管理大師戴明和德魯克都曾說過:“沒有量化，就不可能管理”。數據的基本價值之壹是它可以作為管理的基礎。大數據應用的特點是強調對與某件事相關的整體數據的分析，而不是提取少量的數據樣本；大數據註重事物的雜合性，不追求事物的準確性；大數據側重於事物之間的關系，而不探究它們之間的因果關系。
將大數據應用到軍事領域，意味著軍事管理將更加剛性，基本不受人為因素影響，自動化程度更高。因此，大數據強軍的內涵本質上是軍隊管理科學化程度的提升，即與小數據相比，有了大數據，軍隊管理活動更量化，工具更先進，邊界更廣，管理質量和效率會更高。
2.豐富軍事科學研究方法
通常研究戰爭機理、尋找戰爭規律的方法有三種，也稱為三大範式:實驗科學範式，通過戰前反復的實戰演習來論證和完善作戰方案；理論科學範式，用數學公式描述交戰過程，如經典的蘭徹斯特方程；計算科學的範式是以計算機為基礎，開發壹個模擬系統來模擬不同作戰單位之間的交戰場景。
然而，上述研究範式只能使人們感知到戰爭的過程和結果，卻沒有有效提高管理、存儲和分析海量數據的能力。
以大數據為核心技術的數據挖掘模式被稱為第四次戰爭研究範式。人們可以有效利用大數據，探索信息戰的內在規律，而不是被海量數據淹沒。大數據的研究範式是由軟件處理各種傳感器或模擬實驗產生的大量數據，將獲得的信息或知識存儲在計算機中，根據數據而不是現有的規則編寫程序，然後利用包括量子計算機在內的各種高性能計算機挖掘海量信息，使計算機智能地發現隱藏在數據中的關聯，從而發現未知規律，捕捉有價值的情報信息。
例如，第壹次海灣戰爭前，美軍用改進的“戰棋”推演戰爭過程、結果和傷亡情況，推演結果與戰爭實際結果基本壹致。伊拉克戰爭前，美軍利用計算機兵棋系統進行演習，推演出“攻打伊拉克”的作戰方案。隨後，美軍對伊拉克的實際打擊及其勝利與兵棋推演結果幾乎壹致。
作戰模擬已經從手工模式轉變為計算機模式。再加上大數據，戰前的模擬推演，從武器使用、戰法打法到指揮手段，都可以清晰的展現出來，這是非常好的戰時決策依據。壹旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，保證實戰中傷亡最小，取得勝利。
3.加速武器裝備都有
大數據在武器裝備中的廣泛應用，意味著武器裝備建設將從註重信息系統的研發向註重數據處理和應用轉變，從註重信息系統的互聯互通向註重信息系統的透明和互操作轉變。目前，武器裝備的信息化水平越來越高，裝備系統中節點之間的信息共享越來越方便可靠。但也帶來了壹些突出的問題，如原始信息規模大、價值低、難以直接提取所需信息等，大大降低了武器裝備體系中信息獲取的效率。在此背景下產生的大數據為解決上述問題提供了有效途徑。
需要註意的是，大數據的應用不僅意味著人們以創新的方式使用海量數據，還意味著人們使用人工智能技術處理自然文本和表達知識，而不是目前依靠專家和技術人員的昂貴和耗時的信息處理方法。
大數據和人工智能是壹對二、二對壹的關系。得益於大數據技術，武器裝備系統將從戰場上的信息用戶升級為高度智能的自主系統。具體流程如下:經過智能處理的高價值信息進入戰場網絡鏈路後，與戰場網絡融合的武器裝備系統能夠實時自動感知相關威脅，各裝備節點能夠自動感知包括己方態勢和敵方態勢在內的戰場態勢，在作戰人員有限參與的情況下，高度自主地分解作戰任務，確定作戰目標和行動方案，經過適當的審批程序後實施相關作戰行動。
在這方面走在前列的還是美軍。美軍大數據研究的第壹個重要目標，就是通過大數據打造壹個真正能夠自主決策和行動的無人系統。在無人機領域已經實現了這壹點。美國軍方希望無人機能夠完全擺脫人類的控制，實現自主行動。美軍2013測試的X-47B就是這個系統的代表。它已經能夠在沒有任何幹預的情況下，在航母上自動起降，執行作戰任務。
4.提高情報分析能力
19世紀初，軍事家克勞塞維茨以人類認知局限為由，提出了“戰爭迷霧”的概念。顯然，“戰爭之霧”就是“數據之霧”。信息戰首先要消除“戰爭迷霧”。信息戰是體系對體系的戰爭，而這個體系是壹個超級復雜龐大的系統。只是各軍兵種復雜的武器裝備和作戰環境數據大到足以讓普通的信息處理能力捉襟見肘。敵我對抗的復雜性使得數據量呈爆炸式增長，帶來了比傳統戰爭更多的“數據迷霧”。可以說，信息戰的機理就深藏在“數據迷霧”之中。
