美国防部实施数据管理战略的六个方面

自2020年以来，美国防部通过其数据战略和随后的数据法令为更好的数据管理和治理奠定了基础，但仍有改进的空间。国防部的数据战略侧重于操作数据，以改善整个国防部体系的决策，这将支持任务运作并保持军事优势。

作为数据战略的一部分，美国防部设立了首席数据官（CDO），负责监督数据治理过程、数据标准和政策，以及改善整个国防部工作人员的数据敏感性。 国防部的数据战略还创建了一个CDO理事会和联合数据目录，以实现更统一的数据管理。 这些步骤对于确定哪些数据是敏感的和需要保护的，以及谁可以访问这些数据和在什么情况下访问是至关重要的。

美《国防部数据战略》框架

在DataOps（一组实践、流程和技术，将数据的集成和面向流程的观点与敏捷软件工程的自动化和方法相结合，以提高质量、速度和协作，并促进数据分析领域的持续改进文化）和DevOps（一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。通过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠）领域，一个关键的焦点是平衡安全和用户访问要求，同时消除操作瓶颈。这是通过自动化工作流程完成的，它简化了云架构上的数据访问。因此，可用存储和计算的成本和弹性优势将加速分析的现代化。为了实现这一目标，数据团队应该使用DevSecOps（“开发、安全和运营”的缩写，是一种文化取向、自动化方法和平台设计方法，将安全性作为整个IT生命周期的共同责任）方法，确保数据安全和实用性之间的适当平衡。

为了加速数据现代化，国防部的工作人员需要正确的工具、环境、资源和权限来建立数据驱动的项目。成功的数据驱动机构正在为数据发现创建体系服务，并建立指导方针和边界，以确保成本、敏感信息的保护和法律合规性得到有效管理。

国防部有机会学习这些最佳实践，并在机构内应用。以下是国防部决策者在实施数据管理战略时应考虑的六个方面：

一、从国防部外部引进高素质的专家，他们可以引入新的想法并领导创新工作

国防部正在评估人才库，以确定文职和军事数据专业人员、整个国防部的数据流畅度以及相关工作人员中的关键技能差距。这里的目标是建立更多的公共和私人伙伴关系，特别是那些典型的承包商社区之外的伙伴关系，以迅速克服所看到的赤字。这为国防部领导人提供了获得新的专业知识的机会。

二、向国防部各部门提供额外的创新资金或特别项目，以开发原型和测试创新方法

国防部和各军种已经使用其他交易协议（OTA）合同来建立原型。OTA跨越了官僚主义的繁文缛节，加快了原型设计和新军事能力的交付。各机构应评估OTA和其他采购和资助项目，以建立创新的原型。

三、鼓励参加突出成功应用的会议和活动

提供关于数据准备和分析、数据治理和合规性、数据工具以及向数据驱动型政府过渡的最新见解的会议正在增加。国防部的工作人员应该参加私营和公共部门的活动，以保持对改善数据驱动决策的最新趋势和技术的了解。

四、投资于云计算的工作人员培训

为了实现数据的可操作性，各机构需要一个现代化的云基础设施和本地服务，以编目和自动化的数据发现过程，同时利用人工智能和机器学习技术的力量。国防部正在从单一的云供应商过渡到多云供应商的联合作战人员云能力（JWCC）和中央情报局的商业云企业（C2E）合同。这种转变将提供更多的服务，增加国防机构的数字足迹。虽然国防部将在这一转变过程中看到好处，但它也将增加IT管理员和安全团队的负担，他们将需要更多的培训。将工作人员发展作为优先事项是至关重要的。

五、在数据层自动访问数据以进行分析，专注于零信任

历史上，零信任的重点是自动化和持续的网络和应用程序监控。这适用于事务性系统架构，但在分析环境中留下了安全漏洞，因为来自源系统的数据是共存的。确保适当访问的唯一方法是在数据层部署细化的、基于属性的访问控制（ABAC）安全模型。这种设计不仅要考虑到用户属性，还要考虑到数据属性，同时使用工具在规模上自动化相关的数据访问、治理和隐私政策。基于角色的访问控制缺乏所需的颗粒度，并且需要大量的努力来建立和维护。通过自动化访问，机构可以减少当前影响用户的数据运营瓶颈。

六、人工智能日益增长的作用和国防部数据的未来

国防部领导人意识到在其机构中应用人工智能的前景，因为优先事项已经转移到匹敌对手身上。人工智能的成功应用已经用于确认医学图像中的癌细胞，国防部在飞机和卡车的预测性维护方面也取得了成功。然而，来自卫星或无人驾驶飞行器上的远程传感器的图像有其自身的挑战，包括天气或伪装。国防部官员必须对人工智能能做什么持现实态度。为此，国防部联合人工智能中心（JAIC）办公室正在启动人工智能和数据加速器（AIDA），以帮助国防部指挥官更好地了解他们的数据，以改善作战决策并确定作战指挥部的用例。这里的目标是推进人工智能的可能性，同时应用该技术解决国防部内部的作战挑战。

国防部机构目前正在政府和合作伙伴网络中部署一个零信任架构。如果国防部没有找到平衡安全与实用的方法，其数据挑战只会增加。自动化、云服务、数据访问管理的权威来源和高度熟练的劳动力是提供分析人员优化管理机构数据所需工具的关键因素。

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