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美国防部《数据战略》全文

美国防部《数据战略》全文原创 陈培 张岸佳 等 国防科技要闻 今天导语10月8日 ， 美国防部发布首份数据战略 ， 该战略概述了国防部成为“以数据为中心的机构”所需的八项指导原则 ， 四个基本能力和七大目标 。愿景：国防部是一个以数据为中心的机构 ， 通过快速规模使用数据来获取作战优势和提高效率 。重点领域：该战略强调需要与作战人员紧密合作 。 最初的重点领域包括：①联合全域作战：在战场上利用数据优势②高级领导决策支持：利用数据改进国防部管理工作③业务分析：使用数据推动所有层级的明智决策八项指导原则：国防部所有数据工作的基础①数据是一项战略资产：国防部数据是一种高附加值商品 ， 必须以能够带来即时和持久军事优势的方式加以利用 。②集体数据管理：国防部必须指派数据管理员、数据保管员和职能数据管理员 ， 以实现整个数据寿命周期的问责制 。③数据伦理：国防部必须将伦理放在与数据收集、使用和存储方式相关的所有思想和行动的首要位置 。④数据采集：国防部必须在创建时启用电子数据采集 ， 并始终维护数据的来源 。⑤企业范围内的数据可访问和可用性：必须通过适当的机制使国防部数据供所有经授权的个人和非个人实体使用 。⑥人工智能训练数据：人工智能训练和算法模型的数据集将日益成为国防部最有价值的数字资产 ， 必须创建一个框架来管理整个数据寿命周期中的资产 。⑦数据适用性：国防部必须考虑数据采集、共享、使用、快速数据集成以及尽量减少任何意外偏差来源的伦理问题 。⑧合规性设计：国防部必须实施IT解决方案 ， 为信息管理寿命周期的全面自动化、数据的适当保护和端到端的记录管理提供机会 。四种基本能力：①体系架构：由企业云和其他技术支持的国防部架构必须允许数据的转换速度高于对手能够适应的速度 。②标准：国防部采用了一系列标准 ， 其中不仅包括数据资产管理和利用的公认方法 ， 而且还包括用于表示和共享数据的行之有效的成功方法 。③治理：国防部数据治理提供了从创建到处理的各级别的有效管理数据所需的原则、政策、流程、框架、工具、度量和监督 。④人才和文化：国防部工作人员将越来越有能力处理与数据合作、做出基于数据的决策、制定基于证据的政策和实施有效的流程 。七大目标①使数据可见：用户可以查找所需数据 。②使数据可访问：用户可以检索数据 。③使数据易于理解：用户可以识别内容、语境和适用性 。④数据可链接：用户可以通过固有的关系利用数据元素 。⑤使数据可信：用户对数据信任 ， 从而进行决策 。⑥数据可互操作：用户对数据有一个共同的表示/理解 。⑦确保数据安全：保护数据 ， 防止未经授权的使用/操作 。为了实施这一战略 ， 各部门将制定可衡量的数据战略实施计划 ， 由国防部首席数据官和国防部数据委员会监督 。 数据治理社群和用户社群将继续合作 ， 为所有数据利益攸关者确定挑战、制定解决方案和分享最佳实践 。报告正文一、介绍国防部《数据战略》是国防部数字现代化项目的关键组成部分 ， 通过获取准确、及时和安全的数据来增强军事效能 ， 从而支持《国防战略》 。 除了作战效能以外 ， 国防部领导人（包括国防部长办公室（OSD）、军事部门、参联会主席（CJCS）办公室和联合参谋部、作战司令部、国防机构和国防部现场活动机构的成员）需要数据驱动的洞察力 ， 为国防部的运行和管理提供一个公平、准确的整体代表 。国防部数字现代化计划提供的先进能力取决于企业数据管理政策、标准和实践 。 跨所有作战域的传感器和平台必须以开放数据标准作为关键需求进行设计、采购和使用 。 现代战场上的生存将依赖于利用和连接来自不同来源的数据 ， 使用分析工具来实现先进的态势感知 ， 并协调信息以实现分散精确效果 。