全文 | 构建美国国防部数据经济

在数字孪生战场实验室发布的《军事人工智能白皮书》中，对数据驱动的价值做了深入分析，展现了美军意图通过数据驱动的分布式作战样式，对抗大国对手武器装备快速发展带来的“威胁”。

经过DARPA、美国空军、美国工程院以及诸多创新型中小企业等多方努力，美军已经在大模型（LLM）、小数据等机器学习和人工智能方面获得了较大突破，为军事人工智能快速应用到武器装备和联合作战提供了条件。

《军事人工智能白皮书》指出，美军设立的CDAO是其人工智能创新的枢纽，它已经从AWCFT和JAIC的失败中获取了经验，牢牢把“数据”和“人工智能”抓在手中，并形成了一体化的推进思路。

其中，DARPA和美国空军在基于数字孪生靶场的人工智能有了巨大突破，很好解决了数据机制的问题，并让多源数据融合在数字孪生靶场平台上的效果非常好，真正推进了OODA向SMA的变革。

对于美军如何看待数据资源这个问题，美国国防创新委员会（DIB）近期发布《构建美国国防部数据经济》报告，是一份值得数字孪生国防系列报告的读者阅读参考的。

为此，数字孪生战场实验室全文编译了该报告，供广大的行业人士参考。

附：构建美国国防部数据经济

作为一个组织，美国国防部在建模数据中心性和促进数据访问方面远远落后。行业已经超过我们几十年，在整个生命周期中都融入了数据管理原则。如今，一流的公司要求其软件具有互操作性；在美国美国国防部内部，组织仍然充斥着无法通过应用程序接口（API）进行数据集成的系统。

美国国防部的一些部门已经开始将现代数据实践纳入其日常操作，但大多数部门未能提供统一的方法来管理数据访问、共享和使用。数据互操作性不仅仅是技术便利性的问题，它是长期作战效能的关键基础，因此也是在日益以数据为中心的全球环境中保持美国国防部卓越作战传统的战略当务之急。

国防创新委员会（DIB）有权和责任向美国国防部长和其他国防部领导人提供独立、实用和可操作的建议，以促进美国国防部内部的创新，加强我们的国家安全和作战能力。如今，美国国防部应对国家安全威胁的能力完全取决于从董事会到战场的知情决策。这项研究最初侧重于与行业合作的数据访问，将有意义地解决这一任务。

以下DIB报告强调了在短期内解决任何现代数据经济的基本基石的必要性：通过立即提高整个国防创新生态系统的数据互操作性来简化数据访问，以及通过长期变革来侵蚀根深蒂固的数据孤岛，并使年轻的数字原住民社区能够蓬勃发展。这些建议行动的驱动力和基本假设是，如果不采用数据最佳实践，部队将降级，并使我们的国家对未来的冲突毫无准备。DIB的建议，作为一个整体，提供了一个有意义地推进美国国防部努力的路线图，以释放美国国防部的数据即产品战略，并在2025年前建立强大的数据经济。

这项研究反映了国防创新委员会成员对推动美国国防部变革和规模创新的热情和承诺，以支持我们的国防使命。他们的发现得到了严格的研究方法的支持，该方法对学术见解、行业实践、美国国防部背景和各军种的股票进行了三角测量。

执行摘要

国防创新委员会（DIB）的任务是提供一项研究，就如何建立和扩大五角大楼的数据经济提供成果驱动的建议。根据麻省理工学院（MIT）技术评论，数据经济包括“全球数字生态系统，在这个生态系统中，数据的生产者和消费者……可以收集更丰富的商业见解，开拓未经探索的市场，为公民和消费者提供数据驱动的产品和服务，并通过与主要客户和供应商外部共享数据来实现数据货币化。“蓬勃发展的国防部数据经济是未来和现有部队更加网络化的重要工具集。如果建设得当，这种数据经济将改变国防格局，并确保21世纪的美国国家安全。

为了评估美国国防部数据经济的当前成熟度，DIB召集了整个国防部数据生态系统的讨论，以确定务实的见解、最佳实践和应对特定挑战的解决方案。在这个过程中，我们发现：

• 数据创新正在垂直筒仓中进行，数据访问仍然是作战人员共享和使用数据的中心企业级障碍。

• 事实证明，由于实施不集中，过去的数据战略和副部长的“数据法令”很难在美国国防部各部门实施和扩展。

• 美国国防部首席数字和人工智能官（CDAO）是一个重要的实体，但在成为美国国防部数据经济领导者方面面临挑战。

• 在缺乏重点领导的情况下，军事部（MILDEP）和作战司令部（COCOM）随意雇佣、安置和利用其数据领导者。

• 美国国防部没有赋予年轻的数字原住民权力，没有提高劳动力技能，也没有以足够的速度吸引新的数据人才。

• 尽管谈到了数据的重要性，但美国国防部项目很少以合同形式对其进行奖励。在许多情况下，开放系统方法只相当于国防承包商的收入损失。这与商业行业形成了鲜明对比，商业行业成功地将访问和利用其平台产生的数据货币化。

