浅谈大数据技术在部队管理教育中的运用

大数据技术的核心能力是利用新模式和新技术，智能化分析各类信息并作出准确判断。这与单纯靠人工操作、靠人脑分析的传统方式相比，无疑具有极强的价值优势。有足够的数据就可以实现大数据的运用，“人”的思想和行为状态一定程度上也能被量化、数据化。基于此，运用大数据技术优化部队管理教育的呼声很高，不过对此我们要有一个清醒和理性的认识。

一、部队管理教育中大数据技术运用之“难”

大数据技术的作用自不待言。但部队工作任务、生活环境的特殊性，使得在管理教育中运用大数据技术存着在诸多现实困难和障碍。

（一）数据收集难。大数据的优势在于数据的体量要大、类型要多、要真实。部队管理的特殊性，决定了收集官兵数据的难度非常大。一是官兵上网难。从网络管理的主体要素看，通过军队强军网收集数据相对容易。但受管理要求和使用方式所限，官兵使用军内网的时间普遍较少。随着智能手机使用政策的松绑，官兵使用互联网的时间逐渐增多，不过相关数据信息却是收集的难点。二是在线收集难。部队的数据往往是一些静态统计数据，大多反映的是过往情况。失去在线动态数据的优势，便难以有效描述官兵的实时思想状态和工作状况，所得出的结论也难免滞后，这和大数据实时高效快捷的应有之义有差距。三是数据输入难。相比线上收集数据的便利和较低的成本，我们在建设线下大数据库时花费的人力、物力、财力成本要高得多。且数据的来源多、类型多、格式多，如果仅靠人工录入，工作量相当巨大。四是数据共享难。部队的各类信息存放于基层各单位和机关各部门，出于保密等方面的要求，这些数据信息往往都有一定的阅办权限，客观上形成了共享的“屏障壁垒”。

（二）研判分析难。大数据本是一堆杂乱的信息，价值密度较低，如果没有深入整理挖掘和分析，就没有多少价值可言。部队大数据技术起步晚，目的特殊，决定了数据分析的难度相当大。一是目的实现难。大数据对某一群体总体趋势的判断比较容易，对某一个体的情况判断则较为复杂，需要关联相当多的信息才能有效进行。而部队管理教育需要和缺乏的就是对个体的情况判别，尤其是动态分析。这种目的的特殊性、信息收集的困难性以及部队人员的流动性叠加在一起，使得数据分析更加不易。二是技术运用难。大数据分析需要专业的设备资源和专业的人才队伍。部队大数据建设起步晚、投入少、缺人才，目前多停留在探讨意义、概念和内涵层面，对其建设和运用也处于入门摸索阶段，难以在短时间内形成有效的数据资源和强大的分析能力。三是准确分析难。大数据分析基于数据和分析技术，若分析技术不够先进强大，数据不够真实、准确和完善，出现数据造假、统计滞后、体量偏小、相互矛盾等问题，那分析结果的准确性便难以保证。

（三）结论使用难。大数据的伟力是能通过复杂的数据处理，相对较为及时准确全面地还原事物的真相，并预测事物的发展趋势。如若不能及时将结论运用于工作，大数据使用也就意义寥寥。一是信服性打问号。受各种因素的影响，大数据的分析准确性目前还不够理想，大家对大数据的信赖度以及其对领导决策的影响度还比较有限，这限制了大数据技术的使用积极性和使用范围。二是及时性打问号。事物都在不断发展变化，人的思想行为也处在动态调整的过程中。对官兵思想行为的监测数据如果不能得到及时分析，如果分析过程不能尽量缩短，如果分析结果不能尽快递交决策者，时间上的延迟性累加，其分析结果效用必定大打折扣。三是因果性打问号。大数据技术反映“是什么”的相关关系，而“为什么”的因果关系对寻找事物间的联系、分析联系的内在本质至关重要。部队管理教育就需要寻找隐藏在问题背后的原因和规律，以便对症施策。因而单纯关注“是什么”，难以探究问题本源，也不利于问题的举一反三。

二、部队管理教育中大数据技术运用之“惑”

