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遥不可及|大数据环境下的防务情报分析( 二 )


2 挑战
大数据的应用前景非常吸引人 ， 但也存在局限性 。 比如：无法用结构化数据来处理互不关联的问题；在用于分析原因和方式等方面的问题时 ， 能够发挥的作用非常有限；无法解决不同来源、不同格式数据的处理和整合问题 ， 特别是类似于文本和多媒体的非结构化数据 。 此外 ， 大数据最难处理的是情报数据和分析管理方面的问题 ， 因为技术最终也只是为管理服务的 。
1）数据不能解决所有问题
目前来看 ， 基于大数据的情报分析只适用于某些类型的情报问题 。 大数据可以准确提供“是什么”、“在哪里”、“发生了什么” ， 但是不能提供“为什么”和“将会发生什么” 。 在防务领域 ， 大数据可以提供作战地理信息、军事部署、机构组成、武器性能和物资供应等详细情报 ， 但是无法找出和解释其中的复杂关系 ， 更不用说对未来的情况进行评估 ， 掌握敌方的意图、作战计划和政治诉求等 。
在复杂问题的分析中 ， 大数据可以针对目标轻松而又迅速地提供更为细致全景态势 ， 但只有专业的分析人员才能作出预测、得出结论并进行应对 。 在情报分析流程中 ， 通常需要由专业的分析人员将关键数据进行定位 ， 然后与其他问题进行关联 。 在一个有效的情报分析中 ， 专业的分析人员需要将分析结果转化为对用户有意义的评估 ， 这种工作则更为复杂而繁重 ， 而专业知识在其中起着至关重要的作用 。
另外 ， 从专业角度看 ， 面对数据 ， 情报机构另一个风险是现有数据有可能会主导情报分析的方向和结论 。 情报分析机构可能会根据容易获得的数据类型 ， 对情报搜集的方向作出调整；或者刻意重视数据最密集的方向 ， 或强调最有可能发现和追踪的目标或问题 ， 从而导致客观评估出现偏差 。
2）情报空缺
从情报的角度来谈 ， 再多再全面的数据量 ， 也存在着情报缺口 ， 即有重要的信息被遗漏和忽略 。 在过去 ， 秘密情报搜集是挖掘稀缺情报信息的关键手段 ， 因为某一个关键情报抵得过无数个普通的低价值情报 。
尤其是防务领域的大数据情报往往是不准确信息或假情报 ， 其中的关键信息经常被刻意删除或无意覆盖掉：这是大数据技术难以解决的问题 。 例如 ， 要想记录某国航母的特征 ， 描述其舰载机和武器系统的性能 ， 或者追踪其在巡航过程中的位置 ， 这些都有可以找到的答案 。 但是 ， 要确定该国政府在危机时期或者实施战略计划时将如何使用这种新航母 ， 并结合运用其他能力 ， 这就是一种复杂的情报空缺 ， 具有偶然性、复杂性和不可预见性 。
此外 ， 大数据无法显示非客观的事物 ， 如思维模式和决策过程等 。 对于这样的空缺 ， 仅仅搜集和整理所有相关数据并不能解决问题 ， 数据或许可以为分析和预测提供更丰富的证据 ， 但最终也只能作为专业情报分析补充 。
情报分析流程
大数据技术不仅将影响到情报分析人员的工作 ， 而且还将对情报机构建设产生深远影响 。 在情报领域应用大数据技术需要有长远的战略视野和细致的流程规划 。 比如：新技术、新工具、新的业务技能和业务流程 ， 对于传统情报流程的冲击；如何人员招募和培训新型的数据科学家 ， 情报分析人员如何适应大数据技术：情报机构在这些方面将面临极大的挑战 。 大数据技术为情报机构转型提供了一个难得的机遇 ， 但情报机构不能简单地将新技术直接套用在当前的业务工作中 ， 而是需要从根本上对情报分析的业务模式进行重塑 。
1 防务情报机构转型
防务情报机构转型主要体现在三个方面 ， 一提升情报职能 ， 二转型评估服务 ， 三改变情报流程 。
1）提升情报职能 。
赋予情报机构行动的权力与能力 ， 给予充分的经费支持 ， 鼓励其建立强大的人才团队 ， 应用最先进的信息技术 ， 建立最为广泛的情报网络 ， 赋予其直接与用户接触的特权 ， 并且能够利用网络资源获取来自其他机构、合作伙伴、商业渠道和外部专家的支援 。 这样的情报机构才能够摆脱耗时又繁琐的情报流程 ， 使其有能力直接获得关键情报 ， 解决关键问题 ， 保障决策正确 。 使得情报机构在大数据分析中能够拨云见日 ， 掌握真相 ， 并掌控全局 。


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