現如今，隨著大數據在軍事領域的逐步開發和應用，越來越多的人認為在未來戰場上，只有具備大數據優勢的一方，才能立于不敗之地。但依靠大數據打仗，并沒有看起來那么美，也并非一蹴而就，而需要破解相應的難題。

需要破解數據搜集難題。從數據分析角度來看，海量數據對于得出正確的分析結論有著積極意義。因為只有當數據達到一定量且足夠大，才能提供可信的規律分析。但海量數據可能并非你希望的數據，并非有用數據。收集數據是為了發現其背后隱藏的信息、規律，然而現實中，有時所謂的海量數據對分析某一特定問題，恰好是沒有價值、毫無意義的冗雜信息。在軍事領域，尤其容易產生這種現象。軍事領域歷來有“戰爭迷霧”之說，根本的原因在于敵對雙方或多方拼命隱真示假，甚至有意制造偽信息實施干擾。諸如此類的現象，決定了有價值情報搜集之難。而要成功運用大數據技術，最重要的前提是必須有可分析的材料，破解數據搜集難題，真正回答誰來收集數據，怎樣收集數據? 在平時訓練中，如果采集到的數據不準、質量不高，就難以確保評估結果的真實性和有效性;在戰時，如果不能及時獲取敵方數據信息，準確辨別敵方的干擾、迷惑或欺騙數據信息，都可能造成誤判。

需要有讓數據說話的程序模式。很多推崇大數據的人認為，“有了足夠的數據，數據就可以自己說話”。但數據怎樣才能“說話”?從理論上講，數據根本無法自己說話。要讓龐大的數據“表達觀點”，必須有過硬的軟件設計、分析程序，以助于以技術分析手段得出數據內隱含的結論。沒有符合實際善于淘盡黃沙見真金的分析程序，空有大數據也不能得出正確結論。而且即使有大數據分析程序也要對其分析結果保持一定的謹慎，因為只要是人為設計的東西，都難免有缺陷，并不能使人們擺脫曲解、隔閡和錯誤的成見。有專家指出，偏見和盲區同樣存在于大數據技術中，就像它們存在于個人的感覺和經驗中一樣。大數據重混雜性輕精確性、重相關性輕因果性，能夠發現“是什么”而不探究“為什么”。大數據驗證人們對社會和戰爭的分析結論，有時比提供分析結論更為適合。

需要有與數據分析配套的決策機制。信息化戰爭已經進入“秒殺”時代，而大數據技術能在很短時間內進行問題分析，應該說有其適應快速反應的優勢。但如果沒有與之相對應的指揮決策機制，大數據的這一優勢也可能遭到削弱。如果軍兵種間的壁壘仍然很高，各作戰系統都在生產自己的數據且不與體系共享，那么大數據就難以發揮相應的作用。與之類似的是，如果指揮體制不能融合各種作戰力量，各軍兵種自行其是，那么大數據即使分析出正確的結論，也會因為要經過冗長的周轉期而導致錯過最佳作戰時機。

因此要想真正利用大數據打仗，必須突出“網鏈聚能”，強化信息系統綜合集成，充分利用高度融合、互聯互通、資源共享的指揮信息系統，有效發揮信息流對物質流和能量流的支配作用，實現作戰力量的高度聚合、作戰資源的合理分配和作戰效能的精確釋放;著力實現數據資源的統一化、規范化、交互化、標準化，為信息系統綜合集成提供穩定規范的數據環境。