• 与数据相关的举措缺乏实质性的、多年的、最高限额的预算拨款，无法澄清和维持行业参与国防部数据经济的财政激励。

这些已确定挑战的主线是数据访问，这推动了本研究的总体建议，即为了建立强大的数据经济，美国国防部必须首先通过统一、可扩展的数据访问方法解决其缺乏无缝数据可扩展性和互操作性的问题。数据一直是成功的关键战略资产。它正变得越来越重要。虽然美国国防部的内部数据访问问题是文化性的、根深蒂固的，需要持续的承诺来解决，但本报告提供了积极的补救措施，以立即解决美国国防部内部和整个国防工业的数据访问挑战。

因此，我们建议围绕2025财年《国防授权法》（NDAA）中的一项新要求采取初步行动，即所有国防部供应商协议都应纳入关于数据权利和互操作性的明确语言，以管理根据国防工业合同采购或生成的数据，并促进、保障和证明美国国防部对这些数据的未来访问。这将使美国国防部能够确保对从基于订阅的商业平台获取的数据的合同权利，声称对通过美国国防部资助的商业技术生成的数据的所有权，并为未来的数据转换和采购建立广泛的权利。为了创造有利的数据市场条件，NDAA要求还应指导国防公司和美国国防部建立一个联邦国防工业数据目录，一个访问该联邦数据目录的值得信赖的利益团体，以及一个新数据市场的监督机构。虽然美国国防部的数据访问问题不会在一夜之间解决，但加强与商业供应商的合作将在未来12至18个月内推动美国国防部过时的数据访问方法向前发展几十年。

同时，为了在中期内推动数据访问，DIB还建议美国国防部范围内遵循一套十项“首席数据和人工智能官（CDAO）原则”，以标准化组件CDAO人才生命周期，并为在其组织内利用数据领导者提供一个梯队不可知的框架（这些原则可在第16页找到）。CDAO是组件级数据最佳实践的关键实现者，但它们的位置和利用率参差不齐。这些原则试图为国防企业中的CDAO的有效集成和授权提供一个框架。

最后，DIB建议立即在美国国防部数据经济的六个核心领域中的每一个领域实施一个统一的具体建议单元。如果规模适当，这些解决方案将促进改善作战人员的数据访问和使用。

领导力：授权美国国防部CDAO有效领导。变化正在逐步发生，与作战需求不同步。虽然美国国防部CDAO已经开展了重要的工作，例如与COCOM的人工智能和数据加速（ADA）倡议，但该组织仍面临挑战。实现美国国防部数据经济有意义变革的唯一方法是确保五角大楼的最高数据和人工智能高管有适当的姿态、持续的资源、实际存在，并有明确和可衡量的目标和目的。

人物：加强人才管理，在梯队中培养数据素养。数字化本土人才存在于整个国防部，但在实现真正的变革方面面临障碍。组成部分应创造一个环境，使文职人员或军事人员能够在不担心报复的情况下表达他们的创新才能。服务机构应为愿意承担危及其晋升风险的会员制定宣传途径，这是对解决棘手问题的非正统方法的奖励。针对新员工和现有员工的数据扫盲计划对于提高数据理解和实践至关重要。

过程：通过系统风险的文化转变来激励数据共享。美国国防部作为一个组织，在结构和文化上都不具备有效共享数据的能力。领导层应该更好地阐明系统风险和数据共享之间的平衡，并通过采用数据分析和仪表板驱动的报告来建立以数据为中心的模型。各组成部分需要采用“提供责任”的数据文化，并提高合同官员的数据素养。

技术：启用API第一体系结构和技术。美国国防部应通过使用应用程序接口（API）和大规模人工智能工具为企业释放数据，解决其在跨环境中缺乏数据可扩展性的问题。在过去十年中，API的实施和使用已经成为成功企业的风向标——美国国防部需要积极遵循同样的道路。虽然美国国防部必须保持严格的协议以确保其系统的安全性，但各组成部分应通过在安全环境中精简企业应用程序和构建数据可视化能力来平衡数据共享与安全要求，以管理梯队中的数据所有权和访问。数据团队还应专注于改善这些技术的前端用户体验。

激励措施：通过更新合同激励措施来改变盈利机会。允许国防平台提供商从托管第三方软件（包括数据分析和人工智能）中获利。每项服务都应创建探路者程序，将重大利润机会从维护传统软件转移到基于数据反馈的持续改进软件。应定期对该软件进行重新计算，以便第三方软件提供商有经常性选项来部署软件以获得经常性收入。

实施：在梯队中构建服务级和战区级的数据能力。所有军种CDAO应直接向其军种秘书和主管报告，而不是向其首席信息官报告。在MILDEP和COCOM中随意雇佣和安置CDAO，以及其相关当局和资源，阻碍了为作战人员有效实施数据改革的努力。确保所有MILDEP和COCOM都有一个全职的、专门的、明确定义的CDAO部门，并有效地集成在秘书或指挥官的桌子上，这对于在整个企业中扩展数据最佳实践至关重要。

目前的美国国防部领导层致力于数据任务。它认识到驾驶舱中有能力的人才的核心要求，以及访问数据的根本重要性。社区中的绝大多数人都理解更好、更快、更便宜地利用数据的必要性，我们感谢并赞扬整个部门的数据倡导者和管理人员，他们正不懈地努力推动这一关键任务向前发展。

这些建议试图帮助加快美国国防部的一些出色工作，将现代数据实践纳入日常操作。数据访问、互操作性和优化是长期作战效能的关键，为了继续成为世界上最好的，美国国防部必须将其有限的资源和注意力用于正确的解决方案。