该战略描述了问题 ， 并为国防部建立了愿景、指导原则、基本能力、目标和与数据相关的目标 。 问题陈述和范围定义了国防部的首要问题及其适用对象；愿景陈述描绘了数据的未来状态；国防部将根据指导原则和目标实现其愿景目标；基本能力跨越目标 ， 列举了广泛的企业能力 。1.1. 问题陈述国防部必须加快成为“以数据为中心的机构”的步伐 。 国防部缺乏企业数据管理 ， 无法确保任务指挥官、作战人员、决策者和任务合作伙伴能够以实时、可用、安全和连接的方式广泛获得或访问可信的关键数据 。 这限制了数据驱动的决策和洞察力 ， 从而阻碍了迅速和适当行动的执行 。此外 ， 国防部软件和硬件系统必须以数据互操作性作为关键需求进行设计、采购、测试、升级、运行和维护 。 这些缺口经常被不必要的人机界面所填补 ， 这些界面导致了复杂性、延迟并增加了出错的风险 ， 限制了国防部在所有作战域以机器速度应对威胁的能力 。国防部还必须提高有效数据管理所需的数据领域的技能 ， 必须加大力度 ， 评估现有人才 ， 招聘新的数据专家 ， 同时制定政策 ， 确保数据人才的培养 。 国防部还必须提高员工的数据敏感度 ， 并找到促进数据意识文化的最佳方式 。1.2. 范围国防部数据战略适用于整个国防部以及国防部所有系统上存储的数据 。二、愿景和指导原则2.1. 愿景陈述国防部是一个以数据为中心的机构 ， 以一定的速度和规模使用数据从而提高作战优势和效率 。2.2. 指导原则国防部利用八项指导原则影响数据战略的目标和基本能力 。 这些指导原则是国防部所有数据工作的基础 。2.2.1. 数据是一种战略资产国防部在规划和使用传统战略资产（如人员、武器系统、供应链和运输）方面付出了巨大努力以取得积极成果 。 国防部的数据同样是一种高利润产品 ， 必须以一种能够带来直接和持久军事优势的方式加以利用 。 随着国防部将数据管理作为其总体任务的关键部分 ， 其比竞争对手和对手获得了独特的战略优势 。 通过使用可靠和综合的数据 ， 这些优势将反映在更迅速、更了解情况的决定上 。2.2.2. 集体数据管理为充分利用数据进行决策 ， 国防部正在定义数据管理的任务和职责 。 国防部将分配数据管理员、数据保管员和功能数据管理员 ， 以实现整个数据寿命周期的责任制度 。 数据专员建立管理数据访问、使用、保护、质量和传播的政策 ， 数据保管人负责提升数据的价值并执行政策 ， 而功能数据管理员负责执行政策并管理日常质量 。2.2.3. 数据伦理在有关数据如何收集、使用和共享的所有计划和行动中 ， 都需要先考虑数据的伦理使用 。 正如国防部长在其2月21日关于人工智能伦理的指导中所述 ， “尽管技术在变化 ， 国防部对宪法、战争法和最高伦理行为标准的承诺仍未变化 。 ”无论是人工智能还是高级分析 ， 有关负责任地使用数据的伦理原则仍然很重要 ， 它们将得到国防部首席数据官和国防部所有数据和分析负责人的支持 。 首席数据官将负责在监督机制的支持下 ， 促进伦理数据使用文化 ， 以确定和促进美国及其合作伙伴之间的最佳实践 。2.2.4. 数据收集无论数据领域、社群或用途是什么 ， 挑战都是一样的 ， 即发现和收集数据并不断增加价值以最好地帮助决策者 。 因此 ， 国防部必须在创建时实现数据的电子收集 ， 并始终保持数据的来源 。 数据一经创建 ， 就应该进行标记、存储和编目 。 在组合或整合数据时 ， 还必须立即收集、标记、策划并适当保护结果产品 。 为加速这些过程并将人为错误的风险降到最低 ， 这些步骤应该尽可能地自动化 。2.2.5. 体系范围内的数据访问和可用性数据的可访问性和可用性与数据管理和收集密切相关 ， 可通过成功实现体系范围内的一些功能来实现 ， 例如云架构、身份识别、凭证和访问管理（ICAM）以及相关的数据共享工具 。 如果员工不接受新的文化规范 ， 即使最好的技术、流程和政策也无法使之成功 。 