大数据技术只是一种决策辅助手段。我们一定要从单位的实际特点和现实需求出发，实事求是确立应用大数据技术的积极态度和务实行动。

（一）大数据和小数据相结合，不能唯大数据论，也要挖掘小数据的价值。通过对大数据的分析处理，可以更加准确快捷地了解特定群体需求并作出预判，因而很多人对数据收集乐此不疲，认为多多益善。其实，大数据技术的战略意义不在于掌握多么庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。只有提高对数据的加工能力，才能实现数据的价值并增值。按照大数据的特征来衡量，部队所拥有的其实并不是理想化的大数据，只能算作是小数据。但是这些小数据对于大部分单位来讲，其价值已经非常大了，前提是对于这些数据的挖掘要深入。革命战争年代，军事家们依靠有限的数据信息分析判断战场情况，他们从大批纷繁杂乱的情报中提炼关键信息，揭示内在规律，这就是数据的价值和数据的处理能力。可以说，不管是大数据还是小数据，能够为决策提供依据的就是有价值的数据，而最关键的是看有没有数据意识和洞察数据的能力。

（二）数据平台自建和数据购买相结合，不能盲目跟风，要善于整合融合。很多人认为，做大数据肯定要搭建大数据平台。其实，随着云计算和云数据中心的出现，使用外部数据的成本已经很低了。像百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头，掌握了非常多的数据，我们可以依托这些平台，从中发掘出对自己有价值的信息，比如年轻人的消费理念、人生态度、价值取向、人际关系等，为部队的管理教育提供依据。从第三方购买不但节省了自己开发大数据的成本，也能学习借鉴他们的数据分析方式等。不过因为部队的特殊性，对外部数据的使用存在目的和对象上的差异，单纯使用外部数据很难达到针对性、精准化的分析要求，自建大数据分析平台客观上也有一定必要。但对于IT技术没有过多积累的部队来讲，要搭建大数据平台绝非易事。面对思维理念的桎梏、资金的限制、人才技术的缺乏，以及保密安全等特殊要求，部队的大数据建设既要小步快跑，更要稳妥慎重，切勿贪功冒进，徒耗财力物力人力。对此，要在深入分析大数据建设的必要性和可行性的基础上，采取上级部门牵头、军以上单位联合等方式，建设类型不同、规模不等的大数据中心，及时共享数据和分析结果，以达到专业化、规模化、实效化的目的。

（三）线上和线下相结合，不能只盯线上片面数据，线下情况更应多加关注。大数据特别强调数据“在线”，认为“在线”远远比“大”更反映本质。因为在线才能实时地汇入大数据库，成为数据分析的资源。而那些依靠事后的调查、问询获得的数据虽然大，但并不是真正的大数据。部队的特殊性使得很难获得持续性的在线数据，而线下数据输入数据库后又难以和在线数据融会成一体。所以不能只唯线上数据论。其实，官兵在线下的活动远比线上的活动时间更长，比如考核档案、管理记录、调查问卷、意见箱等，以及话语表情、行动轨迹、消费购物、人际交往等，这些数据更加丰富，更加立体，也更加实用。因此，我们既要充分利用线上数据的即时性和便利性优势，也要重视线下数据的动态性和易得性，将两者结合起来去完善官兵的“数字画像”。特别是建立在情感共鸣、人性关怀基础上的交互信息，是官兵最真实、最直接的思想认识、情感需求和物质需要，这远比仅依靠数据分析获得的结论更快捷有效。

（四）数据分析和逻辑思考相结合，不能奉为圭臬，做到各结论相互印证。我们要重视和信任大数据的科学分析结论，但也不能盲信盲从。如果数据不足够、不真实、不准确、不及时，分析结果未必合理，而数据恰恰是部队收集的难点。另外，大数据更强调相关性，对背后的因果关系关注不多。如果单纯依靠数据的“客观实在性”，不假思索地将结论运用到实际工作中，可能会产生误导和偏差。因此，我们还要结合数据产生的背景，运用观察、思索、领悟等方法，通过抽象、概括、综合和推理，找到事物间的关联，把握其背后的因果关系，才能真正实现大数据时代“因材施教、因人施管”的精细化管理、精准化教育、人性化服务、智能化推送的目的，推进部队管理教育的创新发展。

三、部队管理教育中大数据技术运用之“策”

