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摘要：随着21世纪信息技术的飞速发展，大数据技术在军事领域的应用成为一个新的热点话题。本文全面分析阐述了“互联网+”时代大数据技术在军事领域的应用，分析结果如下。
关键词：互联网+;大数据;军事应用
随着信息技术的不断发展。社会已经步入互联网时代。继物联网，云计算和其他技术之后，大数据技术已经以惊人的速度渗透到社会的各个领域。世界主要军事大国已经在军事领域使用了它。新一轮的军事创新已经形成，彻底改变了军队的作战效能生产模式。新时代，新机遇，新挑战。如何加强大数据技术在军事领域的应用已成为一个紧迫而崭新的战略问题。
一、“互联网+”时代与大数据技术简介
（一）“互联网+”时代
与过去的互联網时代基于工业的平台相比，“互联网+”时代是基于互联网的。“互联网+”形成了一个新的生态时代，各个行业都在此平台上进行了深度整合。，“互联网+”时代的特征：首先，数据量是空前的，传统计算机无法处理。网络信息数据已从TB（1024G）级别升级到PB级别（1024T），EB级别（1024P），并且仍在呈几何指数级爆炸性增长。
（二）大数据技术
其综合特点如下：一，它可以客观全面地反映事物的实际情况;其次，它可以筛选有用的信息并挖掘潜在的法律。第三，可以通过分析做出科学的预测。其发展的主要问题体现在四个方面：数据收集和存储困难，对分析技术的要求高，视觉显示的发展缓慢以及安全威胁中的许多潜在危险。
二、使用大数据技术面临的主要问题
（一）传统的军事治理模式具有很大的阻力，使用大数据技术的概念也很薄弱。
当前，大多数信息建设仅限于Internet模式，基本上没有涉及Internet平台，大数据的建设仍处于起步阶段。无论是用于人员还是武器装备，传统的军事治理模式仍然占主导地位。目前军队管理人员依然习惯于根据经验做事，并根据感觉做出决定。充其量通过大数据技术对他们实施简单的定量管理。大数据的概念非常薄弱。它主要表现在：首先，人们对军事大数据技术发展的必然趋势了解不足;其次，对于大数据技术的使用并不习惯。一些人认为使用大数据方法管理部队是不可预测的。有些人认为大数据很复杂，没有用，甚至有人认为大数据不受欢迎。不愿意集成到大数据系统中;第三，不注意收集和存储数据，导致少量的数据收集和单一样式; 第四，他们不知道如何分析和处理数据，并且他们不知道有专门的技术人员，管理人员不愿意学习;另外，某些单位具有无处不在的大数据现象都称为大数据。这些现象导致分散的数据的存在，以及更全面和较不全面的数据的存在，以及更局部和较不全局的数据的存在。
（二）全国信息产业的发展相对滞后。
大数据技术的应用是落后的。当前，我国信息产业的发展与发达国家差距很大。就行业标准而言，长期以来一直没有良好的技术规范，缺乏统一的技术标准，并且市场参与者众多。有许多难点：比如说硬件设备方面跟不上，核心技术跟不上，高端芯片基本上依靠进口。自行开发的芯片必须在国外进行处理：就软件而言，操作系统，数据库，网络管理软件和各种应用软件大多由外国公司垄断。恶意后门很难消除和检测。这些问题直接限制了大数据在我国军事用途上的应用。
（三）系统中的各个部门正在相互斗争。
数据库与数据库之间很难共享信息和数据。经过多年的建设，军事信息化的发展已产生了大量的数据。但是，由于缺乏科学的数据共享平台，系统内各部门之间相互斗争，难以实现数据共享。首先，它反映在各种服务和部门之间使用的不同操作平台上，数据存储管理模式有很大不同，很难实现互操作性，并且与现代信息战的要求存在很大差距：其次，每个单元的数据大小和格式是不同的。质量是不同的。例如，情报和侦察部门非常重视数据，数据收集能力强，收集的数据量高。基层作战部队对数据的认识相对薄弱，数据量少且零散。第三，它受到军事组织体系的影响。等因素。服务和武器之间的障碍永远无法消除。此外，有些单位的标准思想狭隘或其他原因。它们在水平方向上相互矛盾，并且不愿提供数据共享，从而导致单元之间的数据量大。失衡严重制约了军事大数据技术的发展。