因此 ， 国防部正在进行文化上的转型 ， 从需要知道（即信息保留）转向提供责任（即信息共享） 。 在作战、情报和业务系统中提供可用的数据对于用企业化视角来了解国防部的日常运作至关重要 ， 对国防战略和数字现代化战略的成功也至关重要 。 因此 ， 国防部的基本前提是通过适当的机制将数据提供给所有经授权的个人和非个人实体使用 。 为了继续这种转型 ， 领导者必须支持这种文化变革 ， 树立榜样 ， 教育其相关机构 ， 并实施数据共享 ， 以确保国防部的默认姿态是广泛共享信息 。 只有在法律或国防部政策要求以及涉及安全、隐私或伦理考虑的情况下 ， 才应限制数据共享 。 此外 ， 不仅要确保数据得到保护 ， 而且还要确保在数据的整个寿命周期对其进行正确处理 。2.2.6. 人工智能训练数据人工智能（AI）是一种基于高质量训练质量数据集（TQD）的长期数据能力 ， 这些数据集是用于构建算法模型的信息片段和相关标签 。 TQD和算法模型将日益成为国防部最有价值的数字资产 。 随着国防部将人工智能技术现代化并将其整合到联合作战中 ， 在算法战时代 ， 这些数字资产的可见性和可访问性在国防部范围内将至关重要 。 如果这些资产受到损害 ， 则竞争对手将获得优势 。 因此 ， 国防部首席数据官将与国防部各部门合作 ， 创建一个现代治理框架 ， 用于管理算法模型和相关数据的寿命周期 ， 从而为这些数字资产的可见性提供保护及负责任的经纪服务 。2.2.7. 适用数据“适合用途”的数据是在其预期用途范围内易于发现和理解的高质量数据 ， 应包括仔细考虑在数据收集、共享、使用、预期信息的表示、快速数据集成以及最小化任何意外偏差源等方面的伦理问题 。 国防部数据的用户对访问国防部数据有自己的要求 ， 这些要求可能与原始数据收集的目的或意图不符 。 此外 ， 在某些情况下 ， 法律或法规可能会规定数据使用的方式和来源 。 国防部支持数据开发探索 ， 从而加强影响决策的分析 。2.2.8. 设计合规IT解决方案的实施为实现完全自动化信息管理寿命周期、正确保护数据及维护端到端记录管理提供了机会 。 国防部将把数据管理和政策合规作为重中之重 。 遵守数据政策是未来作战解决方案获得持续资助的关键及授权运营的门槛 。三、基本能力实现国防部数据目标需要四种基本能力 。 这些能力并不特定于单个目标 ， 实现所有目标都是必需的 。 本节仅描述所需的能力 ， 实现基本能力所需的工作则留给未来的数据战略实施计划 。3.1.架构该战略强调对数据的访问 ， 以及随着技术和数据源的变化而调整需求的能力 。 由云架构和其他开放式体系结构能力支持的国防部体系结构必须能够比对手更快地进行数据调整 。 快速、持续地开发和部署轻量级应用程序以支持用户需求的能力彻底改变了国防部使用数据的方式 ， 并带来了战略优势 。 敏捷体系架构方法通过平衡紧急设计和意向架构来实现增量价值 。 这种敏捷方法允许数据和系统的体系架构（甚至是大型解决方案）随着时间的推移而发展 ， 同时支持当前用户的需求 。3.2. 标准国防部采用了一系列标准 ， 这些标准不仅包括管理和数据资产使用的公认方法 ， 还包括用于表示和共享数据的行之有效的方法 。 鉴于国防部系统的多样性 ， 这些标准应在数据寿命周期的最早实践点开始应用 ， 而开放数据体系架构的行业标准应在任何可行的情况下使用 。 标准本身并不是目的 ， 而是使数据和信息易于安全地利用和交换 。 此外 ， 数据交换规范的物理编码能在拥挤和竞争环境中进行操作 。 此外 ， 国防部首席数据官将与作战测试与评估主管合作 ， 以确保对数据相关的材料能力进行测试和评估 ， 从而了解技术的有效性和适用性 。3.3. 治理数据治理提供了从创建到处理的各个级别有效管理数据的原则、政策、流程、框架、工具、度量标准和监督 。 