从数据治理视角看美国国防部数据战略的“智能“|元数据在文件和内容管理中的重要性

数据驱动智能 2021-12-16

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数据是数字现代化的基础，同时为国防部部署的每一个流程和武器系统提供燃料，并在战场内外为作战人员的优势发挥着日益重要的作用。

为了满足当今数据驱动的数字化现代化需求，五角大楼发布了其首个数据战略，该战略专注于加速国防部向“一个以数据为中心的组织，以速度和规模使用数据，以获得作战优势和提高效率”的转变。

前国防部CIO表示，实现数据战略目标的主要挑战不仅仅是获取数据。国防部拥有大量的数据储备，但它需要建立一个引擎，以他们需要的速度将这些资源转化为有用的见解。

官方数据战略包括8项指导原则、4项基本能力、7项目标和33项与数据管理相关的目标，旨在提高国防部信息的准确性。这将有助于为决策者提供精确的数据驱动的见解。最终，这种新的数据策略确保国防部能够快速获取信息，以采取及时的行动，降低错误风险。

一国防部数据框架

国防部数据框架提供了一个结构来应对挑战，并转变国防的文化、行为和数据能力，以与数据驱动保持一致。该框架为所有国防人员建立了统一的数据战略方向，并在建立和坚持它方面发挥积极作用。

国防数据框架包括:

•愿景和战略目标-为国防数据的未来指明了方向。

•数据规则-定义未来国防数据的样子。数据规则应该被国防部的每个人理解、推广和遵守，以实现数据愿景。

•推动者-要求将国防部转变为持久的数据驱动型组织，赋予员工遵守规则的能力。

•执行者-协调和促进战略执行所需的支持机制。其中包括交付资金、计划和措施。

•合作伙伴和合作者——在国防和更广泛的数据生态系统内与盟友、行业、机构和学术界建立重要的合作伙伴关系。

为了实现愿景:

•国防部将把数据视为仅次于人民的战略资产。数据将被视为战略，就像国防对待其人员、武器和装备一样。这一承认也将适用于非国防产生的数据，因为它带来的价值和贡献以及它形成的伙伴关系。这将需要我们的数据文化、行为和技能进行范式转变，以支持数据主题，并提高其在国防部、合作伙伴、盟友、行业和学术界的影响力。

•国防数据将作为资产进行维护。数据将持续管理和维护，以便国防组织、项目和业务和战场空间的能力能够获得和访问适合于开发目的的数据。国防内外产生的所有数据都具有超越国防边界的转型价值，创造机会，如推动新增长时代和改善公共服务。

•国防部门将利用其数据实现价值最大化。国防将创建一个数字环境，在这个环境中，数据被集成和民主化，以满足利基和泛国防的需求。从推动运营和业务决策的分析，到推动科技愿景和战略的实施;正是在每一个组织的每一个层面上对数据的利用，它将彻底改变战争，使国防现代化。

二数据智能内容的需求:国防部如何提升其新数据策略

为了加速向以数据为中心的组织转变，美国国防部应该考虑采用以下几种选择。然而，智能内容服务应该放在这个列表的首位。

通过企业软件方法，智能内容服务在正确的时间、正确的设备上向正确的用户交付正确的内容。通过以这种方式精确定位数据，国防部可以做出更好的情报决策。通过智能内容方法，国防部可以将非结构化数据转换为上下文感知和互操作的结构化数据。因此，纸张、图像、文本或视频等非结构化数据源将变得结构化，内容创建者可以根据任务需求使用标签和元数据来丰富数据。利用结构化数据提供了一种更健壮的机制，可以与关键决策者进行信息交流。

三应用智能内容服务的方法

为了更生动地描述智能内容服务如何影响国防部的数据策略，让我们看一个非结构化数据的例子，比如纸质文档。

首先，将纸质文件转化为电子数据，方法是通过扫描无法访问的来源的图像。该过程符合战略的数据收集指导原则，即“国防部必须在创建时启用电子数据收集，并在任何时候保持数据的谱系”。

一旦所有纸质文件都转换为电子格式，国防部就可以通过从非结构化电子源中提取数据和元数据来创建表单和结构。通过提取高质量的数据集，机器学习算法可以检查大量的非结构化数据，以识别特定的元素，如日期、部件编号和用户名。

然后，数据分析人员可以进行初步审查，以验证与特定信息片段相关联的数据和元数据，并通过添加与任务相关的上下文适当地调整数据分类。这最后一步符合国防部的五项指导数据战略原则:

•人工智能的训练数据

•数据管理

•数据伦理

•符合目的的数据

•数据设计遵从性

训练这些机器学习模型后，国防部可以以激光的速度扫描大量数据，然后进行分类、标记和组织，以便于分析和平滑集成。随着新的非结构化电子数据的进入，这个模型不断地训练和调整自己，以提高分析和智能。另外的好处是，国防部现在可以确保必要的标签应用符合监管要求。

最后一步是搜索、链接和查找智能内容之间的相关性。通过这些数据同步，可以识别潜在的风险，检测数据异常或事件，并使容易出错的工作流自动化。这些搜索功能可以利用现有的应用程序编程接口和可视化技术，国防机构可能已经有了这些技术，以便在多个平台上释放数据。这最后一步与国防部剩余的两个数据战略指导原则一致——数据访问和可用性，以及将数据作为战略资产加以利用。仅仅找到信息是远远不够的。真正的价值来自于在正确的时间提取和交付正确的数据，以提高整个国防企业的生产力。它是关于将数据作为一种战略资产，以及如何将其转换为易于访问的系统，以确保国防部的数据战略是“智能的”。

在这目标中，我们看到了正确处理元数据的重要性。元数据有助于使数据在整个数据生命周期中都可被发现和管理。它描述了数据对象，给出了给定数据块存在的上下文—它是围绕您的信息的所有数据。从元数据中获得更多的价值以及数据本身是成功实现国防部目标的重要途径。

指挥人员、高级领导和其他用户不会信任数据，除非他们了解数据的来源。元数据是“关于数据的数据”，它使这种信任成为可能。不幸的是，组织很难使用现有的关系和列族技术工具收集和管理元数据。元数据在管理数据方面是出了名的困难，使用传统的关系数据库技术将元数据付诸实践就更困难了。传统方法在处理“零散数据”问题时也特别糟糕，这种问题通常出现在情报分析等情况下。

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