介绍

几十年来，美国国防部一直致力于构建功能性数据经济。2003年以网络为中心的数据战略和2007年的信息共享战略定义了现代美国国防部数据经济的基础；2018年人工智能战略和2020年数据战略在重新努力将人工智能应用于决策的背景下，重新提出并制定了以数据为中心的要求；2021年副部长关于“创造数据优势”和2023年数据、分析和人工智能采用战略的备忘录重申了将数据和人工智能产品应用于作战任务的重要性。尽管国防领导人越来越认识到眼前的挑战，但以数据为中心的进步仍然受到政策、流程和文化障碍的阻碍。

如果不能大规模采用现代数据做法，将阻碍五角大楼应对威胁和保卫国家的努力。美国国防部不需要更多的数据策略。其高级领导人需要积极执行现有计划；促进和奖励已经发生的有效变革；无情地削减没有推动必要改革的项目和人员；并坚持要求组件对其性能负责。

国防创新委员会（DIB）着手确定一系列支持这些重要目标的建议。其中包括首席数据和分析官、项目执行官、数据架构师和科学家、治理专家以及各级军警人员。我们还听取了来自全国各地行业的广泛创新领导者的意见，包括来自大型科技公司、国防巨头、非传统国防公司和国防初创企业的数据和人工智能高管。我们还收集了来自主要大学和研究机构的见解，包括联邦资助的研究与发展中心。最后，我们与美国国防部首席数字和人工智能官（CDAO）密切合作，后者是推动五角大楼采用一流数据、分析和人工智能能力的主要责任方。

以下几页概括了我们关于美国国防部数据经济现状的结论、在下一个国防预算周期内立即考虑的关键建议，以及优化这一重大努力的领导、人员、流程、技术、激励和实施方面的额外战略建议。

当前状态

2021年12月，副部长成立了美国国防部CDAO，作为美国国防部的数据和人工智能负责人。在副部长的支持下，CDAO在数据中心化方面取得了重要进展。在MILDEP中，有各种数据治理委员会和标准开发项目正在进行中，以支持采用数据网格和联邦计算治理。在COCOM中，也同样强调加强各军种和战区之间的互操作性。然而，挑战重重。

关于战略和治理：现有指南缺乏关于数据经济适当标准化的详细政策和技术指导。虽然这些文件设想了美国国防部数据经济的最终状态，但它们没有确定数据访问、分析和人才发展的具体方法。美国国防部还需要加快并提供一个更明确的计划，以采用先进的能力，如生成和多模式人工智能。答案不应该是一个贯穿整个数据经济的数据和人工智能政策；单一的标准既不能满足美国国防部的需求，也不能使用商业数据网格环境。也就是说，美国国防部数据经济需要一位全职、专注于任务的领导者，拥有明确的权力和明确的指挥链，为这一组织变革提供统一的方法。这位领导者，无论是在CDAO还是组件级别，都应该拥有广泛的技术知识，对系统风险与数据访问有着微妙的看法，在私营和公共部门的动态方面表现出领导力和强大的把握，以及在大型根深蒂固的官僚机构中建立共识的能力。

在技术和体系结构方面：大型、庞大、以平台为中心的解决方案的优先级过高，选择性地关注精致的数据和软件需求。尽管副部长2021年的“数据法令”加快了数据管理的集中化进程，但太多处于战术边缘的系统仍然缺乏应用程序编程接口（API）和其他领域驱动的方法，无法将数据释放给企业。联邦计算治理的缓慢、不均衡采用加剧了这些困难，因为过多的数据模型和分类法与联合系统需求的联系很差，试图填补这一空白。美国国防部需要一个与边缘数据创新保持同步的综合能力框架。为了确保数据和软件需求更加一致，该框架应与联合作战概念和其他联合文件嵌套，这些文件提供了经批准的联合任务线程和所需系统功能的权威菜单。副部长的Pulse倡议使用数据分析来评估指导NDS四年实施的美国国防部战略管理计划（SMP）的实施情况，在确保CJADC2数据集成层的新数据网格需求得到最高级别的适当跟踪和资源配置方面具有最明显的潜力。

最后，关于人员和伙伴关系：组织领导人对数据缺乏基本了解，创新者往往感到被剥夺了权力，有能力的人员没有得到适当利用。虽然美国国防部拥有丰富的数字原生人才，但与其他传统的晋升标志相比，创新潜力，更不用说数据专业知识了，并没有得到好评。军事人员和工业界之间几乎没有接触，而且这种接触往往在服役人员的职业生涯中开始得太晚，无法为技术研究、开发和获取过程提供有意义的价值。数据专家和其他数字原住民经常感到受到系统安全和数据囤积的体制偏见的约束，缺乏足够的顶层保护和资源来开发有效共享数据并为作战人员提供数据驱动效果的新程序。同样，获得这项实验性工作所需的现代软件工具和环境仍然受到限制，当创新确实发生时，维持进一步数字化转型的手段有限。

建议

数据是一种战略资产，应该被视为一种产品，但目前美国国防部的数据访问方法仍然严重过时。维和部运作着许多遗留系统，这些系统往往彼此不兼容，数据处理缓慢，在数据存储和检索方面遇到困难。这让人们震惊地认识到，在某些情况下，美国邮政局仍然是大数据传输最快、最可靠的网络，将数据转移到硬盘驱动器甚至DVD上仍然是组合不同网络数据的最快方式。虽然安全是最重要的考虑因素，但现有的安全分类指南被破坏了，要么与美国国防部的指南不一致，要么不存在，要么错误百出，导致决策进一步延迟。不同的分支机构和单位都有自己的系统和协议，这使得权力下放成为导致数据不一致和差距的一个因素。最后，数据共享的文化和组织障碍，加上受过现代数据处理和分析培训的人员短缺，阻碍了有效的战略规划和联合行动。