数据治理允许利益攸关人以一种有组织的方式表达意见 。 对于国防部 ， 数据治理将按层级执行 ， 所有问题都将在尽可能低的级别得到解决 。 数据治理包括通过对国防部内关键数据资产的完整记录管理来影响数据的本地化系统决策 。 此外 ， 在整个国防部内正确实施数据管理和记录管理至关重要 。3.4. 人才与文化将国防部转变为以数据为中心的机构需要以国防部员工为核心的文化转型 。 国防部将继续发展其决策文化 ， 使之成为完全基于技术支持的数据和分析的决策文化 。 现代化、敏捷、信息发达的国防部工作人员（领导、服役人员、文职人员和承包商）将越来越有能力处理数据 ， 做出基于数据的决策 ， 制定基于证据的政策并实施有效的流程 。 国防部必须悉心培养我们的数据人才 ， 以创造和维持这些能力 。 国防部必须提供数据技能培训 ， 建立数据工程卓越中心 ， 并为数据专家之间的协助建立支持性的生态系统 。四、目标和使能目标国防部数据战略的核心原则是要理解：数据不是IT资产 ， 而是任务本身必不可少的组成部分 。 数据无处不在 。 国防部的武器平台、连接设备、传感器、训练设施、试验场和业务系统产生了大量的数据 ， 这些数据都将保留和共享以供更广泛的使用 。 确保数据高质量、精确、完整、及时、受保护和值得信赖是至关重要的 。因此 ， 国防部建立以下目标使数据成为一种战略资产 。4.1. 目标：使数据可见使数据可见的目标使授权用户能够发现感兴趣或有价值的数据 。 数据管理员、数据保管员和职能数据管理员都有责任和义务通过识别、注册和公开数据的方式使其数据对授权用户可见 ， 从而使数据在整个体系中易于发现 ， 并在适当的情况下对外部合作伙伴可见 。 这种类型的数据可见性可以使用户（个人和非个人实体）发现并快速确定特定数据资产的负责人、数据资产的位置、可用数据资产的类型以及访问数据资产的方式 。国防部在数据可见性方面取得的进展具体表现在：目标1：在需要的地方和时间公布数据并将其提供给授权用户 。目标2：国防部实施元数据标准 ， 包括共享数据的位置和访问方法 。目标3：对国防部所有数据源进行编目 。目标4：国防部实施公共服务来发布、搜索和发现数据 。目标5：作战和业务治理机构根据近实时数据的实时可视化进行决策 。4.2. 目标：使数据可访问使数据可访问使授权用户能够在需要时获得所需的数据 ， 包括将数据自动推送到感兴趣的授权用户 。 数据可访问性必须符合《2018年循证决策基础法》 。 国防部正在让授权用户可以访问数据 ， 包括作战、情报和业务数据 。 可访问性要求为认证用户建立保护机制（如安全控制） ， 以确保访问符合相关法律、法规和政策 。国防部在数据可访问方面取得的进展具体表现在：目标1：可以通过标准应用程序编程接口（API）访问数据 。目标2：通用平台和服务创建、检索、共享、利用和管理数据 。目标3：通过可重用的API控制数据访问和共享 。4.3. 目标：使数据易于理解理解数据对于实现增强的、更准确的和及时的决策至关重要 。 无法汇总、比较和真正理解数据会对国防部作出响应和行动的能力产生不利影响 。 如果没有适当的背景 ， 对数据的解释和分析可能会有缺陷 ， 导致潜在的致命后果 。 将业务和技术结合起来 ， 应用以数据为中心的方法 ， 可以将大量数据转化为国防部所需的更有效和更高效的见解 。国防部在使数据易于理解方面取得的进展具体表现在：目标1：数据以一种保留语义的方式呈现 ， 并在整个国防部以标准化的方式表达 。目标2：国防部对相同的数据类型使用通用的数据语法 ， 并在数据资产中包含语义元数据 。目标3：数据元素统一到综合的数据字典中 ， 词汇和分类可控且灵活 。目标4：在综合数据目录中对数据分门别类 ， 提供有关目的、所有权、联系点、安全性、标准、接口、限制和使用限制等相关信息 。