有價值信息并形成結(jié)論的過程。將有價值的國防動員決策數(shù)據(jù)整合成國防動員決策信息，這是國防動員決策數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。相對傳統(tǒng)的國防動員決策數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要有以下幾種。

1.可視化分析，即數(shù)據(jù)圖表化。在分析國防動員決策大數(shù)據(jù)時，最基本的要求就是對數(shù)據(jù)進行可視化分析，就是將結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適當(dāng)?shù)目梢暬瘓D表，然后將隱藏在數(shù)據(jù)中的信息直接展現(xiàn)在各級決策者面前。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)展示和分析需求，可使用指示卡、計量圖、餅圖、柱狀圖、拆線圖、地圖、GIS地圖、詞云、雷達圖、漏斗圖等圖形來展示數(shù)據(jù)。比較經(jīng)典的可視化分析工具有Tableau、Excel、Gephi等。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中挖掘知識的過程。作為一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法，能夠揭示事物隱藏的規(guī)律性，使決策者對狀態(tài)把握和趨勢預(yù)測更為科學(xué)準(zhǔn)確，成為正確決策的重要參考。一般來說，數(shù)據(jù)挖掘側(cè)重解決四類問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測，重點在尋找模式和規(guī)律。數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，數(shù)據(jù)挖掘算法多種多樣，其中比較經(jīng)典的算法有：C4.5、K-Means、SVM、CART、KNN等，不同的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，會呈現(xiàn)出不同特點。

3.預(yù)測性分析。大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析。預(yù)測性分析結(jié)合了許多高級分析功能，包括特別統(tǒng)計分析、預(yù)測建模、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、實體分析、機器學(xué)習(xí)等。從海量決策數(shù)據(jù)中挖掘出其特點，幫助我們了解和把握國防動員的現(xiàn)狀，并確定下一步的行動方案，從依靠猜測進行決策轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽靠茖W(xué)預(yù)測進行決策。

4.語義引擎。語義技術(shù)為大數(shù)據(jù)的有效分析提供了一種技術(shù)途徑。語義引擎是語義技術(shù)最直接的應(yīng)用，它從檢索詞語所表達的語義層次上來認識和處理用戶的檢索請求，可以讓國防動員決策的參謀人員從繁瑣的搜索條目中解放出來，更快、更準(zhǔn)、更全面地獲得國防動員決策數(shù)據(jù)分析所需的信息，從而提高數(shù)據(jù)分析質(zhì)量和效率。

三、大數(shù)據(jù)支持國防動員決策的派生功能

大數(shù)據(jù)在國防動員決策中的派生功能，即指由基本功能引發(fā)出來的處于從屬地位的功能，包括現(xiàn)狀分析、需求預(yù)測、決策優(yōu)化、智能匹配等。

現(xiàn)狀分析。現(xiàn)狀分析是決策的基礎(chǔ)。國防動員決策的一個重要環(huán)節(jié)就是搞清楚決策事項的現(xiàn)狀，基于現(xiàn)狀再制定下一步的行動方案。通過國防動員大數(shù)據(jù)分析，可對各領(lǐng)域國防動員的現(xiàn)狀進行分析，把握其基本狀態(tài)，從而使相關(guān)決策者了解本領(lǐng)域國防動員的基本情況。同時，可通過大數(shù)據(jù)挖掘和可視化分析，準(zhǔn)確掌握各領(lǐng)域國防動員戰(zhàn)略任務(wù)的完成情況，并以此衡量國防動員整體運行狀態(tài)。

需求預(yù)測。國防動員決策實質(zhì)上就是實現(xiàn)國防動員資源與軍事需求的精準(zhǔn)匹配。預(yù)測軍隊的軍事需求是國防動員決策的重要前提。通過國防動員大數(shù)據(jù)分析，可全面、快速準(zhǔn)確預(yù)測軍事需求。大數(shù)據(jù)使我們能夠獲得按照既定規(guī)則、分層、分類、分級的國防動員數(shù)據(jù)集合，在這個數(shù)據(jù)集合中，國防動員需求預(yù)測可用的數(shù)據(jù)能夠相互印證、彼此交互，能以靈活推拉、智能重組的數(shù)據(jù)塊（群）形式存在。在預(yù)測國防動員需求時，大數(shù)據(jù)可以綜合現(xiàn)實與歷史數(shù)據(jù)進行智能融合與分析判斷，盡可能深入分析挖掘數(shù)據(jù)的信息附加值，找尋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，并結(jié)合國防動員需求的影響因素和國防動員各領(lǐng)域的實際情況，最終提供更精準(zhǔn)的趨勢結(jié)論和國防動員需求預(yù)測報告。

