信息技术发展至今,已使战争体系的“眼”看得更远,“耳”听得更清,“拳”打得更准,“身”藏得更隐蔽……但某种程度上,诸如在复杂战场上该打击哪 些目标,以什么力量打,打到什么程度等关系制胜全局的问题,目前仍主要依靠指挥员主观经验来判断。而大数据存在的意义,就在于从本质上提高战争体系的智能 性,更好地探寻并利用现代战争制胜机理。
近年来,我军在作战训练数据建设运用等领域取得长足进步,但与大数据时代战争的要求相比仍存差距,一些基础性根本性问题至今仍缺少令人满意 的答案。如到底该采集哪些数据?如何高效采集数据?怎样保证各级各类数据的真实性?如何分级管理数据?怎样处理数据共享与数据安全的关系?如何针对不同战 争态势有效应用数据?探索这些问题离不开高素质的人。换言之,要想真正探寻现代战争制胜机理,离不开大数据技术;要真正掌握大数据技术,离不开大数据人才 方阵培养。而要加强大数据人才培养,必须直面当前我军大数据人才培养“四难”:
破解院校培养难。受条块分割的管理体制所限,目前我军军兵种和军(士)官岗位设置,均缺乏对口数据岗位,仅有个别单位设置了数据中心等机 构。这类岗位设置,直接影响到院校招生培养计划,导致院校无法合理招收数据专业学员,相关学科建设受到重重限制。受计划主导的教育管理方式所限,当前快速 发展的信息技术人才需求与军事教育审批环节间出现了令人深思的矛盾,导致大数据军事人才培养难以避免滞后性。受指技分离的人才培养模式所限,在现行院校管 理体制下,指挥院校与技术院校间很难达成深度协作,从而导致大数据教育基础条件的缺失。解决上述难题,可考虑允许部分军事院校借鉴地方普通高校自主招生和 灵活设置专业模式,及时设置大数据培养等相关专业,提高对人才需求变化的快速反应能力。
破解实践学习难。当前,大数据实践教学面临多种困境。受军事大数据建设水平所限,军事大数据建设在我军起步晚,众多建设细节需要摸着石头过 河,目前仅在部分领域取得初步成效,数据量亟待提升,数据的可用性和真实性有待验证,还难以提供良好的实践学习平台。受军事大数据建设的复杂性所限,军事 大数据点多面广,内容庞杂,横向上涉及众多机关、部队、院校和科研机构,纵向上包括数据采集、数据管理和数据应用等多个环节。不同单位的分工不同,甚至大 相径庭,从而使系统实践学习面临较多困难。解决大数据教学实践难,必须切实培养依据大数据决策的文化,并考虑尽快建立大数据教学实验中心,理顺学员实践渠 道和流程,促进军事大数据实质发展。
破解人才引进难。大数据技术涉及应用数学、统计学、人工智能、软件工程和管理科学等多领域专业知识,人才培育复杂,在我国尚处于起步阶段。 而社会各行业各领域对大数据人才的需求却很迫切,在激烈的人才争夺中,军事领域并不占明显优势。尤其是,大数据人才是国际社会争夺的主要人力资源之一。截 至今年3月,美国新增数据分析高管职位的数量已占全世界的44%,但美国只能提供23%,不足的部分必然会从全世界网罗。国际大数据人才资源争夺,形势更 为严峻。而要想吸引和保留大数据人才,必须以多种优惠条件吸引人才,并为其提供施展才华的广阔平台,尽可能地留住人才。
破解军民共育难。近年来,我国依托普通高校培养国防生的路子越走越广,为解决我军急需的专业人才发挥了重要作用。但目前国防生的培养多以本 科阶段为主,较少涉及研究生层面。而由于大数据技术的前沿性和复杂性,在本科阶段设置该学科培养人才的难度较大,导致依托普通高校培养专门大数据人才条件 不够理想。同时,我军人才培育以计划为中心,而普通高校和成功企业等领域的人才培育则强调以市场为导向,这种指导思想上的显著差异也使军民共育人才的政策 制度存在某些缺失或错位。可以想见,如果不重视发挥杠杆的调节作用,大数据人才培育的效益恐怕难以有效提高。
战争的较量归根结底是人才的较量,深化军事斗争准备,提高打赢现代战争能力,需要我们切实研究破解大数据人才培养难题,加快打造大数据人才方阵。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21