三、解决方法
（一）充分利用国内外成功典范，推动军事大数据技术的整体发展
在互联网时代，社会大数据技术的发展已经优先发展军事。基于互联网的行业跨越，模型颠覆和行业集成更加先进。它们源自不同的领域。微信公众人口模型：微信取代了微博，QQ等平台，成为一个强大的公共门户，在信息传输，社交网络和在线支付中发挥了多种作用;天猫平台模型：天猫仅创建一个平台，无需制造或购买即可购买所有产品，吸引数亿消费者，并吸引成千上万的商人在此平台上开设商店;电子商务平台C2B模型：如果满意在B2C模式下，如果C2B模式的干预将对整个产业结构产生破坏性影响，甚至改变各个工业部门，那么电子商务就只是一个销售渠道。这些成功的运作方式可为军事大数据技术的建设提供参考。其次，我们必须积极学习其他国家的先进概念和尖端技术。例如，美国国防部已与IBM，SAS和1T等公司合作开发用于军事用途的大数据分析工具;美国军方已将大数据管理软件的研究合同与刚果民主共和国（DRC）签订了合同，并且其正在开发的大数据软件不仅可以解决军事服务和部门间协作问题，还可以为指挥官和部队提供作战空间的统一视图通过在时间和空间上标准化和协调数据。美国军民合作的概念更值得我们研究。缩小差距的方法是选择正确的突破口，加强自主研发，并开发可以与欧美竞争的独立信息产业品牌，真正控制数据主权。
（二）关注网络空间的发展趋势，加强大数据信息安全管理
随着军事大数据技术的介入，国家信息安全将更加突出。做好军事大数据技术的未来发展不可小视。要做好大数据信息安全工作。首先，我们必须树立大数据安全概念并制定安全保护措施，以防止数据泄漏，盗窃和篡改。第二，要及时制定大数据管理政策法规，明确，准确，全面，透明地规范大数据的使用。这样才能保证大数据的信息安全，真正发挥出“互联网+”时代的优越性。
参考文献
[1]咸由根，蔡承秉.掘金大数据[M].朱小兰，译.北京：北京时代华文书局有限公司，2013：10.
[2]李芬，朱志祥，刘盛辉.大数据发展现状及面临的问题[J].西安邮电大学学报，2013（9）：57.
关键词：互联网+;大数据;军事应用
随着信息技术的不断发展。社会已经步入互联网时代。继物联网，云计算和其他技术之后，大数据技术已经以惊人的速度渗透到社会的各个领域。世界主要军事大国已经在军事领域使用了它。新一轮的军事创新已经形成，彻底改变了军队的作战效能生产模式。新时代，新机遇，新挑战。如何加强大数据技术在军事领域的应用已成为一个紧迫而崭新的战略问题。
一、“互联网+”时代与大数据技术简介
（一）“互联网+”时代
与过去的互联網时代基于工业的平台相比，“互联网+”时代是基于互联网的。“互联网+”形成了一个新的生态时代，各个行业都在此平台上进行了深度整合。，“互联网+”时代的特征：首先，数据量是空前的，传统计算机无法处理。网络信息数据已从TB（1024G）级别升级到PB级别（1024T），EB级别（1024P），并且仍在呈几何指数级爆炸性增长。
（二）大数据技术
其综合特点如下：一，它可以客观全面地反映事物的实际情况;其次，它可以筛选有用的信息并挖掘潜在的法律。第三，可以通过分析做出科学的预测。其发展的主要问题体现在四个方面：数据收集和存储困难，对分析技术的要求高，视觉显示的发展缓慢以及安全威胁中的许多潜在危险。
二、使用大数据技术面临的主要问题
（一）传统的军事治理模式具有很大的阻力，使用大数据技术的概念也很薄弱。
