关键词：大数据；军事交通运输；数据信息；应用
军事交通运输作为后勤保障的关键性环节，对军事行动的成败有直接影响，当下需要进一步推进军事交通运输的信息化建设，加强对各项先进技术的有效运用，不断提升军队后勤保障能力，为军事行动提供必要的保障。在各项军事交通运输活动中会产生大量的信息数据，传统的信息处理技术已经难以满足当前的需求，而利用大数据技术可以实现对这些数据信息的专业处理，从而为我军军事交通运输工作的日常管理、风险预测、指挥决策等提供强有力的支持。
1.当前我军交通运输信息数据的特点
目前，我军交通运输数据具有总量大、复杂程度高、多样化、动态化以及高价值的特点，对其进行有效的挖掘和分析，可以为我军交通运输事业的发展起到极大的促进作用。
1.1数据总量大
近年来，我军不断推进信息化建设，旨在建设一支多能、合成、高效的现代化军队，以适应未来联合作战的需要。信息化建设的不断推进导致在军事交通运输方面产生的数据信息呈指数级增长，数据信息量极为庞大，如何科学分析处理海量的数据信息成为我军当前面临的重要问题。
1.2复杂程度高
军事交通运输由于涉及军地众多部门，力量多元、方式多样，决定相关的数据信息类型多样，结构复杂，各类数据信息质量不一，同时还存在实时性较强、多源异构等特点。应用传统的数据处理技术难以对其进行有效的分析整理，无法充分挖掘其内在的联系，迫切需要引入新的数据处理技术。
1.3多样化
当前随着我军信息化程度不断提升，军事交通运输数据形态也更加多样化，包括结构化、半结构化以及非结构化等多种数据信息，表现为文字、图像、视频、音频等多种类型，这给数据信息分析工作造成了极大的难度[1]。
1.4价值较高
军事交通运输数据中蕴含着巨大的价值，可为军事交通运输的发展提供有力的支撑，并能推动军事交通运输信息化向深度转型。同时军事交通数据与作战行动紧密关联，包含兵力装备机动和物资器材输送等敏感信息，一旦泄露可能会产生严重的后果。因此，必须要经过严格的筛选处理，并建立可靠的保护措施。
1.5动态化
军事交通运输的全过程中可以实现实时监控，利用摄像头、传感器以及定位系统等获取实时信息，包括当前运输的位置、运输的状态等。这些信息可能会随着运输环境、运输方式和自身内部原因发生频繁变化。
2.当前我军军事交通运输发展的需求
2.1精准投送的需求
实现精准化投送可以为军事活动提供必要及时的后勤保障，是军事交通运输发展的重要目标。在军事交通运输中利用大数据技术，能实现对海量信息数据的分析、处理，有助于优化完善运输投送计划，科学规划运输路径，灵活选择运输投送方式，以提高精准迅速投送到位的能力。此外，还可以根据不同军种的要求制定个性化物资投送计划，满足多方面要求，这对保障我军联合作战的顺利进行具有积极促进作用[2]。
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2.2资源进一步优化配置的需求
利用大数据分析技术，对运输投送人员装备的力量现状数据、运量运距路径的过往数据和运输投送设施设备等实力数据进行多维度、多角度的分析，摸清各战区、各重点方向、各时域的军事运输需求，实现军事交通运输资源的优化配置，从而提高军事交通运输保障能力。通过利用大数据技术可以实现各项资源的优化配置，有效提升各项资源的使用效率。
2.3决策支持需求
大数据技术的核心不在于掌握多少数据，而是对数据信息的加工处理，通过对数据信息的分析，得出科学的结论，并以此为决策提供支持。军事交通运输是一项极为复杂的工作，包括物资投送、装备运输、人员运输等多项任务，在以往决策者主要是依靠丰富的经验完成各项运输任务，容易出现失误，从而影响到军事活动的开展。利用大数据技术可以完成对复杂信息的分析处理，预测可能出现的风险，评估运输方案，从而为决策者提供必要的参考，有效提升决策的科学性[3]。
3.军事交通运输大数据的应用
3.1数据集成
军事交通运输数据的来源较多，成分复杂，数据信息的数量增长极快，在海量的数据信息中并非所有的数据信息都有利用价值，其中掺杂着大量的无价值信息、干扰信息。因此，在进行数据分析之前，需要进行整理、转换、抽取以及修正，剔除其中的干扰信息和无用信息，保留有价值的信息和可靠信息，这样才能确保最终的分析结果具有参考价值。
3.2数据存储
要实现对军事交通运输大数据的有效利用，必须要实现数据的妥善存储。军事交通运输大数据数量庞大，类型多样化，不仅需要利用数据库进行存储，同时还需要利用分布式的服务器集群存储系统，实现数据信息的妥善存储[4]。此外，由于军事交通运输信息中包含某些机密信息，需要进行加密处理，以免造成信息泄露。因此，在数据存储方面必须要实现海量数据的有效存储，保证数据信息的安全性，利用多种数据加密技术实现对数据的保护。
3.3数据处理
目前，关于大数据处理主要有两种方式，包括批处理和流处理，此外还有图计算、内存计算以及迭代计算等。以往大多采用批处理的形式，对数据信息实现批量统计、整理和分析。一般情况下，对于一些实时性要求不高的数据信息可以采用批量处理的方式。流处理主要是要求快速对新数据信息完成处理，并在短时间内得出分析结果，对于实时性的要求较高。比如在保障重要军事行动的运输投送指挥上，尽可能对全过程进行实时监控，并对突发状况做出快速的响应，这就需要采用流处理的方式或者内存计算的方式，确保军事运输的安全性、可靠性以及高效性。
3.4数据服务
实现对数据的处理不是最终目的，更主要的是完成对大数据的加工和运用，从而为军事交通运输活动提供相应的服务。具体包括数据可视化、数据统计分析以及数据挖掘。数据挖掘就是对数据信息进行深化研究，关联并提取出其他信息，从而提供有价值的信息服务；数据可视化就是将数据转为比较直观的形式展示出来，提供必要的服务[5]。
结语
综上所述，目前对于军事交通运输大数据的利用尚处于初步发展的阶段，但是随着我军信息化建设的不断推进，未来在军事交通运输大数据应用方面必然可以取得更大的成就。
参考文献
[1]赵蓉, 徐柳, 陈小凡. 基于Hadoop的军交运输大数据联机处理模型和算法思考[J]. 中国储运, 2016(12):149-152.
[2]李永辉, 刘文开, 刘潇，等. 基于大数据条件下的公路运输状态探究[J]. 军民两用技术与产品, 2017(16):216-216.
[3]王家其, 贾红丽, 尹承督,等. 基于大数据的部队装备信息管理应用[J]. 兵器装备工程学报, 2017, 38(11):105-108.
[4]韩鹏, 许春聪, 刘钊,等. 大数据分析技术及在军事领域中的应用[J]. 电脑知识与技术, 2018, 14(3):7-8.
[5]刘晓波, 蒋阳升, 唐优华, 等. 综合交通大数据应用技术的发展展望[J]. 大数据, 2019, 5(03):58-71.
论文作者:王啸东
论文发表刊物:《工程管理前沿》2019年5卷20期
论文发表时间:2019/12/2
标签：数据论文; 交通运输论文; 军事论文; 信息论文; 我军论文; 技术论文; 需求论文; 《工程管理前沿》2019年5卷20期论文;