決策優(yōu)化。大數(shù)據(jù)不僅能夠優(yōu)化國防動員決策流程，更能促進國防動員決策體系內(nèi)各系統(tǒng)的融合，為優(yōu)化國防動員決策提供實時、全面、準(zhǔn)確的信息服務(wù)。大數(shù)據(jù)資源能夠拓展國防動員決策信息的來源渠道，為優(yōu)化決策方案，輔助決策實施提供更全面的信息支持。具備大數(shù)據(jù)思維的國防動員決策者能夠充分認識大數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮大數(shù)據(jù)對決策的支持作用。精通業(yè)務(wù)、技術(shù)過硬的國防動員大數(shù)據(jù)人才能夠運用大數(shù)據(jù)采集、存儲、挖掘和可視化分析等關(guān)鍵技術(shù)，輔助支持決策制定、決策實施以及決策評估等重要環(huán)節(jié)?；诖髷?shù)據(jù)的國防動員決策支持系統(tǒng)，能夠為國防動員決策者提供全方位、多層次的決策支持和知識服務(wù)。

智能匹配。主要體現(xiàn)在兩個方面：一是決策方案與決策庫之間的匹配；二是動員資源與軍事需求之間的匹配。通過參與國家應(yīng)急救援和組織實戰(zhàn)化國防動員演練，采集優(yōu)化信息化戰(zhàn)爭條件下各國國防動員決策案例等，生成海量的國防動員決策案例大數(shù)據(jù)庫；運用大數(shù)據(jù)采集和分析手段，結(jié)合實戰(zhàn)化條件下國防動員決策的要素構(gòu)成，智能提取國防動員決策案例的特征屬性，優(yōu)化設(shè)計決策案例表示結(jié)構(gòu)。在科學(xué)計算決策案例屬性、結(jié)構(gòu)和整體相似度的基礎(chǔ)上，充分運用大數(shù)據(jù)挖掘算法，完成國防動員決策與大數(shù)據(jù)庫中決策案例的智能匹配。國防動員決策體系中的參謀系統(tǒng)，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析動員需求組成情況、動員資源分布情況，預(yù)測動員時間、規(guī)模和質(zhì)量等情況，并將這些決策支持信息輸入信息系統(tǒng)。信息系統(tǒng)能夠基于動員資源與軍事需求的智能匹配，自動生成最優(yōu)動員方案。

大數(shù)據(jù)在國防動員決策中的功能，就是解決“大數(shù)據(jù)在國防動員決策中能干什么”的問題。一般來說，大數(shù)據(jù)在國防動員決策中的功能，往往指向大數(shù)據(jù)在國防動員決策中已經(jīng)產(chǎn)生或者將會產(chǎn)生的結(jié)果，尤其是指大數(shù)據(jù)在國防動員決策中所引起的變化，所發(fā)生的作用。大數(shù)據(jù)時代，只有充分認清大數(shù)據(jù)支持國防動員決策的核心功能，優(yōu)化設(shè)計大數(shù)據(jù)支持國防動員決策系統(tǒng)，才能將數(shù)據(jù)優(yōu)勢迅速轉(zhuǎn)化為決策優(yōu)勢，以信息化條件下高精度、高效率、高質(zhì)量的國防動員決策，在應(yīng)戰(zhàn)、應(yīng)急和服務(wù)經(jīng)濟社會建設(shè)中發(fā)揮更大的作用。

［1］ 鄒振寧，榮希君.大數(shù)據(jù)時代作戰(zhàn)指揮理論創(chuàng)新研究［M］.北京：藍天出版社，2014.

［2］ 陸嘉恒.大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)與NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2013.