据federalnewsnetwork网站2021年1月10日刊文，数据越来越成为决策的中坚力量，为确保战斗人员与领导层之间畅通无阻的沟通和作战数据的安全，美国国防部通过了诸如“联合全域指挥与控制”（JADC2）的计划，并投入了大量精力。但是将整个国防部机构置于一个统一的数据环境下是一项艰巨的任务。那么，国防部如何建立其未来的数据环境？
（1）面临的挑战
一方面，国防部将不得不弄清楚如何在边缘环境中保护易受攻击的数据。对手部署了越来越复杂的战术，他们试图获取信息，无论是静止的信息、传输中的信息，还是军事设备上的信息。
另一个挑战则是数据是“烟囱”式的。美国防部已投资了多个不同的数据平台，同一网络中存在有不同数据架构和不同密级的数据，这些数据无法通过分析工具搜索和发现。
然后是巨大的数据量。每天产生的数据量继续呈指数增长，收集所述数据的传感器数量也呈指数增长。这导致某些数据系统被完全淹没，无法识别和分析有用的数据。
（2）互操作性
博思艾伦公司副总裁兼国防数字业务下一代数据解决方案团队负责人Kate Mercer说，制定总体数据策略很重要，但国防部也应该关注其数据架构，应当以开放系统架构为指导，以促进各种数据平台之间的互操作性。拥有这种开放系统架构方法将整合整个数据平台上拥有的所有现有系统，从而促进整个国防部之间的数据共享。
这还涉及军种文化方面。实际上，每个军种都具有自己的语言和交流标准。当我们按照这些通用标准收集数据时，这将提高操作员的能力，生产力和能力，不仅拥有这些通用标准，还需要进行培训。而且，这确实会解决联合领域面临的跨军种障碍。
（3）数据保护
数据节点越多，网络风险就越大。特别是在国防部独特的情况下，节点可能最终落到对手手中。因此，国防部拥有多级访问控制很重要。零信任模型可实现国防部验证边缘的所有设备，边缘数据存储将增加边缘节点，而多个边缘节点分布式网络会降低抵御网络攻击的能力。
Mercer认为，“如果我们加入最新的、最先进的物联网设备和平台，那么数据加密已成为当务之急。在边缘环境下，作战数据是否真实才是最大的问题。数据篡改是可能的，需要实现高度的加密以及采取零信任策略。”
（4）使用数据
当数据可安全访问时，就可以开始使用数据了。但是，此时的庞大数据量需要人工智能和机器学习功能才能解析。良好的基于数据的决策需要筛选出可信赖的数据。
实际上，多样化的数据源是最大化和启用AI和机器学习的关键问题：来自传感器平台的流数据，来自研发的复杂数据，来自国防业务系统的高度事务性数据都可以组合在一起，使指挥官能够指定其优先级，即使这些优先级在作战过程中发生了变化。