消除“戰爭迷霧”將提高指揮官的情報分析和軍事情報預測能力。過去，由於可用數據的缺乏和戰爭的高度不確定性，指揮官很容易陷入“戰爭迷霧”。大數據最重要的價值之壹就是預測，即將數據算法應用於海量數據，預測事物發生的可能性。
具體來說，未來完全可以依托大數據分析處理技術和構建模型，通過數據挖掘模式從海量數據中挖掘出有價值的信息，及時準確地掌握敵方的戰略意圖、作戰規律和兵力配置，真正做到“知己知彼”，讓戰場清晰透明，從而突破“戰爭迷霧”，達到運籌帷幄、決勝千裏之外的作戰目的。
許多國家及其軍隊都非常重視這壹趨勢。比如美軍明確提出，通過大數據，情報分析能力要提高100倍以上。如果實現了這個目標，那麽其他國家與美軍在這壹領域的差距將很難用簡單的“代溝”來描述。經過多年的發展，美軍擁有世界上最先進的情報偵察系統，因為海量情報數據的分析曾經是美軍情報偵察能力的瓶頸，而大數據正好可以幫助美軍突破這個瓶頸。
大數據時代，往往不要求準確知道每壹個精確的細節，只需要了解事物的概貌。大數據技術通過相關數據信息的海量積累，而不是對某個具體數據的精確分析，為我們提取事物運行的規律，判斷其發展趨勢。比如2011年，美軍擊斃本拉登的“海神矛”行動，就依賴於數千個數據分析師10年積累的數據。換句話說，是大數據抓住了本拉登。
5.領導指揮和決策方法的變革
管理的核心是決策。大數據帶來的壹個重要變化是決策的思維、模式和方法的改變。基於小數據時代的經驗決策將讓位於大數據時代基於全樣本數據的決策。
決策是壹個數據分析、行動方案設計和最終選擇行動方案的過程。軍事決策是建立在對敵情的正確分析和預測基礎上的，其目的是通過合理分配兵力和武器，優化待打擊目標，設計出完成任務的最佳行動方法和步驟。
以往的戰爭，在進行作戰決策時缺乏足夠的數據支持，甚至連數據本身的真實性和準確性都難以保證。當前，在信息化條件下，各種情況都變成了數據，這就需要指揮員掌握分析海量數據的工具和能力。過去，指揮官更多地依靠經驗來做出相對粗略或廣泛的決定。大數據的出現，必然要求指揮員以全新的數據思維進行指揮決策。這壹決定將有幾個特點:
壹是準確性。只要提供的數據量巨大且足夠真實，通過數據挖掘模型，就能準確把握敵方指揮官的思維規律，預測對手的作戰行動，掌控戰場態勢的發展變化。
第二是迅速。大數據相關技術提供的高速計算能力有助於指揮官更快地設計行動計劃。
第三是自動化。針對特定的作戰對手和作戰環境，大數據系統可以自動模塊化成千上萬個自己的作戰單元或功能互補的平臺，從而優化整體作戰能力；面對眾多不同性質、不同防護、不同威脅的目標，大數據系統可以自動分配有限數量、有限強度、有限精度的火力，以收獲最大的作戰效益。
在大數據時代的戰爭中，軍事專家和技術專家的光芒會因為統計學家和數據分析師的參與而變得暗淡，因為後者不受舊觀念的影響，能夠傾聽數據發出的“聲音”。
總之，基於數據的定量決策將與基於經驗的定性決策同等重要，這將在很大程度上讓位於全樣本決策，基於大數據的決策手段將從輔助決策的次要地位上升到支持決策的重要地位。
在這方面，美軍的理解是最到位的。美軍發布的《2013-2017國防部科技投資優先項目》將“從數據到決策”項目排在首位，凸顯了大數據對其指揮決策模式的巨大影響。
6.優化作戰指揮流程
隨著互聯網的日益普及，信息的流通和共享不再是壹個難題，人們開始註重對信息的理解和將信息轉化為知識的能力。
相應的，軍事信息技術也從以“T”(技術)為主轉變為以“I”(信息)為主。從指揮自動化系統(C4ISR)的建設，即指揮、控制、通信、計算機、情報、監視、偵察等信息系統，管理“戰場信息的獲取、傳輸、處理、分發”的整個信息流。發展到重視大數據處理應用，全面整合數據采集、處理平臺和分析系統，統壹優化管理“戰場數據采集、傳輸、分析、應用”全數據流程。也就是說，通過對海量數據的開發和處理，大大提高從中提取高價值情報的能力，從而實現對戰場綜合態勢的實時感知和同步認知，進壹步壓縮“OODA循環”，即觀察-調整-決策-行動的指揮周期，縮短“知其然”的時間，提高快速反應能力。
隨著數據挖掘技術、大規模並行算法和人工智能技術在軍事上的不斷完善和廣泛應用，情報、決策和作戰壹體化將會取得快速進展。在武器裝備方面，將特別註重各作戰平臺的系統集成和無縫鏈接，確保戰場信息的實時快速流動，縮短“傳感器到射手”的時間差，實現“發現即摧毀”的作戰目標。