大数据技术的运用已是大势所趋。我们要深入分析其作用机理，更新思想观念，积极突破重点环节，切实发挥其最大功效。

（一）培养大数据意识，加大对数据的收集力度。缺少数据资源，无以谈分析；缺少数据思维，无以言运用。要运用大数据技术，必须注重对数据的收集和共享。一要树立大数据意识，锤炼大数据思维。比如基于整体规划的系统思维、基于内在联系的关联思维、基于数据支撑的精确思维、基于对管理教育各个环节预前设计的前瞻思维等，知晓如何利用大数据为单位的决策提供依据。二要注重官兵在线数据的收集。对于强军网，可以建立官兵专属上网ID账号，个人的网上活动便可被管理平台全程记录。另外，可以搭建营区Wi-Fi，官兵使用智能手机时会自动连接管理平台，其行走路线、停留区域、上网时间等数据信息可被实时记录收集。三要善于全渠道深入挖掘官兵各种类型的数据。加强感知技术的开发，将来自各类监控等感知设备的数据变成可以用来分析的资源，以弥补官兵网上活动少的不足。同时要关注海量数据的多样性、差异性、动态性和时效性，避免数据滞后、扭曲与被操控。

（二）重视数据的价值，强化对数据的挖掘分析。在获取海量数据后，就要考虑如何发掘大数据的潜在价值。一要加强对数据的整理整合。规范数据描述方式，建设统一的数据环境和共享标准，将各部门使用的信息采集、管理、考核等系统的资源进行合理、有序地整合、对接，确保其数据信息能迅速汇集到统一的大数据中心并能被识别。二要在分析中完善官兵图谱。每名官兵的大数据都包含其生活轨迹、社交言行等个人信息，依靠对这些数据的分析，可以从中提炼其个性特点、性格爱好、认知能力、习惯倾向等，从而为官兵绘出完整的认知和价值谱系。三要多层面做到精确预判。数据最本质的应用在于预测。根据官兵的历史数据，结合其现实动态数据，运用大数据技术综合分析官兵的心理、思想状态和现实需求，从整体上判断官兵的发展趋势，从个体上判断官兵的个性问题，并依此优化政策规定、管理理念、教育内容、工作方式等，从而实现管理教育的顶层设计、内容供给、意见反馈、问题改进等整个链条的智能化和快速反应。

（三）用数据驱动管理教育，实现个性化精准化。有个性化的数据作支撑，部队的管理教育将变得更为精准、有效，每个人都可以享受大数据带来的福利。一个是基于“协同过滤”技术的知识推荐。该推荐引擎现在已经普遍运用在互联网平台上，一般有两种方式。一种是基于用户的“人以群分”，通过判断官兵之间的相似性完成内容推荐。比如当官兵点击阅读了《习近平的七年知青岁月》，网站会提醒：阅读这本书的官兵有80%的还阅读了另外一本书。另一种是基于内容的“物以类聚”，通过判断内容之间的关联度来完成推荐。比如当官兵点击阅读了某一心理咨询的文章后，网站平台会自动推荐多项针对该心理问题的其他文章。另一个是实现“行为评价和诱导”的智能学习平台。这种技术明显地体现于在线教育。通过对官兵在线学习时鼠标点击次数、停留时间、提问频率、讨论情况等数据分析，观察不同官兵对不同知识内容、学习方式的反应，从而总结出重难点知识、最有效的学习方式和学习工具等，并对官兵的学习行为进行自动提示、评价和诱导。这些“各人各面”的精准推送功能，在军内网站或涉军新媒体平台上基本还处于待开发状态。

（四）培育大数据团队人才，提升大数据运行能力。大数据分析和传统数据分析有很大区别，后者主要基于图表等一些结构化的数据，其统计分析工作基本由人力承担，精细化运算要求不高。而大数据分析的自动性、智能性比较高，需要将大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，进行整理并形成结果数据集。这就要求部队的分析人员具有更高的站位和专业素养，既要深入了解部队工作任务的特点，又要有扎实的军政业务基础，更要精通数据分析手段，善于驾驭各类数据分析工具，有很强的数据挖掘能力。所以，部队要积极培养自己的大数据团队，遴选相关专业人才，让其在学习深造中厚实理论，在建设大数据平台中积累经验，在解决大数据难题中扩展深度，在和地方大数据团队合作中拓展广度，切实提升大数据运行能力。如此，才能让大数据技术真正成为辅助决策的智囊，也才能使部队的大数据建设走得更快更远更稳更好。