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大数据研究报告,美国国防部-2020年-美国防部《数据战略》(中英对照)!

大数据研究报告,美国国防部-2020年-美国防部《数据战略》(中英对照)!

2020年10月8日,美国国防部发布了《国防部数据战略》(《DoD Data Strategy》,以下简称《数据战略》),战略中提出国防部应加快向“以数据为中心”的过渡,在作战速度和规模上利用数据提高作战优势和效率。发布的《国防部数据战略》将通过国防部数据战略通过提供将该部转变为以数据为中心的组织所需的愿景、重点领域、指导原则、基本能力和目标,以支持美国国防战略和数字现代化战略的实现。

大数据研究报告,美国国防部-2020年-美国防部《数据战略》(中英对照)!

美国国防部发布数据战略

01

简 介

《国防部数据战略》是国防部数字现代化项目的关键组成部分,通过对准确的、及时的、安全的数据访问来增强军事效率以支撑国防战略的实现。除了提高战斗力外,国防部领导还需要有以数据为中心的洞察力以对国防部作战和管理进行公平和准确的表示。

《数据战略》描述了问题,并确定了国防部与数据相关的愿景、指导原则、基本能力和目标。图1是《数据战略》中不同组成部分之间的关系。 国防部发布的《数据战略》将通过提供将该部转变为以数据为中心的组织所需的愿景、重点领域、指导原则、基本能力和目标,以支持美国国防战略和数字现代化战略的实现。

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图:《国防部数据战略》框架

02

原 则

2.1愿景:国防部的数据愿景是成为一个以数据为中心的组织,大规模地快速利用数据提高作战优势和效率。

2.2指导原则:为了实现战略中的目标和基本能力,国防部遵从八项指导原则。

原则1:数据是一种战略资产

国防部在规划和使用人员、武器系统、供应链、交通等传统战略资产获得积极效果方面付出了巨大的努力。同样的,国防部的数据也是一种高价值的资产,可以用来带来即时和长期的军事优势。随着国防部开始将数据作为完成其作战使命的关键部分,它将比竞争对手获得不同的、战略上的优势。这些优势将通过可信和集成的数据使用得到的更快速、更好地决策来体现。

原则2:集体数据管理

为了完全利用数据来进行决策,国防部定义了数据管理的角色和职责。国防部将分配数据管理员(data steward)、数据管理人(data custodian)和功能数据管理员来实现数据全生命周期的可审计性。数据管理员负责建立管理数据访问、使用、保护、质量的策略。数据管理人负责发挥数据价值和执行数据策略,功能数据管理员负责实现策略并管理日常的数据质量。

原则3:数据伦理

数据的合伦理使用将是所有数据收集、使用和共享的规划和行为的第一步。2020年2月21日,国防部长在发表对人工智能伦理的看法时指出,“虽然技术在不断更新,但国防部对宪法、战争法和伦理行为的最高标准的遵守没有改变”。无论是AI还是先进的分析技术,与数据的负责任使用相关的伦理准则都是非常重要的。

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图:数字现代化

原则4:数据采集

国防部必须确保数据在创建时的电子采集,并维持数据的准确性。数据一旦被创建就应当就标记、保存和等级分类。当数据被组合或集成时,生成的结果必须立刻收集、标记和确保安全。

原则5:国防部范围内的数据访问和可用性

目前,国防部正在实现从the need to know到the responsibility to provide的转化。确保数据在作战人员、情报人员和运营系统之间的可用性对国防战略和数字现代化战略的实现都是非常重要的。数据在授权的个人和机构之间共享是国防部的基本假设。但是数据共享应受限于法律或国防部政策的要求,同时应该考虑其中的安全、隐私和伦理问题。此外,必须确保数据的适当保护,还应当在整个生命周期内都适当处理。

原则6:人工智能训练数据

高质量的训练数据集(TQD)是人工智能算法和模型成功的关键。TQD和算法模型将会成为国防部最有价值的数字资产。随着国防部现代化的进程以及将人工智能技术融入联合作战中,国防部范围内对这些数字资产的可视化和访问将是算法战的重要组成部分。如果这些资产被黑,那么竞争者将会获得优势。因此,国防部首席数据官将创建一个管理算法模型和相关数据的现代管理框架来为这些数字资产提供受保护的可见性和负责任的中介。