虽然美国国防部范围内的数据访问标准无法为组件提供满足其特定访问要求的灵活性，但本研究的总体建议是，为了建立强大的数据经济，美国国防部必须首先通过统一、可扩展的数据访问方法解决其缺乏无缝数据可扩展性和互操作性的问题。由于美国国防部的内部数据访问问题需要持续的承诺来解决，本报告建议在未来12至18个月内将重点放在改善与商业供应商的数据访问合作上。在此期间实现必要的变革需要美国国防部与行业合作伙伴的数据访问方法发生根本性转变，这应通过即将出台的《国防授权法》（NDAA）体现在立法行动中。

NDAA数据访问要求

美国国防部供应商协议中的当前数据访问状态是分散和不一致的，美国国防部没有足够的数据权限，无法聚合和集成来自各种平台和服务的数据，以用于未来的数据转换。特别是，美国国防部在访问和管理来自其订阅或与工业界合作构建的系统的数据方面面临着显著的挑战。除了特定的合同义务和限制外，美国国防部还缺乏国防工业数据目录，无法提供政府资助的国防技术研发的全面情况。

如果五角大楼没有一个能够简化对汇总国防工业数据访问的中心节点，美国国防部项目经理将继续努力确定潜在工业合作的联系和切入点，导致效率进一步低下，并错过在战术边缘利用新解决方案的机会。行业内的主要利益相关者，包括国防精英和新玩家，也强调了数据目录的价值，帮助他们将现有的项目数据货币化，以确定更快合作的新机会。

为了应对这一挑战的紧迫性，国防情报局建议美国国防部和国会通过下一个NDAA，纳入关于美国国防部数据权的明确语言，以管理根据联邦国防合同采购或生成的数据。此外，美国国防部和国会应建立一个新的国防工业数据市场，为更广泛的国防创新生态系统中的数据访问和共享设定市场条件和激励措施。特别是，该NDAA要求将：

1.为美国国防部提供安全的合同数据访问。

o授权美国国防部对从基于订阅的商业平台获得的数据享有权利。

o声称拥有通过美国国防部资助的商业技术生成的数据。

o为未来的数据转换和数据集成建立广泛的权利。

2.为行业设置数据共享激励措施。

o实施复杂的数据货币化方法（如基于版税的 许可协议、基于绩效的合同、折扣定价模型），以激励行业数据共享。

o鼓励值得信赖的行业合作伙伴利用他们的数据来促进研究合作。

为了为该数据市场设定条件，本NDAA提案应包括：

3.国防技术的联邦数据目录：一个集成了国防工业基础企业数据源的多供应商数据目录。

o该目录将作为国防技术工业数据的中央存储库，增强国防部工业合作伙伴之间的可访问性和互操作性。

4.访问此联邦数据目录的值得信赖的利益群体：一个由供应商、作战人员和采办项目执行人员组成的中心社区。

o该社区将促进在需求、操作概念和设计过程方面的合作，确保最终用户尽早了解开发阶段。

5.这个新的数据目录和利益共同体的独立监督机构。

o该机构将确保遵守数据访问要求，对敏感的专有数据进行严格控制，并促进数据管理实践的持续改进。

首席数据和人工智能官（CDAO）原则

同时，为了在中期内推动数据访问，DIB建议采用以下一套“CDAO原则”，为美国国防部组织提供一个梯队不可知的框架，用于如何选择、集成、利用和管理跨组件的数据领导者。

1.将数据视为产品。美国国防部组织及其CDAO将把数据视为一种产品，以便有效地将数据货币化的商业思维转变为利用数据实现快速战场效果的美国国防部思维。

2.优先考虑多样化的专业知识。各组织将选择将行业与公共部门经验相结合的CDAO候选人，以确保广泛熟悉美国国防部文化和规范、掌握技术能力、战略敏锐性和其他基本领导素质。

3.尽早定义责任。各组织及其CDAO将对CDAO职能部门的主要职责、职责和监督关系建立清晰的理解。

4.评估数据准备情况。CDAO将对其组织的数据准备情况进行技术态势评估，以提高对组织需求的理解，并制定行动计划。

5.制定和执行战略。CDAO将根据其组织的数据准备情况制定一个战略路线图，以促进数据经济关键维度（包括流程、人员和技术）的数据成熟度和治理。

6.协调数据和技术。CDAO将在运营上与其组织的首席信息官（CIO）或首席技术官（CTO）保持一致，但不向其报告。

7.实施API第一战略。CDAO将把API集成到其组织中的所有技术项目中，以确保所有系统都是为数据访问和互操作性而设计的。

8.将数据连接到尖端服务。CDAO将利用人工智能（AI）和机器学习（ML）功能来增强其组织中的数据分析服务，同时遵守严格的道德和安全标准。

9.培养创始人的心态。CDAO将在其组织中的所有人员中塑造和促进实验、好奇心和创业精神的文化。

10.以数据为中心进行建模。CDAO将确保其指挥官和副手在日常行动的各个方面采用数据驱动的方法，以身作则。

数据需求和使用通常是其组织独有的，对一个团队有效的东西往往对另一个团队无效。虽然没有一种单一的方法可以公式化地应用于美国国防部庞大的数据经济中以实现相同的效果，但这一原则框架可以作为美国国防部实体标准化组件CDAO人才生命周期（从招聘到执行）的指南，以引入专门定制的数据领导者来应对其独特的数据挑战。

