数据治理对军事作战效能与效率的评估与优化研究

数据治理对军事作战效能与效率的评估与优化研究

武禹、孙涛、柳世雄、韩松辰

北方自动控制技术研究所,山西省 太原市 030006

摘要：数据在现代军事作战中起着至关重要的作用，因此数据的治理对于提高军事作战效能和效率至关重要。本研究旨在评估和优化数据治理对军事作战的影响。回顾了数据治理的基本概念和原则。探讨了数据治理在军事作战中的应用，并分析了数据治理对军事作战效能和效率的影响。接下来，提出了一种基于数据治理的军事作战效能和效率评估模型，并通过实证研究验证了该模型的有效性。提出了一些优化策略，以进一步提高军事作战效能和效率。

关键词：数据治理；军事作战；效能评估

引言

随着信息技术的迅速发展，数据在军事作战中的作用变得越来越重要。军事组织需要处理大量的数据，包括情报、作战计划、战场监测等，以支持决策制定和实施。

1.数据治理的基本概念和原则

1.1 数据治理的定义

数据治理是指在组织内部，通过明确定义数据的责任人、数据标准、数据质量要求、数据安全等方面的规范和流程，确保数据的合规性、可靠性和可用性的一系列管理活动。该过程涉及数据的收集、存储、处理、分析和共享，旨在最大化数据的效用，同时确保数据的安全和合规性。数据治理的目标是建立透明、可信的数据管理机制，以支持组织的决策制定、业务运营和创新发展。

1.2 数据治理的原则和要素

数据治理的原则包括透明性、责任、合规性、可信性和效能。透明性要求数据管理过程和决策制定应当公开透明，确保相关利益相关者了解数据的来源、处理过程和使用方式。责任原则强调明确确定数据管理的责任人和角色，确保数据的所有权和监管。合规性原则要求数据管理活动符合相关法律法规和行业标准，保护个人隐私和数据安全。可信性原则强调数据的准确性、一致性和完整性，确保数据可信可用。效能原则则关注数据的有效管理和利用，以支持组织的业务目标和战略规划。数据治理的要素包括数据所有权、数据标准、数据质量、数据安全、数据流程和数据文档，这些要素共同构成了数据治理的基本框架，确保数据的有效管理和利用。

2.数据治理对军事作战效能与效率评估模型

2.1 模型构建

在构建数据治理对军事作战效能与效率评估模型时，需要考虑军事作战的特点和数据治理的关键作用。模型构建的关键步骤包括：确定评估指标，建立数据指标体系，设计数据采集与整合方案，制定数据质量评估标准，建立数据安全保障机制以及确保数据及时性的措施。评估指标应涵盖作战准备、指挥控制、情报保障、装备保障等方面，以全面反映军事作战效能与效率。数据指标体系的建立需要考虑数据的多样性和复杂性，充分利用先进的信息技术手段，确保数据的全面性和准确性。同时，数据采集与整合方案的设计要充分考虑多源数据的融合和共享，确保数据的完整性和一致性。在制定数据质量评估标准时，需要结合军事作战的实际需求，建立科学的评估体系，以保证数据质量符合军事作战的要求。建立健全的数据安全保障机制也是模型构建的重要环节，包括数据加密、权限管理、网络防护等措施，以保障数据的安全性和完整性。为了确保数据的及时性，需要建立数据更新机制和实时监控手段，以满足军事作战对数据实时性的要求。

2.2 模型验证

模型验证是评估模型可靠性和有效性的重要环节。在验证过程中，需要进行数据的实际采集和处理，模拟实际作战情境，检验模型的适用性和准确性。需要对采集到的数据进行验证，包括数据完整性、准确性和时效性等方面的检验，以确保数据符合模型要求。针对模型设计的各项指标和评估体系，进行实际的作战效能与效率评估，验证模型的科学性和实用性。在模型验证过程中，还需要考虑不同作战情境下的数据变化和模型的稳定性，进行多次模拟实验，不断优化和调整模型，以确保模型的可靠性和稳定性。通过与实际作战效果的对比分析，验证模型评估结果的准确性和可信度，为后续的军事作战决策提供科学依据。

3.数据治理对军事作战效能和效率的优化策略

3.1 数据质量优化策略

根据不确或不全的资料作出的决定会造成严重的后果。为了使数据质量达到最优，必须制定一套完整的数据采集标准与流程以保证数据来源可靠、准确。介绍了包括自动化算法、人工审核等先进数据清洗与验证技术保证数据一致性与准确性。制定数据质量评估指标体系并定期进行评估与监测，发现并整改存在的质量问题。强化数据管理与治理意识，通过开展培训、教育等方式提升相关工作人员对数据质量意义的认知，推动全员参与数据质量维护与优化工作。

3.2 数据安全性优化策略

数据安全性对于军事作战具有非常重要的意义，任何数据泄露和篡改都会给作战造成严重的影响。为了优化数据安全，必须建立一套完整的数据安全管理体系，其中包括权限管理，访问控制以及加密技术，以保证数据的机密性与完整性。加强网络安全防护包括设置防火墙，入侵检测系统以及安全审计机制等，以确保数据传输与储存时的安全性。强化人员安全意识培训，增强有关人员数据安全关注与预防意识，降低人为因素造成的数据安全问题。建立数据安全事件应急响应机制及时发现并处理，将数据安全风险在战斗中的影响降到最低。

3.3 数据及时性优化策略

为优化数据及时性，需要建立高效的数据采集和传输通道，确保数据能够快速、准确地传输到需要的地方。引入先进的数据处理和分析技术，包括实时数据处理和预测分析，以提高数据处理的效率和速度。加强数据共享和协同机制，建立起跨部门、跨地域的数据共享平台，确保数据能够快速流通和共享。建立数据及时性监控机制，对数据传输和处理过程进行实时监控，及时发现和解决数据传输延迟和处理滞后等问题，确保数据的及时性和实效性。

结束语

综上所述，本研究通过评估和优化数据治理对军事作战效能和效率的影响，为提高军事作战能力提供了理论和实践的指导。数据治理的有效实施可以提高数据质量、安全性和及时性，从而增强军事作战的决策制定和执行能力。未来的研究可以进一步探讨数据治理在其他军事领域的应用，并提出更加有效的优化策略。

参考文献

[1]林晗,汤珊红,高强,程佳军,赵瑞芳.军事数据治理框架下的主数据管理实施路径[J].中华医学图书情报杂志,2021,30(02):40-47.

[2]高强,游宏梁,汤珊红,程佳军,裴阳.军事数据治理概念与框架研究[J].情报理论与实践,2019,42(12):55-59.