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工业时代的战争主要依靠武器弹药的数量，而现代战争是以信息技术为支撑的，更多地依靠实时、准确、高效的情报。传统的情报模型也从以需求为中心逐步转型为以问题为中心。
现代战争在一定程度上已经从过去的主要依靠武器弹药转向更多地依靠情报、监视和侦察（Intelligence Surveillance and Reconnaissance，ISR）信息。现代战争的精确打击需要精确的情报。1943年，盟军3个小时的情报工作支撑了293架轰炸机空袭德国。2006年，阿布穆萨布·扎卡维的一次15分钟的空袭，就需要600多个小时的情报工作。第二次世界大战以来，实施空袭所需的飞机和情报之间的平衡发生了相当大的变化。信息革命对武器和情报的需求变化如图2-2所示。
图2-2 信息革命对武器和情报的需求变化
为了提高攻击效能，就要不断增加情报需求，这不仅导致了对情报收集平台、传感器和带宽的需求，同时进一步模糊了传统的前方和后方的作战概念。随着传感器数量的增加，以及全球网络的快速发展，信息时代的全球联通性在不断提高，收集到的信号的数量、速度和种类也在不断增加，这些都为现代战争提供了更多的情报支撑。
大数据时代要求以近实时（Neal-Real-Time，NRT）的速度完成对情报的分析。目标定位是现代作战的关键环节之一，是对目标完成精确打击的基础。对目标的定位包括专门定位和动态定位两种类型，而后者对情报数据分析处理的速度要求更高。从情报的时效性来看，过去需要在几天内完成的多源情报分析和目标定位的工作，现代战争要求在几个小时内完成。同时，ISR信息资源也在不断增加。信息革命对情报工作的时效性要求的变化如图2-3所示。
例如，在美军空袭“伊斯兰国”的目标时，联军空军部队指挥官小查尔斯·Q.布朗中将在2016年5月明确指出“我所拥有的ISR信息资源越多，就越能将平民伤亡数降至最低，并继续我们的精确空战”。小规模行动更需要实时完成对目标的精确定位，这样才能最大限度地减少意外伤害，并且最大限度地提高打击效果。
图2-3 信息革命对情报工作的时效性要求的变化
在这种情况下，信息的时长和容量是逐渐增加的，但是有价值信息的时长是很短的，尤其是与传统的目标（如机场、指挥掩体等）相比。全动态视频的近乎实时的性质及其在作战中的关键作用表明：今天的实时目标定位更容易实现，但在实际行动中，目标定位只是打击链情报冰山的一角。现代战争需要一个全球同步的网络，分析人员可以快速融合图像、电子情报和线人提供的信息，以近实时的速度提供情报信息，从而对目标完成精确打击。
传统的情报生产过程遵循的是PCPAD模型，但是信息革命的情报模型需要对传统的PCPAD模型进行改进，从而提高情报的生产速度和质量。数据科学家逐渐成为信息时代情报界的核心力量，传统的情报分析人员必须与数据科学家和数据管理人员携手合作，从而促进情报的生产。
一是传统的情报模型不断与ISR模型进行融合。
传统的情报模型同时不断地与ISR模型进行融合。虽然ISR模型集成了作战和情报职能，但是ISR模型仍可被视为整个情报模型的一个子集。情报模型与ISR模型的融合过程如图2-4所示。
图2-4 情报模型与ISR模型的融合过程
ISR模型的任务分配代表了情报模型计划的最后部分，是通过空中任务分配命令（Air Tasking Order，ATO）进行的，而ISR信息的收集和PED模型也都与PCPAD模型的相应阶段对应。
二是传统的ISR模型难以适应现代战争快速灵活的要求。
传统的情报模型和ISR模型已经被证明是有效的，但是其时间顺序特性已经成为所谓OODA循环的限制因素。ISR模型计划通过3天的ATO周期执行，并接受收集管理流程的控制。在ATO执行之前，指挥官对收集的目标的优先级进行整理，随之是一个分析过程；在军队内部，战役级的分析可能是数天，战略国家级的分析可能是数周；从ISR模型的角度看，这与作战行动灵活性的原则是不相适应的。ISR操作员需要将ISR设备机动并集中到作战环境的关键点，以便在时间、空间和目的上进行整合。此外，随着ISR信息资源越来越多，复杂、必要的情报数据和信息储备的需求不断增加，未来用于制定优先情报需求、指挥官关键信息需求和其他情报收集请求的传统模型不太可能仍然是优先收集信息资源的有效手段。随着传感器的日益增多和越来越专业化，ISR操作员可以确定使用哪些ISR信息资源来填补情报空白，同时融合其他渠道的信息以快速回答指挥官的问题。目前，绝大多数ISR信息资源和收集分配都是通过此流程来执行任务的，但是需要根据信息革命的需求对该流程进行优化。
三是信息时代的ISR模型是以问题而不是以任务为中心的。
传统的ISR模型的输入部分是任务集合，而信息时代的ISR模型的输入部分应该是情报问题。换句话说，信息时代的ISR模型应该是以问题为中心的，ISR模型专家通过将这些问题转换为细化的ISR模型问题和情报差距，并且在联合行动计划中优先考虑ISR传感器以填补这些差距。美国空军Shane P.Hamilton上校等人提出了一种基于“情报云”和IST特遣队的模型。ISR特遣队模型如图2-5所示。
图2-5 ISR特遣队模型
ISR特遣队模型是一种以问题为中心的数据驱动型模型。其中，“情报云”由开源情报和来自整个情报界的多个情报分析的数据库组成。分析人员可以在流程的最早阶段就确定客户问题的答案，同时根据对情报界实际掌握的内容再对问题进行深入探索。ISR操作员可以匹配最佳收集平台来解决情报差距，然后在指挥官的授权下，ISR模型任务可以被重新分配。该过程最大限度地利用了传感器的效用，然后情报产品可以近乎实时地分发给指挥官以进行规划和定位决策，并分发给更广泛的情报分析人员以进行进一步分析，最终还要将这些结果集成到“情报云”中供未来使用。
四是信息时代的其他领域专家也是情报分析的重要力量。
在情报分析和ISR模型任务中，应用这种大数据解决方案还需要考虑人员的选择。除对传统的情报分析人员的培训和招募外，为了让大数据更好地发挥作用，情报分析过程还必须将数据科学家、计算机程序员和具有网络知识的社会科学家吸纳进来。