二是促进深度融合。军民深度融合，数据融合为先。不同的战争形态，对人员、物资等动员资源的要求各不相同。只有与作战环境、武器装备相匹配的动员潜力，才具有支援保障作用。作战需求与动员潜力的匹配性、关联性，决定了军民融合的范围和内容。运用大数据，可以将军地分散的数据资源集成融合起来，分析锁定军民融合的“结合部”，为推进军民深度融合提供抓手。
三是实现智慧动员。智慧动员，是以国防动员大数据为支撑，以精准预测为基础，以精确调控为手段的自主式动员活动。大数据通过获取掌握“看似无关”的海量动员数据，分析挖掘数据间的联系，提供主动自匹配式服务。这对数据繁杂的国防动员活动无疑大有裨益。比如，通过对力量状况、储备物资、转（扩）产能力、演训水平等数据的分析，有助于全面研判动员能力，掌握现实动员水平；通过对军事形势、敌情威胁、战争规模、作战目标、部队战斗力等数据的挖掘，有助于准确测算军事需求，做到有备于先；通过对敌我态势、作战损耗、急需资源、数量规模、质量要求、战场环境等数据的加工，有助于科学预测动员走向，科学做出决策。如根据高速公路的转弯半径、最大载荷等因素，自动优选动员集结路线、迂回路径等。
“国防动员人如果还认为大数据太遥远，那你离故步自封不远了。”马银波说。
国防动员大数据如何收集？
要成功运用大数据技术，最重要的前提是必须破解数据采集难题。不破解数据采集难题，提高动员数据的供给质量，大数据只能是空中楼阁、无源之水。那么，谁来收集数据，怎样收集数据？
传统的国防动员潜力数据主要依靠人工调查、采集和各市、县国动委系统逐级上报，这种的好处是准确性高。但是进入信息时代后，一方面，数据更新加快，另一方面，国防动员潜力数据包含政治、经济、科技、交通、卫生、兵员等多个专业和领域，涉及单位多、范围广，仅靠人工采集显然不适应信息化条件下战争对国防动员的要求。近年来，一些省市搭上当地“智慧城市”建设的快车，发展国防动员大数据建设，取得一定成绩。
江西省新余市在2013年以前，国防动员数据储备量只有2万余条，搭乘“智慧城市”建设的快车后，依托城市大数据中心和物联网，采取统一标准、统一协议、统一格式的方法，建立起既服务经济又备战国防的数据交互通道。通过自下而上逐级采集末端信息，并分类汇总、统计查询、精确整理，建起了纵向到底、横向到边、实时感知的潜力数据库，使国防动员潜力数据从2万条增长至180万条。
贵州省“国防动员云”依托“云上贵州”平台，构建汇聚政府、行业、企业等国防动员相关数据的资源枢纽，运用大数据、云计算、互联网等技术挖掘数据价值，开展国防教育、动员潜力分析、应急应战指挥决策、国防动员服务、国防建设保障等主题应用，为国防动员提供决策辅助。
但是经济欠发达地区，没有平台可依托的地区怎么办？马银波认为，一方面，省国动委可以利用互联网系统主动搜集、整编潜力数据；另一方面，可以运用网络爬虫技术，加强数据收集能力。但是，马银波认为，这些只能治表，目前最重要的应是建立国防动员大数据服务平台，从国家层面，整合共享政府、应急机构等单位的指挥信息系统。
南京陆军指挥学院国防动员系副教授和治伟也持有相同观点，他认为，国防动员作为军民融合的桥梁和纽带，要加紧引入“大数据”，打通动员系统与作战系统、政府部门、企事业单位的数据链路，及时获取掌握各级各类数据资源，实现从零散数据向系统数据，由样本数据向全样本数据转变。要重视历史数据的收集、分类和掌握，以保证数据的连续性、完整性。他建议，可以统一数据标准，建设数据中心，将动员所需数据像重要战略物资一样予以“储备”。
国防动员大数据如何管理？
回答这个问题，首先要搞清楚国防动员大数据的分类。
从数据来源看，国防动员大数据包括需求数据、潜力数据、组织数据和动员环境数据，其中：需求数据是牵引，由部队提报和产生，具有不确定性、可预测性和瞬间膨胀性；潜力数据是基础，来源于经济社会生活的方方面面；组织数据是关联，包括各级动员机构、动员潜力的所有者等社会组织；动员环境数据包括敌情、信息环境、气象水文等，直接影响和决定动员成效。由此可见，国防动员大数据的“海量”。