其他战略建议

除了与国会和行业就数据访问进行合作外，我们建议美国国防部在领导力、人员、流程、技术、激励和实施等六个核心领域采用以下一系列建议。作为一个有凝聚力的单位，这些行动将确保美国国防部数据领导者得到适当的提升和资源，削弱糟糕的数据共享做法，扩大数据管理员社区，使数据架构现代化，更新数据权利合同，并解决随之而来的实施障碍。

领导力：授权美国国防部CDAO有效领导。

在我们与作战边缘的数据用户的讨论中，我们反复听到变化发生得太快，无法跟上作战需求。在2021年“数据法令”颁布后的两年多时间里，副部长开始使用Pulse高管分析仪表板对OSD首席助理进行例行数据驱动的评估。重要的是，我们听说，与CDAO对滞后的关键数据举措所展示的相比，这些对副部长的例行更新为她提供了建设性和揭示性的客户反馈。事实上，尽管CDAO帮助开展了重要的工作，如与COCOM的人工智能和数据加速（ADA）倡议，但该组织一直受到挑战的困扰。目前的CDAO以西海岸为基地，类似于国防创新部（DIU）的主任。虽然这种安排可能对美国国防部和大型科技公司之间的连接组织DIU很有效，但CDAO作为美国国防部数据和人工智能领导者的角色使其在总部的存在变得至关重要。为了实现真正的变革，五角大楼高层管理人员的持续个人参与是无可替代的。

为了进一步加强CDAO的数据管理，CDAO作为美国国防部CDO的法定数据角色和职责也需要进一步澄清。副部长建立CDAO的原始备忘录指示美国国防部CDO与新组织“在操作上保持一致”，同时仍根据2020财年NDAA第903（b）（3）条向美国国防部首席信息官（CIO）报告。首席信息官的报告语言是从FY23 NDAA中删除的，如今，CDAO和DoD CDO实体在功能上完全相同，并直接向副部长报告。然而，至关重要的是，现有的指导意见仍然不清楚CDAO作为美国国防部CDO的确切权限是什么——根据2020财年NDAA——保证其“访问所有国防部数据”。此外，CDAO经常被混淆为主要关注人工智能的实体，而不是整个国防部的数据管理者。这就造成了CDAO职权范围的混乱，除了制定总体数据战略和政策外，还需要对生态系统进行必要的更改。

因此，我们建议对CDAO的现有态势进行以下增强：

1.CDAO的总部应设在五角大楼，关键支持人员应占据国家首都地区的综合占地面积，以提高组织的一体化程度。

2.CDAO可以建立一个与DIU足迹相一致的全国联络网络，例如在硅谷、波士顿、奥斯汀和芝加哥，以加强这种更广泛的参与，而不是在西海岸设立一名专职的高级领导人。

3.为了监督这一扩张，CDAO不应该有一名而是两名主要副手，分别担任组织的首席运营官和首席技术官。针对这些关键角色（以及其他角色）的个人，这些角色展示了数据和人工智能方面的深厚技术能力以及公共和私营组织的领导经验。

4.副部长应发布一份备忘录，澄清CDAO在“访问数据”之外的数据角色和责任

5.副安全员应与CDAO召集一个经常性的副安全员管理行动小组，重点关注数据，开始对MILDEP和COCOM的数据领导者进行日常评估。

6.一旦采取了这些行动，CDAO就可以监督中央数据资金线，将资源分配给各组成部分的数据活动，并每月报告资金分配和任务进展情况。

7.最后，CDAO的ADA团队应在各自的COCOM中明确规定职责。每个ADA团队应根据其COCOM的具体数据需求签署一份协议备忘录，以支持有效利用这一重要举措。

人员：加强人才管理，在梯队中培养数据素养。

我们挑战了一种普遍的观念，即美国国防部无法与业界竞争最优秀、最聪明的数据人才。尽管招聘办公室面临着巨大的障碍，无论是工资还是安全审查裁决，但生态系统中仍有大量未开发的人才。目前的作战人员和美国国防部平民对数据任务充满了想法和深切的关心，行业的队伍中充满了退伍军人、预备役军人和前公务员。这取决于美国国防部的数据和人工智能功能社区管理人员如何利用这一源泉，并提供一种更结构化的整体生态系统方法，以加强各梯队的数据素养。

虽然作战人员有各种独立组织的机会获得与数据相关的技能，例如在陆军软件厂、AFWERX和西点军校的“数据素养101”研讨会上，但这些技能往往没有立足之地。能力萎缩，知识过时，人员被排除在晋升道路之外，如果没有官方指导，这种不断增长的技能提升网络将仍然脱节，资金不足。

美国国防部平民有更自然的职业发展途径，但在实现变革方面仍面临障碍。由于高层领导对技术发展的步伐感到不安，他们往往缺乏必要的途径来进行实验和（负责任地）打破现状。特别是，高素质专家（HQE）人员的技术专业知识受到依赖，但通常缺乏适当的权限和资源。