比如近幾年發展迅速的無人機作戰平臺，本質上就是壹個智能系統。它可以以“發現並摧毀”的方式對實時捕獲的重要目標進行系統打擊，還可以通過整合情報的前端和後端，使數據流和作戰流無縫鏈接和相互驅動，從而構建全方位聯合作戰的“偵察-作戰壹體化”體系，實現從傳感器到射手的系統突破。
7.推動戰爭形態的演變
大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍壹直追求從傳感器到平臺的實時打擊能力，追求零傷亡。
由大數據支持的具有自主能力的無人作戰平臺將使這些追求成為可能。比如全球最先進的無人偵察機“全球鷹”，可以連續監視移動目標，準確識別地面各種飛機、導彈、車輛的類型，甚至可以清晰分辨汽車輪胎的類型。如今，美國空軍的無人機數量已經超過有人機。或許在不久的將來，美軍將走向壹場由自主無人系統主導、逐漸減少對網絡依賴的“數據中心戰爭”。
無人機能否實時傳輸圖像非常重要。
目前，美國正在使用新壹代甚高頻通信衛星作為大數據平臺的支撐。未來，無人機甚至可能擺脫人類的控制，實現完全的自主行動。美國的實驗型無人作戰飛機X-47B就是這種趨勢的代表，它已經能夠在航母上自動起降，執行作戰任務，無需任何幹預。
總之，基於大數據的實時、無人作戰，將徹底改變幾千年來人類主導的戰爭形態。
8.引導軍隊組織形態變革。
大數據是大融合，有望打破軍種之間的壁壘，解決軍隊跨軍種、跨部門合作的問題，真正實現壹體化作戰。
就組織形式而言，橫向組織、簡單層級、高度整合、系統集成應該更好地適應大數據時代的要求。相關的軍事趨勢是:
(1)網狀。陸軍的指揮系統逐漸發展成為“指揮網”，原來的“樹狀結構”變成了“網狀結構”。壹旦壹個師的指揮系統被擊潰，師以下各級都可以通過“網”與上級或其他作戰單位聯系。這改變了傳統軍事指揮系統“樹幹、樹枝、樹葉”的組織形式，避免了機械化戰爭中“斷壹枝、癱瘓壹枝”的弊端，有效提高了局部戰爭中的指揮效率。
(2)小型化。在發達國家，陸軍由軍、師、團、營體制向軍、旅、營體制轉變，使戰鬥群更加輕便靈活，機動性更強。根據部隊不同職能的優化組合，基本作戰單元可以在不加強和補充的情況下進行各種作戰，從而全面提高應對各種安全威脅和完成多樣化軍事任務的能力。以營為基本戰術“模塊”，以旅為基本合成單位，按積木式組織，戰時根據需要臨時組織，快速生成不同作戰任務的部隊。
世界各主要國家都非常重視軍事組織形態的變革，致力於發展新的軍兵種，及時設計建設新的部隊。
2009年，美國國防部宣布組建網絡戰司令部。2013年3月，美國網絡戰司令部司令亞歷山大宣布，美國將增加40支網絡戰部隊。美國、俄羅斯等國都在積極籌劃或建造能在太空作戰的“天軍”部隊和“機器人”部隊。
隨著新的軍兵種的建立，陸軍的組織形態將煥然壹新，未來戰爭的觸角將不斷延伸，網絡、電磁頻譜等領域的競爭將方興未艾。太空不再是壹個孤獨的世界，天地之間的戰爭也不再遙遠。
(3)整合。軍事信息化必然要求壹體化，信息化程度越高，壹體化特征越明顯。為適應新形勢下強軍目標的要求，我軍必須整合戰鬥力要素，推進武裝力量、部隊編組、指揮控制、作戰要素壹體化，提高整體效能。
9.大數據將大大提高系統能力。
從作戰手段看，大數據的應用及其支撐的新型武器裝備將豐富軍事作戰體系；從作戰效能來看，大數據下的作戰行動周期(包括德軍周期)花費的時間會大大縮短，更符合“未來戰爭不是吃大吃小，而是吃快吃慢”的制勝規律。相關變化的結果是，陸軍系統能力將得到極大提升。
10.提高軍隊信息化建設水平。
大數據給了各國軍隊(尤其是像我軍這樣信息化發展水平參差不齊的軍隊)壹個機會，把自己的信息化建設拉上壹個臺階，同時也把整體水平看齊，因為大數據就是“整體”。
具體來說，軍事“數據網”要自上而下，以提高決策速度、反應速度和聯合作戰能力為目標，以數據為中心，以搜索、分析和處理數據為中心架構；加快建立雲計算中心，把大數據的分析處理作為軍隊信息化建設的重中之重，努力構建大數據精確分析處理的硬件系統和軟件模型，實現大數據“從數據到決策”的智能化和即時化。
同時也要做好單兵和末端單個武器裝備的數據采集和存儲設備設計，為海量數據的挖掘和整合奠定基礎。