跟着移动网络、云核算、物联网等新式技能迅猛开展，全球数据呈爆破式增加，影响深远的大数据年代已然敞开大幕，在不知不觉中改变着人们的日子和思想办法，并对国际军事开展发生深远影响。以无人机、无人舰船等作战渠道投入实战为标志的智能化战役雏形，正在逐渐闪现。然而在迎候智能化战役应战之际，不能忽视大数据在智能化战役中的中心效果，不能忽视高效处理大数据的人才是智能化作战开展的坚实根基，有必要把大数据人才培养作为智能化作战的根底工程抓好抓实。

　　从精于围棋的AlphaGo开端，人工智能逐渐渗透到医疗、金融、虚拟现实、无人驾驶等人类日子的方方面面。当时，国际首要军事强国不谋而合纷繁开发并投入使用陆海空各类无人作战渠道，规划蜂群等无人作战战术，预示着智能化作战正在大踏步登上历史舞台。

　　假如把石油比喻为机械化战役之血，催动机械化年代的钢铁激流奔涌向前，网络则有如信息化战役的“底盘”，支撑信息流驱动能量流、物质流斩关夺隘。那么，大数据便是智能化战役的“石油”与“动脉”，决议着智能化作战能走多远、开展到何种程度。现在，国际上现已取得一致：大数据是一种十分重要的财物、资源和出产要素，具有和操控数据的规划以及运用数据的才能，已成为衡量企业甚至国家中心竞争力强弱的重要标志。未来国际开展趋势之一便是“数据的中心位置将越来越杰出”。关于企业来说，要经过数据描绘用户画像，寻觅用户特征，精准开发用户需求的产品；关于智能化战役而言，数据是进步智能化作战水平的要害。但大数据技能的战略含义并不单纯体现在把握巨大的数据信息，而在于对这些含有含义的数据进行专业化处理，萃取精华。换言之，假如把大数据比作一种新式工业，那么这种工业完结盈余的要害，在于进步对数据的“加工才能”。假如想发挥大数据在智能化战役中的根底效果，就有必要经过“加工”完结数据的“军事增值”。而数据专业化处理的中心是高端人才，大数据人才是开辟智能化战役空间必不可少的决议性要素。

　　不可否认的是，大数据人才在国际范围内仍处于紧缺状况。《2016年我国互联网最热职位人才陈述》显现，在大数据团队内部，数据剖析师是中心人才，在安排架构中担任要害岗位。数据剖析师已成为互联网职业需求最旺的人才职位之一，而且数据剖析人才最为稀缺。陈述标明，当时社会数据剖析人才的供应指数仅为0.05，归于高度稀缺。此外，数据剖析人才的换岗速度也最快，均匀换岗速度为19.8个月。尽管现在各类计算陈述，关于未来国内大数据人才缺口详细数字的估量不同较大，有的以为将达上千万，有的估量稀有百万，而且诸如此类的数据也仅是关乎企业大数据人才缺口的初步计算，只能供给一个相对的参阅。但毋庸置疑的是，要迎候智能化战役应战，加快完结由机械化信息化再到智能化的复合开展过程，有必要精确把握大数据人才开展现状，瞄准未来，把握规则，重视相关人才培养。

　　大数据作为一种海量数据，从不同的源头继续发生并会聚而成，具有必定的规划性；大数据来源于多种数据源，类型繁复，具有多样性；大数据的流动性十分快，具有特别强的时效含义。当然，最重要的是大数据含有很多可发掘的价值。尽管其价值密度低，并非所稀有据都是有用的，只需一部分数据具有中心价值，但只需长于发掘，就可能取得十分有价值的发现。

　　大数据所具有的规划性、多样性、流动性和价值高级特征，决议了大数据人才有必要是复合型人才，需求具有超强的归纳才能。数据剖析者有必要有更为广大微观的视界，全面的归纳本质。对大数据的处理和剖析已然超出信息化的范畴、超出了传统办理和使用范畴，传统的单方面才能杰出的人才已难以使用大数据做出高效决议计划。有专家指出，曩昔的人才多是“T”型人才，即一专多能；往后的大数据人才应为“π”型人才，即两专多能。所谓“两专”是指既要有专业常识，更要稀有据思想。大数据人才应系统把握数据剖析相关的技能，首要包含数学、计算学、数据剖析和自然语言处理等。详细来说，应具有获取大数据的才能，例如能依据使命要求，归纳使用各种核算机技能和常识，搜集、收拾海量数据并加以存储，为支撑相关决议计划和行为做好数据预备。具有凭借技能剖析大数据的才能，能依据详细需求，选用有用办法和模型剖析数据并构成陈述，为处理实际问题供给决议计划依据。具有杰出的团队协作精力。大数据年代的数据剖析使命，大都需求与别人协作完结既定目标。

　　十年树木，百年树人。从遍及含义上来讲，大数据人才培养规则与其他各类人才培养规则并无底子差异。也需求加强战略扶持、顶层规划或恰当的方针歪斜等。但详细而言，针对大数据人才培养，也需求拟定一些契合其特别开展要求的方针措施，特别要杰出军事功能特色。

　　重视多学科穿插培养。大数据人才是多学科穿插型人才，不是某一个学科可以独自培养的。这是由于进行数据剖析，既要稀有据库和软件等核算机方面的常识，还要稀有学和计算学方面的常识才能。特别关于军事大数据人才而言，离不开关于军事学根底常识和若干范畴前沿常识的把握与了解。要达此意图，有必要进一步改进人才培养办法途径，鼓舞用多种形式培养跨界型大数据人才。

　　扎根军民交融的深沉土壤。大数据是一项军民通用特色更为杰出的技能，在人才培养上具有很强的整合性。2016年12月发布的《大数据工业开展规划（2016－2020年）》就明确指出，“加强壮数据人才培养，整合高校、企业、社会资源，推进树立立异人才培养形式，树立健全多层次、多类型的大数据人才培养系统”。当时，一些当地企业和院校的大数据技能开展较快。有鉴于此，军方大数据人才培养可经过多种途径与当地企业、院校联合培养。使用企业和院校所具有的很大都据优势练习人才，经过针对性的实践练习来培养学员的大数据处理技能。

　　重视立异精力和环境的培养。所谓立异人才，一般来说，是指赋有独创性，可以提出、处理问题的人才。要重视选拔立异特性明显，具有高度自觉性和独立性，旺盛的求知欲，激烈好奇心的人才，投入大数据研制作业。营建立异型人才生长所必需的宽松学术环境和较好的日子环境。不断完善大数据人才的引入方针准则，尽力消除其后顾之虑，激起其立异动力和立异精力。长于精准办理，依据不同类型的人才推出不同的精细化办理办法，更好地激起出他们的作业效率。

　　加强军队院校大数据学科建造。为供给更好、更耐久的大数据处理与剖析技能，有必要要有一个强壮的数据科学学科做坚实后台。假如没稀有据科学学科的中心理论做支撑，大数据难免会泡沫化。因而可考虑在要点军事院校加强数据学科和专业建造，构成健全的教师人才系统，使之成为大数据人才培养的“航空母舰”。（吴正桂、卢照荣）