尽管美国国防部继续在适当的时候为数据专业人员分配更多的资源和经费，但同样必须提高工资，以吸引最合格的候选人。我们讨论中反复出现的一个主题是，挑战不仅在于填补空缺的数据库，还在于用经验丰富、技术娴熟的候选人填补空缺。虽然人才招聘问题的更广泛方面超出了本报告的范围，但我们必须强调，薪酬是招聘和留住顶尖人才的关键因素，也是长期劳动力效率的关键驱动因素。

然而，归根结底，伟大的人才总是被伟大的使命所吸引。确保民主的未来以及美国和世界公民的安全是一项伟大的使命。我们需要镀锌，打破玻璃，并确保我们有效和高效地执行。为了更好地释放劳动力的潜力，DIB建议采取以下行动：

1.通过这样做，这些服务将留住更多目前正在前往行业的人才，并在运营商层面更好地整合数据准备。数据不应仅停留在业务分析层面，而是作战功能的重要组成部分（例如，Project Fox将F-35 Lightning II数据直播到连接的计算机平板电脑上）。未能为能够建立这种联系的个人提供可行的职业道路将阻碍美国国防部的数字化转型。

2.创造一个环境，让员工能够表达他们的创新才能，而不用担心因违反安全规定而遭到报复。组件应为成功的创新管道（如AFWERX Spark Cells、SOCOM Ignite）建模，并进一步投资于合作体验（如AFWERX Challenge、EUCOM和INDOPACOM的BRAVO黑客马拉松/AI作战实验室）。他们还应该提供工作场所可访问的环境，以推动创新的极限（例如，空气间隙的“通道”，以试验不受信任的工具，如新的生成人工智能应用程序）。

3.组建一个CDAO“猎头”支持职能部门，协助组件进行CDAO招聘和辅导。目前，组件对填充CDAO坯料所需的候选属性没有足够的了解。这一职能可以包括来自美国国防部技术、创新和管理专家组织的一个小组，包括CDAO、DIU、最近成立的国防管理研究所和个人特别政府雇员（SGE）顾问。虽然该实体不应代表各组成部分接管CDAO的招聘，但它可以提供客观、公正的建议，以改善候选人与组织的匹配。

4.赋予总部更大的就业保护和延长期限的选择权。目前，除了难以续签的任期限制外，总部企业还得到了薄弱的就业保护。再加上缺乏管理和执法机构，这些人的影响力往往有限。引进顶尖人才是至关重要的，但他们的成功需要适当的授权和支持。

5.发布指导意见，允许在美国国防部系统上使用基本的开发工具，如Python、Github、Bootstrap、Chrome DevTools、Azure和AWS Cloud。我们听到有人抱怨说，目前，数据工程师无法访问基本的开发人员环境，注册参加编程课程的感兴趣的专业人员会在完成课程的基本工具周围遇到防火墙。

6.为所有美国国防部平民、军人和承包商开发一个试点国防数据管理培训模块。平民、军队和承包商。培养对数据的具体理解应该是劳动力培训的核心任务。现有的培训模块只关注数据保护，而没有提供更广泛的人员在哪里以及如何融入数据生产过程的概念。当美国国防部员工加入时，他们应该对自己如何为数据价值链做出贡献有一个基本的认识。

过程：通过系统风险的文化转变来激励数据共享。

最重要的是，人们普遍未能将数据视为一种产品，也未能真正理解将数据用于迄今未知的未来用途的重要性。虽然项目经理和领域专家会汇总信息以识别趋势并确定优化，但他们对系统安全的狭隘关注往往会导致进一步的数据囤积。

其次是美国国防部对系统保护的偏见，这进一步阻碍了有效的数据共享。数据专业人员和其他人员花费大量时间在数据上下领域，在平台之间转换数据，并担心数据的限制，而不是为作战人员生产这些信息。虽然网络保护、系统安全以及PII和其他敏感信息的正确处理至关重要，但美国国防部应更好地平衡系统安全和数据使用。

为了根据合理的访问控制加强数据共享，DIB建议采取以下行动：

1.更新副部长关于数据访问的指导意见，指导美国国防部从“需要知道”的数据安全方法过渡到“有责任提供”的框架，该框架更符合现代作战人员对数据从孤立系统中解放出来的要求。

2.在每个服务中建立一个“超级项目执行办公室（PEO）”（例如PEO Digital），以优先将现代软件开发经验转移到遗留产品组合中。

3.将数据管理与网络安全和系统安全脱钩，以平衡数据访问和保护。CDAO应为每一次重大收购以及部分（如果不是全部）非重大收购定义或强制要求系统和解决方案要求。从常见的数据所有权和合同中的语言等简单的事情开始，然后扩展到标准化的信息保护指南，而不是安全分类指南。

4.鼓励开发简化数据生产和管理生命周期的工具（例如，Battering Ram项目，以自动确定分类）。

5.授权对合同官员和采购专家进行数据扫盲培训。采购官员应在财务上激励行业合作伙伴的良好数据做法，确保数据被视为一种服务而非一次性义务，并更好地阐明数据的整体价值。

6.领导层实施仪表板和数据驱动的演示文化。所有高级领导人（指挥官、副手、参谋长等）应在简报时要求其报告使用数据分析工具，并认识到PowerPoint中向领导层的任何演示都是数据故障点。

