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大数据时代 武装工作精准升级

标签:瑕不揜瑜 大唐斗地主震动

作者:刘建伟 迟博     来源:解放军报      2018-07-2108:58

随着“互联网+”正式跨入2.0时代,大数据独有的筛选、分析、关联等智慧功能已经越来越多地被应用在各个领域。对武装工作而言,大数据平台将碎片化的国防数据高度整合,实现了传统数据智能决策的革命性变革,助推了武装工作精准升级。

黑龙江省海林市人武部利用大数据平台筛选出高学历、高素质适龄青年,通过数据交互系统定期为适龄青年推送征兵宣传信息。图为适龄青年正在通过扫手机二维码登录大数据平台。赵景旭 摄

兵员信息分散流动,兵役登记如何高效集约?

筛选数据,预征对象键对键跟踪

过去,只要一提起兵役登记,黑龙江省海林市人武部政委高卫国就愁得直挠头。

2015年1月,高卫国带着人武部所有干部职工走村屯、进学校,还协调公安系统和教育机构把辖区内适龄应征入伍青年和重点预征对象的情况摸了个遍,心想应该没问题了。

可没过多久,军分区下发一纸通报,抽查海林市人武部兵役登记率仍然没有达到要求。原来,有7名适龄青年外出打工,所在基层武装部却没有及时上报相关信息。这一结果,让大家备感委屈:为了让数据准确,不知磨破了多少双鞋,可谁又能拦得住登记对象外出打工?

发牢骚不如想办法。人武部“诸葛会”上,军事科参谋赵景旭提出“搭建兵役登记大数据平台”的想法,得到了大家的赞同。

说干就干。在严把信息安全关的前提下,他们联系当地电商创业园,帮助设计大数据平台。这个平台不仅能储存数据信息,还能根据户籍、学历等信息对登记人员进行分类筛选,甚至可以精确计算登记率、报名率,自动生成排名。

搭建大数据平台首先要有全面精准的数据。他们将近几年兵役登记数据汇总,将部分数据进一步核实细化。适龄应征入伍青年的兴趣爱好、专业专长、有无考学和应征入伍意愿、个人基本信息等数据一并汇总输入数据库。

记者查看大数据平台,不禁眼前一亮。点击“适龄青年信息”一栏,学历选择“大学生”,所在辖区选择“柴河镇”,按下回车键,只见31名适龄青年的个人信息一下就被筛选了出来。

“筛选功能确实便捷,但如何实时更新数据?”听了记者的提问,高卫国接过鼠标点击数据交互栏,31个登记对象联系方式被系统自动勾选,并弹出一个对话框:“请键入你要发送的信息。”

原来,他们利用大数据平台与登记人员的手机、微信等载体形成数据交互,一条信息就可以掌握登记人员最新的情况,数据可以实时核对更新。

如今,海林市人武部不再为兵役登记发愁了。近两年来,他们利用平台筛选出高学历、高素质适龄入伍青年,通过数据交互系统定期为适龄青年推送征兵宣传信息,“键对键”为他们答疑解惑,引导不少大学生意气风发地走进军营。

民兵分队职能各异,训练计划如何量身定做?

分析数据,训练监察面对面落实

去年6月的一次抽查,让穆棱市人武部政委陈中流彻底狠下了心。

那天,陈中流和军事科参谋夏众诚刚到某基层武装部,就发现了问题:抗洪抢险分队和医疗救护分队训练,课目竟然完全相同。到其他人武部检查发现,这样的问题并非个别:一些民兵连在旱地垒筑防洪堤坝,雨季训练森林扑火。

为啥不按训练计划施训?面对责问,不少专武干部道出了实情:每个基层武装部都编组10多支民兵分队,武装部人少事多的矛盾突出,所以只能合并同类项。

想起前不久军分区构建大数据平台的项目,陈中流感到,打造民兵训练大数据平台是解决问题的突破口。

打铁要趁热。他马上找来军分区和某电商公司技术人员坐在一起论证,得出结论:依托大数据平台为各民兵分队量身定做训练计划的设想可行!

