把握大数据思维的特点规律

信息化战场上，面对日益复杂的战场态势，理性的决策和行动一刻也离不开数据，通过思维观念的转变和思维方式的重构确立大数据思维，是打赢信息化战争必须掌握的一把“钥匙”。但到底什么是大数据思维，笔者认为至少应该具备以下三个特点。

强调用数据说话

在信息化战场上，经验思维、公理思维、形象思维、辩证思维等仍然非常重要，但面对日益膨胀的战场信息，仅有这些传统思维已远远不够，不仅无法发挥大数据的优势，甚至还会诱发思维定式、先入为主等诸多弊端。在信息成为不可或缺的重要资源的今天，必须树立基于数据进行思维的新理念，让数据说话，用数据说话。

注重数据的连续性。战场事物是不断发展的，表征其属性的数据也是同步更新的，通过连续记录不同时刻的大量数据，就可以不间断地捕捉战场事物不同时刻的状态，进而连接成其发展轨迹，还原其历史发展过程，使大数据思维具有更强的动态性和历史纵深感。

注重数据的多角度。战场事物的属性是多方面的，表征其属性的数据也自然是多角度的，通过多角度记录其当前数据，就可以得到战场事物方方面面的属性，再通过多源融合、对比印证、全面综合，即可得出其当前的整体属性，使大数据思维具有更好的全面性和时效性。

注重数据的精确性。数据准确反映战场事物的客观情况。战场事物具有质和量两个方面的规定性，数据以文字、数字、表格、图片等形式记录战场事物的属性，在语义上是准确的，在计算机中则表现为二进制数字，极少甚至没有模糊的空间，使大数据思维具有以往思维无法比拟的精确性。

以相关揭示规律

规律是事物内在的、本质的、必然的联系，也是军事思维的基本依据。相关关系不同于具有严谨逻辑的因果关系，通过数值量化及数值增减的变化关系，发现战场事物间的客观联系，揭示其规律。在拥有海量数据的信息化战场上，借助大数据可以更快捷地找出战场事物间的相关关系，更直观地展示其内在联系。

寻找关联物而不是内在机理。因果分析是通过揭示前因与后果之间的内在机理，建立两者之间的联系，并由前因得出后果。相关分析只需要借助战场事物间数值变化的相互关系，确定关联物，即可在关联物之间建立联系，进而实现在关联物之间的推理，由一关联物得出另一关联物，完成军事思维活动，得出思维结果。

利用统计方法而不是严谨逻辑。因果分析的工具是严谨的逻辑，遵循同一律、矛盾律和排中律等逻辑规则。相关分析虽然也不能背离逻辑规则，但其基石是对大量数据的统计，并根据统计结果找出战场事物间的联系。正如美国一位统计学家所说，“所有的科学，在抽象的意义上，都是数学；所有的判断，在理性的基础上，都是统计学。”对全源数据进行统计，找出战场事物间的相关关系，已成为揭示战场事实的基本途径。

关注“是什么”而不是“为什么”。因果分析的指向是弄清“为什么”，而相关分析则是找出“是什么”，只说明“是什么”的结果，而不需要深究其背后的“为什么”。在节奏空前加快、时效性要求越来越高的信息化战场上，相关分析不仅实用、管用，而且更快捷、更高效。

让混杂发挥优势

由于以往获取战场数据的数量较小，为避免军事思维对数据误差的放大，要求数据尽可能精确，通过提高数据精度来支撑思维结果的准确，少而精确是“小数据”时代军事思维的基本特征。随着获取战场数据的指数级增长，在数据数量的“多”取代“少”的同时，数据的“精确”也将让位于“混杂”，并以此为基础快速得出战场态势的大概轮廓和发展脉络。实践证明，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。

以多取胜。与以往难以获取和分析大量数据时以样本为代表分析整体事物不同，大数据时代的军事思维以全体数据为样本，通过分析更多的甚至是所有的战场数据，展现以前无法显现的战场宏观态势和某些细节，从宏观和微观两个层次更清晰地看清战场事实。

包容混杂。在庞大的战场数据中，不仅数据的种类千差万别，而且构成数据的元素的名称、多少、顺序、长度等也会参差不齐，混杂显然增加了数据处理的难度，但也提升了反映战场事实的全面性，借助多元化的数据可以得出更科学的结论。包容战场数据的混杂，可以更全面、更详细地呈现战场态势的客观情况，有助于更科学地做出决策。

接受不精确。研究表明，大数据中的单个数据可能不精确，但足够多的数据完全可以弥补这一不足大数据思维，运用简单算法处理大量数据所得到的结果通常比运用复杂算法处理少量数据更准确。大数据通常用概率说话，反映在军事思维中，即答案足够好即可，而不必追求最优最好。如，美国维萨信用卡公司使用一种“海杜普”数据分析方法，可以在13分钟内处理完以前需要1个月时间处理完的730亿单交易。这种方法不能开具银行账户明细，但可以完成对用户进行分群、对营销活动进行分析等任务，这样的数据处理速度和精度在信息化战场上也极具实用价值。

（编辑：南京站长网）

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