7.授权公开报告成功与失败。无论是单位还是社区，组织都需要一份全方位关注的成绩单，以及定义成功的领导者。

技术：启用API第一的体系结构和技术。

美国国防部需要改进联邦、领域驱动架构中的数据集中和集成。许多利益相关者表示，他们更倾向于从一个位置集中访问数据，并能够连接和集成来自各种供应商解决方案甚至与外国合作伙伴的数据。许多人提到了基于效用和相关性的数据标记和过滤的必要性，建议的解决方案包括创建美国国防部联合数据库和数字化历史数据，以及利用分布式账本技术解锁数据仓库。大多数利益相关者也一致认为，美国国防部缺乏相关的数据和分析能力。人们普遍认为，更快、更高效、更有洞察力的数据处理和分析工具是必要的，例如，这些工具可以自动化和简化数据采集，以确保在可信、可访问和授权的用户环境中向作战人员提供相关的作战数据。

弥合目前的业务和记录系统之间的差距至关重要。目前，数据需求与系统需求的联系还不够紧密。例如，利益相关者提到了基本后台功能的问题，例如保持人员和钢坯的准确图像。当前的记录系统，如DCPDS、AOS和IPPS-A，在一个位置不容易访问，并且不能以所需的粒度级别跟踪人员和相关职位。还需要更好地追踪作战需求和责任服务的差距。技术往往不是作为一种架构构建和交付给用户的，从而导致数据囤积。服务成员需要以人为中心（即作战人员）设计的应用程序，该应用程序不要求用户是数据方面的专家，而是根据他们的需求进行本地调整。提供强大的易用性、演示的核心功能和公正的用户体验的基础计划对于建立数据交换心态和持续的互操作性至关重要。

关于Advana，我们听到了这样的担忧，即大型集中式平台通常会创建比移除更多的竖井和阻塞器。此外，Advana JWICS仍然存在严重的功能缺口。CDAO专注于构建NIPR和SIPR能力（大多数国防部员工居住在这里），但尚未扩展用于TS/SCI信息的功能Advana系统。JWICS功能的缺乏让客户觉得他们无法与Advana进行有意义的接触，并进一步加深了数据是用于业务分析而非作战人员的看法。

尽管总体而言，Advana被乐观地视为一种推动势头的手段，并向持怀疑态度的指挥官和作战人员展示数据的价值，但对Advana的普遍批评反映了一种普遍观点，即该平台对懂数据的人来说是一个有用的工具，但不适合一般或战场使用。对Advana的更具体的批评突出了冗余和重叠功能的问题，对平台编写软件以完成数据上的非琐碎转换的能力有限的不满，缺少基本功能，如加载系统中不存在的数据或基本Python文件中没有的代码，以及需要在需要不同帐户才能完成工作的多个系统之间移动的问题。

美国国防部需要转变其封闭架构，解决跨环境数据可扩展性不足的问题，并反映依赖通过API加速的大规模人工智能或机器学习（ML）模型的行业领导者。为了实现API第一的方法，我们建议采用以下方法：

1.副部长应发布指导意见，要求对实施API第一战略负责。组件应负责在其技术战略中集成API。应要求领导者在采购前演示新技术如何通过API连接到现有系统。

2.CDAO应负责立即制定美国国防部范围内的API标准和技术指南，以促进不同系统和平台之间的互操作性。目前，组件正处于制定API第一计划的各个阶段，但对API集成没有统一的指导。

3.CDAO应保持最新的API第一采购指南。修改采购政策和合同语言，以优先考虑具有强大API连接的解决方案，不仅可以简化当前运营，还可以确保未来技术集成的灵活性。

4.每个CDAO都应该在其组织中强制要求API集成。美国国防部组织内的所有新技术采购和升级都必须包括兼容的API。

美国国防部还需要在安全环境中扩展企业能力，改善这些技术的前端用户体验，并帮助管理梯队中的数据使用。因此，我们还建议：

1.分配资金，聘请更多活跃的TS/SCI清除数据和AI/ML专家，致力于构建Advana JWICS环境。

2.为每个COCOM ADA团队提供增强的应用程序设计、用户体验开发和产品管理能力，在这些能力需求很高的地方，然后在梯队中建立有机的产品管理团队。

3.授权软件工程师可以轻松工作的机密开发者环境，以推动数据创新（例如开发独特的工具，如Gamechanger，一个分析国防部政策文件的平台，以及目前Advana上最受欢迎的应用程序之一）。

4.提供更频繁的行业日，例如为CDAO Advana团队更好地将用户需求集成到Advana平台以及相关的企业数据和分析环境中。

5.构建数据可视化功能，帮助捕获组织所拥有的数据、不同数据集的关联方式、数据的使用方式以及对数据所做的更改。例如，可以与生成人工智能相结合的知识图可以使指挥官和作战人员能够提出基本问题，并获得快速准确的数据反馈。

激励措施：通过更新合同激励措施来改变盈利机会。

除了在少数情况下（例如，将自主性视为未来武器系统的有效载荷），国防承包商目前很少有关心国防部数据经济的财政激励措施。现金流机会的最大份额仍然是提供平台，确保它们拥有最少的第三方升级机会，以及获取现代化和维持机会。鉴于此类平台项目目前正在发展，可以理解为什么这种“锁定”策略对于原始设备制造商的现金流确定性是必要的。