目标5：国防部有创建、调整、实施和管理业务词汇表（包括体系标准）的流程 。目标6：自适应智能系统监控数据流 ， 具备识别转换、组合或衍生新数据的机会 ， 从而提供更多的见解 。4.4. 目标：数据可链接数据驱动的决策要求国防部将数据联系起来 ， 以便能够发现和维护各种关系和依赖性 。 国防部遵循开放数据标准、数据目录和元数据标记的行业最佳实践 ， 确保不同来源的数据之间能够建立联系并用于分析 。国防部在建立数据链接方面取得的进展具体表现在：目标1：国防部实施全球唯一的标识符 ， 以便数据能够容易地被发现、链接、检索和参考 。目标2：国防部利用通用的元数据标准 ， 使数据得以合并和整合 。4.5. 目标：使数据可信国防部的数据需要是可信任的 ， 才能为军方成员、文职人员和利益攸关方提供必要的价值 。 对数据缺乏信任可能导致决策不及时 ， 或在需要决策时无法作出决策 。国防部在提高数据可信度方面取得的进展将体现在：目标1：国防部的预算请求和支持性预算流程整合了以数据为重点的证据和学习议程 。目标2：国防部数据在整个寿命周期内都有保护和血缘元数据的约束 。目标3：国防部执行数据质量管理技术 ， 以评估和提高数据质量 。目标4：国防部对业务、情报和作战数据实施主数据管理 。目标5：国防部根据既定程序和政策 ， 适当标记和保存所有适当的数据和记录 。4.6. 目标：数据可互操作系统之间适当交换数据并保持语义理解 ， 对于成功的决策和联合军事行动至关重要 。 利用共同的数据格式和机器对机器的通信实现语义和语法的互操作性 ， 可以加快先进算法的开发 ， 并为国防部提供战略优势 。国防部在提高数据互操作性方面取得的进展将体现在：目标1：国防部为所有系统 ， 包括联盟伙伴的系统编写和执行数据交换规范 。目标2：交换规范包含所需的元数据 ， 并与数据集一起传达标准化的语义 。目标3：公共数据资产可由机器读取并供消费 。目标4：国防部迅速协调不同的数据标准和格式 ， 而不会造成保真度、精确度或准确性的损失 。目标5：国防部制定并颁布了一项数据标记战略和后续执行计划 ， 以实现数据互操作性 。4.7. 目标：确保数据安全根据《国防部网络风险降低战略》 ， 保护国防部在静止、移动和使用中的数据是未来作战和武器系统进入的最低障碍 。 在整个企业中使用规范的数据保护方法 ， 如基于属性的访问控制 ， 使国防部能够最大限度地利用数据 ， 同时采用最严格的安全标准来保护美国人民 。国防部在确保数据安全方面取得的进展将体现在：目标1：实现精细化的权限管理（身份、属性、权限等） ， 以规范数据的访问、使用和处置 。目标2：数据管家定期评估分类标准并测试合规性 ， 防止数据汇总造成安全问题 。目标3：国防部执行经核准的安全标识、处理限制和记录管理标准 。目标4：确定并实施分类和控制标识；制定并实施内容和记录保存规则 。目标5：国防部实施数据丢失预防技术 ， 防止数据意外发布和披露 。目标6：只有授权用户才能访问和共享数据 。目标7：访问和处理限制元数据以不可更改的方式与数据绑定 。目标8：对数据的访问、使用和处置进行全面审计 。五、战略实施落实本战略的各项原则是整个国防部的一项持久工作 。 早期取得进展的初步领域包括加强数据治理 ， 重点参与关键任务领域 ， 以及执行详细的构成部分执行计划 。5.1. 加强数据治理加强数据治理将包括加强多层次的监督 。 国防部首席数据官办公室将管理国防部的数据管理工作 ， 并确保国防部领导持续关注 。 国防部首席信息官将确保将数据优先级充分纳入国防部数字现代化计划 ， 确保与国防部的云计算、人工智能、指挥、控制和通信（C3）以及网络安全工作同步 。 国防部首席信息官还将通过首席数据官管理信息技术投资、发布国防部政策和核证处/部门预算的权力 ， 促进遵守首席数据官的指导 。