美军发布：《数据素养建设指南》

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：

1、数据基础

掌握数据基本概念、类型（定性与定量）和结构。

2、数据驱动决策

运用数据支持结论、识别趋势，辅助决策。

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。

7、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。

8、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。

9、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。

10、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：

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

8. 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。

9. 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。

10. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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：

1. 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。

2. 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：

1. 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。

2. 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：

1. 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。

2. 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：

1. 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。

2. 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：

1. 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：

  1. 情报报告

     收集敌方情报、战场态势等信息。

  2. 传感器数据

     利用各类传感器获取环境、装备状态等数据。

  3. 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：

  1. 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。

  2. 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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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：

  1. 批判性思维

     质疑数据来源、分析方法和结果，避免错误决策。

  2. 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：

  1. 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。

  2. 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：

  1. 简洁明了

     避免过多信息干扰，突出关键数据。

  2. 合理用色

     运用颜色对比突出重点，增强可视化效果。

  3. 添加注释

     提供必要的解释和背景信息，帮助理解数据。

  4. 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：

  1. 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。

  2. 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：

  1. 高层指挥官

     提供简洁的关键信息和战略建议。

  2. 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：

  1. 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。

  2. 数据分析软件

     如 PowerBI、Excel、Tableau 等，用于数据清洗、分析和可视化。

  3. 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：

  1. 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。

  2. 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：

  1. 伦理问题

     如 AI 算法可能存在数据偏见，导致决策不公平。

  2. 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：

  1. 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。

  2. 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：

  1、尊重隐私

  保护个人信息，确保数据收集合法合规。

  2、透明度

  公开数据使用目的、方式和流程，接受监督。

  3、准确性

  验证数据质量，避免错误数据影响决策。

  4、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：

  1、收集阶段

  优化收集方法，扩大样本范围，减少样本偏差。

  2、处理阶段

  运用算法和统计方法检测和纠正数据偏差。

  3、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：

  1、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。

  2、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：

  1、培训教育

  开展培训，强化人员的数据伦理意识。

  2、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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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：

  1. 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。

  2. 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：

  1. 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。

  2. 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：

  1. 系统集成

     制定统一接口标准，促进新旧系统融合。

  2. 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：

  1、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。

  2、角色定位偏差

  部分人员认为数据素养仅与特定岗位相关。

  3、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：

  1、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。

  2、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。

  3、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：

  1、合作培训

  与美国军事学院合作开展数据素养培训。

  2、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。

  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：

  1、融入日常工作

  将数据素养融入作战、训练等日常工作环节。

  2、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。

  3、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。

  4、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。

  5、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：

  1、持续学习

  数据素养培养是长期过程，需持续学习和实践。

  2、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。

  3、分层培训

  根据人员技能水平设计不同层次的培训课程。

  4、保障数据质量

  确保数据准确、完整、及时，建立数据治理机制。

  5、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。