美国国防部的数据经济要存在，就必须有经济：第三方软件（包括数据分析和人工智能）的重大可预测收入机会，使软件和平台提供商都受益。苹果的应用商店商业模式带来了近三分之一的应用销售额，这是一种值得国防平台效仿的模式。

尽管“经济”需要一段时间才能出现，因为连续的合同必须共同以数据为中心，但每个服务现在都可能开始执行准备和寻路机会：

1.在可行的情况下审查和修改现有合同：审计现有合同，以确定整合数据相关激励措施的机会。修改条款以包括对数据共享和利用的奖励。

2.开发新的合同框架：创建将数据访问和数据利用视为关键可交付成果的合同模板。制定并包括数据共享、互操作性和利用的标准条款。

3.制定数据货币化试点项目：在不同的服务中启动试点项目，以测试新的合同框架。分析结果以完善和扩展最佳实践。鼓励“按绩效付费”

4.让利益相关者参与并进行教育：为美国国防部采购官员和国防承包商举办关于所有新的以数据为中心的采购实践的研讨会和培训课程。更新国防部课程和国防部网站以反映这些内容。

5.监测和评估：实施一个定期评估合同绩效的系统，重点关注与数据相关的指标。

实现：在梯队中构建服务级和战区级的数据能力。

在识别、招聘、入职、培训、整合和过渡这些新职位的候选人方面，没有为正确负责整合数据领导者的部门提供持续、有意义的帮助。甚至这些职位的命名约定也因企业而异；事实上，自去年年初废除该职位以来，海军部一直没有全职的CDO，其目前的代理CDO——一名非高级行政服务（SES）员工——仍由海军首席信息官（CIO）管理。陆军部有一名SES三级成员，他也是陆军副首席信息官。同时，空军部有一名一级SES，也向空军首席信息官报告。在COCOM中，CDO和CDAO的位置也有类似的差异，其中数据前导通常埋在J代码（通常是J6）中。这些例子说明了CDAO的法定职责和现实职责之间的不连续性，根据组织数字化转型的成熟度，这些职责可能涵盖从基础设施现代化到不断发展的治理实践，再到确保信息安全合规的方方面面。由于缺乏对招聘CDAO的组织的支持，Components在为这些职位确定有能力的数据领导者并将其用于良好效果方面遇到了喜忧参半的结果。

虽然美国国防部CDAO采用分散的方法为国防部制定指导方针，但各部门CDAO是相对较新的职位，尚未拥有其组织数据，执行这些政策和程序条件的权力有限；该权力仍然属于每个组成部分项目办公室。在组件领导者将其数据湖的所有权推给CDAO之前，在某些情况下，位置和使用不当的CDAO在没有解决其数据访问的根本问题的情况下增加了一层官僚主义。

为了在所有MILDEP、COCOM、第四产业国防机构和国防现场活动中建立以数据为中心的流程，所有组成部分都应该有一个合格的、专门的、标准化的CDAO组合（即，一个全职的、固定的SES，没有其他工作职责，以及一个包含数据、分析和人工智能的清晰组合）。为了确保明确的责任制，所有组成部分CDAO应与其母组织建立一份协议备忘录，说明每个CDAO应：

1.置于组织内以达到最大效果，例如直接向其副秘书、指挥官或主管报告。

2.完全有权根据需要制定和更改政策，以实施组织变革，例如作为组织内的首要负责人。

3.资源充足，符合2023年数据、分析和人工智能采用战略以及组织的相关数据战略实施计划。

4.考虑到对整个组织所有“数据资金”的监督，包括终止资金或断开系统连接的权力，例如首席信息官对所有IT支出进行“监督”。

5.以任务为导向，而不是以系统或技术为中心，例如，不向首席信息官或首席技术官提交报告，或嵌入组织的更底层。

6.负责监督人工智能的采用，例如确保数据和人工智能工作完全一致。

根据Pulse仪表板等高管分析工具中标准化的清晰和综合指标进行评估。

7.负责100天和500天的实施计划，以实现实际的、有时限的结果。

结论

作为一个组织，美国国防部在建模数据中心性和促进数据访问方面远远落后。行业已经超过我们几十年，在整个生命周期中都融入了数据管理原则。如今，一流的公司要求其软件具有互操作性；在美国国防部内部，组织仍然充斥着无法通过API进行数据集成的系统。

美国国防部的一些部门已经开始将现代数据实践纳入其日常操作，但大多数部门未能提供统一的方法来管理数据访问、共享和使用。数据互操作性不仅仅是技术便利性的问题，它是长期作战效能的关键基础，因此也是在日益以数据为中心的全球环境中保持国防部卓越作战传统的战略当务之急。

如今，美国国防部应对国家安全威胁的能力完全取决于从董事会到战场的知情决策。这份报告最初关注的是与行业合作的数据访问，将有意义地解决这一使命。DIB在这项研究中的建议强调了在短期内解决任何现代数据经济的基本基石的必要性：通过立即提高整个国防创新生态系统的数据互操作性来简化数据访问，以及通过长期变革来侵蚀根深蒂固的数据孤岛，并赋予年轻数字原住民社区蓬勃发展的能力。这些建议行动的驱动力和基本假设是，如果不采用数据最佳实践，部队将降级，并使我们的国家对未来的冲突毫无准备。这些建议作为一个整体，提供了一个有意义地推进美国国防部到2025年建立强大数据经济的路线图。