首席数据官委员会主席由国防部首席数据官担任 ， 将作为整个国防部数据官员之间合作的主要场所 。 该机构将确定数据挑战和优先次序 ， 制定解决方案 ， 并监督国防部的政策和数据标准 。 在与相应的管理机构密切合作的同时 ， 首席数据官委员会成员还必须倡导将数据考虑因素作为国防部所有需求、研究、采购、预算编制和人力决策的组成部分 。5.2. 关注领域数据政策和标准本身不能加强数据管理或提高数据质量 ， 它们必须不断从消费、生产、管理和治理数据的用户的反馈中获得信息 ， 并特别强调业务界和战士的需求 。 因此 ， 国防部必须在关键任务领域利用正在进行的举措 ， 迅速应用《战略》的数据原则 ， 并迅速总结经验教训 。 虽然数据对国防部的每个任务都至关重要 ， 但最初的重点领域包括：联合全域作战、业务分析和高级领导决策支持 。联合全域作战：作为《国防战略》关注大国竞争和冲突的一部分 ， 国防部长已指示联合参谋部和军事部门制定在全域作战中协调军事效果的新概念 。 数据治理部门必须与联合全域指挥与控制（JADC2）跨职能团队、联合人工智能中心（JAIC）和负责C3的副首席信息官密切合作 ， 以确保国防部能够在高度竞争的环境中协调信息与战术优势 。 JADC2的明确数据标准和互操作性要求直接支持未来的军事准备 。 联合参谋部领导的JADC2综合演习将提供现实世界的成果 ， 有助于确定数据差距的优先次序 ， 陆军在数据设计原则方面的工作和其他军事部门的类似工作也将提供经验教训 。当发现新的数据差异时 ， 数据治理部门必须与任务区管理人员合作 ， 以确定是否需要改变硬件、软件、战术、技术和程序 ， 或选择接受风险 。 缓解许多遗留系统的问题并不符合成本效益 ， 因此未来所有系统的采购必须以数据互操作性、软件升级性和云就绪性作为要求 。 国防部首席数据官与各部门首席数据官还必须确保业务用户随时了解商业部门和国防部研究部门提供的新数据能力 。 归根结底 ， 国防部向以数据为中心的机构的过渡取决于数据管理部门和业务部门之间的有效反馈 ， 以及由此带来的信任合作 。高级领导决策支持：包括国防部副部长在内的高级领导人已指示制定明确的、可量化的衡量标准 ， 以便为广泛的管理决策提供信息 ， 例如执行《国防战略》的备选方案 。 数据部门必须支持提供当前决策质量的数据以及分析和可视化工具平台的努力 。 这种方法将加快国防部向使用实时、互动数据来通报战略成果的过渡 。业务分析：国防部主计长与首席管理官等正在合作领导一项工作 ， 以摄取、分析和显示广泛的业务数据；这包括关于预算、采购、库存、后勤和人事的信息 。 数据治理部门将利用从这一工作中获得的成果 ， 为其政策提供信息 ， 如权威数据源、一致的元数据标签、标准分类法、数据来源和接口（如API）等问题 。 这项工作还可以促进向共同数据平台的迁移 ， 供整个国防部的所有业务分析使用 。5.3. 实施战略为了实施这一战略 ， 各组成部分将制定或将其现有的数据战略转化为可衡量的数据战略实施计划 。 首席数据官委员会将通过这些计划的共同词汇和共同的业绩衡量标准/措施来支持这一努力 。 这些信息将用于确定里程碑 ， 跟踪进展情况 ， 并为利益攸关方说明数据改进情况 。六、总结数据是数字化现代化的基础 ， 并日益成为国防部各个流程、算法和武器系统的“燃料” 。 国防部数据战略描述了将国防部转变为一个由数据驱动的机构的方法 。 这需要强大而有效的数据管理 ， 以及与用户特别是作战人员的紧密合作 。 每位领导人都必须将数据作为一种武器系统 ， 在整个寿命周期内管理数据 ， 并确保将数据提供给其他人 。 国防部必须为其人员提供现代数据技能和工具 ， 以保持美国在常态竞争中的军事优势 ， 并确保在冲突中获胜 。


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