原则7:数据适当目的

数据适当目的(fit for purpose)是指数据只适用于计划用途。其中应当包括数据收集、共享、使用、快速数据融合、最小化偏见等过程中的伦理问题。

原则8:合规设计

国防部将把数据管理和合规作为最高优先级。必要的数据策略合规是未来作战解决方案继续资助的重要成功因素。

03

基本能力

为完成国防部数据目标,应具备以下4项基本能力。

3.1 架构

《数据战略》降调对数据的访问和调整能力以适应技术和数据源的变化。国防部架构要能够比敌人更快地以数据为中心。快速开发和部署轻量级应用以支持用户的能力需要改革国防部使用数据方式,并最终形成战略优势。敏捷方法允许数据和系统架构随着时间而发展,同时支持当前用户的需求。

3.2 标准

国防部部署了大量的保证其中包括数据资产管理和使用的方法,还包括数据表示和分享的方法。考虑到国防部系统的多样性,这些标准应当在数据生命周期的最早可以应用的点应用,同时应该使用开放数据架构行业标准。

3.3 治理

数据治理提供了有效管理数据所需的原则、策略、过程、框架、工具和度量等。对国防部来说,数据治理将以级联的形式执行,所有的问题都尽可能在最低层级解决。数据治理包括通过国防部范围内关键数据资产的全记录管理的方式来影响数据的局部系统决策。此外,在国防部范围内合理实现数据管理和记录管理也是必要的。

3.4 人才和文化

将国防部变成以数据为中心的机构需要人才和文化的转变。国防部将继续把决策文化发展为基于数据和技术分析的分析。现代化的、敏捷的、有信息优势的国防部人才队伍将与数据一起工作、根据数据做出决策、创建基于证据的策略、实现有效过程。此外,还要提供数据技能培训、建立数据工程卓越中心、培育数据专家协作的支持生态。

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图:国防部首席信息官管理系统

04

目 标

国防部《数据战略》的核心是理解“数据并不是一种IT资产,而是国防部使命的必要和重要组成部分”。数据无处不在,武器平台、互联设备、传感器等都会生成大量的数据。但有用的数据应当的高质量的、准确的、完整的、及时的、受保护的、可信赖的。因此,国防部设立了以下目标来将数据作为战略资产。

国防部的数据应当是:

可见的– 使用者可以找到所需的数据。

可访问的– 使用者可以提取所需数据。

易于理解的 – 使用者可以找到数据的描述来识别其内容、环境和适用性。

可链接的– 使用者可以通过数据的相关关系来利用补充数据元素。

可信赖的 – 使用者可以对用于决策的数据的各个方面都应该充满信心。

可互操作的– 数据的使用者和生产者对数据的表示和理解相同。

安全的– 使用者知道数据是受保护的,不会被非授权的使用和操作。

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05

战 略

2019年7月,美国国防部发布《国防部数字现代化战略》,该文件同时还是《2019财年-2023财年国防部信息资源管理战略计划》。国防部数字现代化战略是根据美国《国家安全战略》和《国防战略》制定的,同时该战略又是美国国防部IT现代化领域一系列其他战略文件的顶层指导性文件,包括已经发布的《国防部人工智能战略》、《国防部云战略》,以及正在撰写中的《国防部网络风险战略》、《国防部IT改革战略》、《国防部指控与通信现代化战略》。

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数字现代化战略中提出的与数据相关的目标包括:

将数据视为战略资产。战略要素包括:投资并维护使国防部数据可见、可访问、可理解、可信及可互操作所需的基础设施。

优化以提高效率和能力。国防部需要改革运行方式,从而以更高效率和性能交付IT能力。

培养数字人才。强化网络人才的招募、留用、教育、培训和职业发展。

数字现代化战略附录列出的美国国防部优先发展的技术就包括人工智能和大数据分析技术。

8月,DARPA进行了一项使用人工智能无人机对决美军F16战斗机飞行员驾驶的模拟战斗机的实验,结果人工智能在五次空战对决当中,都轻松击落了F16战斗机飞行员驾驶的模拟战斗机。这充分说明了人工智能在未来空战当中可以发挥巨大的作用,此外,人工智能在军事领域的其他应用都可能颠覆未来战争。数据是人工智能应用的重要基础,为确保美国人工智能军事领域应用的优势,增强作战能力和效率,美国国防部基于《数字现代化战略》发布了《数据战略》,以促进国防部内数据的访问、共享、互操作性和安全性,使数据发挥更大的价值,支持人工智能模型和算法的应用,以支持美国国防战略和数字现代化战略的实现。

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