当前，大多数信息建设仅限于Internet模式，基本上没有涉及Internet平台，大数据的建设仍处于起步阶段。无论是用于人员还是武器装备，传统的军事治理模式仍然占主导地位。目前军队管理人员依然习惯于根据经验做事，并根据感觉做出决定。充其量通过大数据技术对他们实施简单的定量管理。大数据的概念非常薄弱。它主要表现在：首先，人们对军事大数据技术发展的必然趋势了解不足;其次，对于大数据技术的使用并不习惯。一些人认为使用大数据方法管理部队是不可预测的。有些人认为大数据很复杂，没有用，甚至有人认为大数据不受欢迎。不愿意集成到大数据系统中;第三，不注意收集和存储数据，导致少量的数据收集和单一样式; 第四，他们不知道如何分析和处理数据，并且他们不知道有专门的技术人员，管理人员不愿意学习;另外，某些单位具有无处不在的大数据现象都称为大数据。这些现象导致分散的数据的存在，以及更全面和较不全面的数据的存在，以及更局部和较不全局的数据的存在。
（二）全国信息产业的发展相对滞后。
大数据技术的应用是落后的。当前，我国信息产业的发展与发达国家差距很大。就行业标准而言，长期以来一直没有良好的技术规范，缺乏统一的技术标准，并且市场参与者众多。有许多难点：比如说硬件设备方面跟不上，核心技术跟不上，高端芯片基本上依靠进口。自行开发的芯片必须在国外进行处理：就软件而言，操作系统，数据库，网络管理软件和各种应用软件大多由外国公司垄断。恶意后门很难消除和检测。这些问题直接限制了大数据在我国军事用途上的应用。
（三）系统中的各个部门正在相互斗争。
数据库与数据库之间很难共享信息和数据。经过多年的建设，军事信息化的发展已产生了大量的数据。但是，由于缺乏科学的数据共享平台，系统内各部门之间相互斗争，难以实现数据共享。首先，它反映在各种服务和部门之间使用的不同操作平台上，数据存储管理模式有很大不同，很难实现互操作性，并且与现代信息战的要求存在很大差距：其次，每个单元的数据大小和格式是不同的。质量是不同的。例如，情报和侦察部门非常重视数据，数据收集能力强，收集的数据量高。基层作战部队对数据的认识相对薄弱，数据量少且零散。第三，它受到军事组织体系的影响。等因素。服务和武器之间的障碍永远无法消除。此外，有些单位的标准思想狭隘或其他原因。它们在水平方向上相互矛盾，并且不愿提供数据共享，从而导致单元之间的数据量大。失衡严重制约了军事大数据技术的发展。
三、解决方法
（一）充分利用国内外成功典范，推动军事大数据技术的整体发展
在互联网时代，社会大数据技术的发展已经优先发展军事。基于互联网的行业跨越，模型颠覆和行业集成更加先进。它们源自不同的领域。微信公众人口模型：微信取代了微博，QQ等平台，成为一个强大的公共门户，在信息传输，社交网络和在线支付中发挥了多种作用;天猫平台模型：天猫仅创建一个平台，无需制造或购买即可购买所有产品，吸引数亿消费者，并吸引成千上万的商人在此平台上开设商店;电子商务平台C2B模型：如果满意在B2C模式下，如果C2B模式的干预将对整个产业结构产生破坏性影响，甚至改变各个工业部门，那么电子商务就只是一个销售渠道。这些成功的运作方式可为军事大数据技术的建设提供参考。其次，我们必须积极学习其他国家的先进概念和尖端技术。例如，美国国防部已与IBM，SAS和1T等公司合作开发用于军事用途的大数据分析工具;美国军方已将大数据管理软件的研究合同与刚果民主共和国（DRC）签订了合同，并且其正在开发的大数据软件不仅可以解决军事服务和部门间协作问题，还可以为指挥官和部队提供作战空间的统一视图通过在时间和空间上标准化和协调数据。美国军民合作的概念更值得我们研究。缩小差距的方法是选择正确的突破口，加强自主研发，并开发可以与欧美竞争的独立信息产业品牌，真正控制数据主权。
（二）关注网络空间的发展趋势，加强大数据信息安全管理
随着军事大数据技术的介入，国家信息安全将更加突出。做好军事大数据技术的未来发展不可小视。要做好大数据信息安全工作。首先，我们必须树立大数据安全概念并制定安全保护措施，以防止数据泄漏，盗窃和篡改。第二，要及时制定大数据管理政策法规，明确，准确，全面，透明地规范大数据的使用。这样才能保证大数据的信息安全，真正发挥出“互联网+”时代的优越性。
参考文献
[1]咸由根，蔡承秉.掘金大数据[M].朱小兰，译.北京：北京时代华文书局有限公司，2013：10.
[2]李芬，朱志祥，刘盛辉.大数据发展现状及面临的问题[J].西安邮电大学学报，2013（9）：57.