接下来,他们对照训练大纲,将辖区内13个民兵分队涉及的46个专业的组训要求、方法等参数编入数据系统。而后,还将各民兵分队的人员数量、学历水平、轮训次数等信息汇总到数据库,便于系统分析后科学制定个性化的计划方案。

1个月后,系统初步搭建完成。陈中流在系统平台输入“八面通镇抗洪抢险分队”后,防浪固坝、操舟机驾驶等课目被安排在5天的时间里,训练场地、组训材料、视频教程都一并附在计划里面,一目了然。

在此基础上,他们提出了“错峰分流”的办法,在系统平台里再加入一组数据——各课目的最佳训练期,比如辖区内森林容易在3月、10月发生火灾,应急扑火分队最佳训练期就定在3月或10月。这样,不仅让不同分队组训时间错开,还能确保分队训和用在同一时间段,既方便又科学。

道道难关变平川。如今,民兵训练大数据平台已经正式运行近1年,穆棱市人武部定期通过大数据平台向基层人武部发送训练计划,同时还接收他们上传的训练视频和总结等材料。不少民兵分队负责人都说,大数据平台不仅是“金头脑”,还是“千里眼”。

动员潜力繁杂多样,项目参数如何化零为整?

关联数据,最优方案一键生成

说起前几年的一件尴尬事,绥芬河市人武部部长张其广仍觉得抬不起头。

那年6月,军分区组织应急处突演练,该人武部没有在规定时间内完成任务。复盘推演发现,演习失败的原因竟然是拉动中涉及的车辆、设备等不少物资的选择舍近求远,耽误了时间。

人武部领导提出了一个大胆的设想:架设大数据平台,将兵员、物资等国防动员潜力数据和可能发生险情的时间、空间、规模等各要素相互关联,通过数据分析制定最科学的应急指挥预案。

平台指挥打仗,数据就是弹药。然而,搭建国防动员潜力大数据平台的第一只“拦路虎”竟是数据采集。为了积累更多更精确的数据,他们协调市委、市政府相关部门,将道路运输能力、卫生救护能力、食品药品供应能力等各项数据统一上传到国防动员潜力大数据中心。

事情并没有预想的那么简单!不同部门的数据在格式、编码规则、运行标准上不统一,不能彼此关联。为此,他们找来绥芬河数码港,在“外脑”的帮助下,将各项数据信息转化成数据库参数,很快就建立起了数据交互通道,17000余条国防潜力数据“落户”平台。

怎样才能让国防潜力转化成战斗力?他们的答案是:让国防潜力的“软数据”和战时拉动的“硬需求”无缝对接。人武部党委“一班人”对辖区内应急事件频发区、大型购物中心、通信枢纽等27种重点防卫目标进行实地勘查统计,将参数汇总到大数据系统,并与国防潜力数据关联起来。

借船出海可远行。在当地企业的技术支持下,原有的大数据系统进一步升级,不但具备基础性的数据整编功能,还可以对照不同的军事需求,一键生成应急指挥预案。

——精确评估。综合分析军事形势、现实威胁、拉动目标、民兵战斗力等数据,推算军事需求,评估民兵分队派遣数量和方法。

——深度关联。立足拉动区域地理位置,辐射关联交通、医疗、物资等相关数据,推算保障速度最快、效能最高、内容最全的方案体系。

——最优匹配。结合环境要素、民情社情、既往保障水平等参数,对深度关联体系进一步筛选,生成最优匹配方案。

前不久的一次应急拉动中,军分区给出情况:二段林场临近国防公路2公里处森林小范围起火。军事参谋将相关要素输入大数据系统,按下回车键,拉动保障实施方案很快出现在屏幕上,甚至连车辆行进的最优路线都显示出来了。

张其广审核后点击执行,相应民兵分队和物资保障单位同时收到系统发出的通知。张其广笑着说:“这就是大数据的战斗力!”

(责任编辑:王瑛)
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