电子战贯穿了现代战争始终，是现代信息化战争的核心作战样式。西方一些军事专家认为：“电子战能力实际上几乎等于情报能力，特别是电子情报的侦察处理能力”。没有及时、准确、全面的电子对抗情报，就无法进行电子对抗作战，这已成为世界各国军界的共识。电子对抗情报处理的基本使命任务是将收集的各种信息处理成支援电子对抗作战的情报。当前，对于电子对抗情报处理来说，输入的处理对象具有数据量大、种类多、增长快、综合处理需求强等典型的大数据特点，输出的情报实时性、完整性、准确性要求越来越高，传统的电子对抗情报处理技术、系统己不能适应当前电子对抗作战对情报的需求。
电子对抗情报是电子对抗作战的基础，没有情报支援，自卫告警、电子干扰和反辐射打击就无从谈起。作战筹划、装备数据加载、作战实施、事后评估等电子对抗作战环节都离不开电子对抗情报的支援。不仅仅是电子对抗作战需要电子对抗情报，预警探测系统也需要实时的电子对抗情报用于目标挂牌，通信频谱规划需要敌方的用频信息和战场电磁背景情报，便于合理规划我方通信频谱。按照美军情报电子战系统的需求描述，从反恐、特种作战到局部冲突、局部战争等作战行动都离不开电子情报的支援。在讲究精细化、精确化作战的今天，电子对抗情报处理更需要处理出满足不同需求的各种定制、精准支援情报。
各种电子对抗情报的质量要求高主要体现在及时性、精确性、完整性。电子对抗情报是支援作战行动的，是信息火力一体的基础，对于目标制导雷达、猝发通信电台、机动雷达和通信站等时敏目标必须及时发现、处理获得辐射参数、位置情报分发给干扰、反辐射、对地攻击等武器系统进行软杀伤和硬摧毁，尽可能缩短信息-打击链路。精确性：现代战争都是精细化作战，需要情报精确性越来越高。
用于作战筹划和指挥决策的态势情报由其中各个辐射源情报融合生成，对辐射源的位置、数量、毁伤程度等情报必须精确掌握，否则无法有效开展工作。用于电子对抗装备装订的辐射源参数情报更要精准，否则型号识别、灵巧干扰等对抗手段都无法有效实施。完整性：电子对抗情报的完整性不论对指挥决策还是装备的参数装订都十分重要。不完整的战场态势情报对于作战行动有时是致命的，不完整的辐射源参数情报用于电子对抗装备参数装订，将不能有效进行威胁告警，不能采用针对性的干扰措施，干扰效果将受限。
随着电子技术的日新月异，使用新技术、新体制的雷达、通信辐射源大量部署^现在大量复杂体制的雷达辐射源常规的参数难以描述和区分，而且信号参数瞬时捷变，难以寻找规律，尤其是现在的机载有源相控阵雷达信号工作带宽达几个吉赫兹，发射真实脉冲的同时也发射大量掩护脉冲；通信辐射源使用的扩频技术使通信信号难以检测，高速跳频技术使侦察装备截获记录的信号数据不完整。这些都给电子对抗情报处理带来了严峻挑战。
现在辐射源越来越复杂，通过有限的辐射源参数处理难以得到辐射源情报，为了获取准确的辐射源情报，必须联合处理和辐射源相关的各种数据。这些数据除了各种辐射源参数，还需要原始中频信号数据，相位差、解调码流等中间处理过程数据等。为了评估辐射源数据置信度，需要关联处理侦察设备的工作状态、工作参数等数据。为了定位和验证情报准确性，需要关联处理侦察机的经纬度、高度等导航数据。为了引导处理和融合验证情报处理，需要联合处理空情、海情、图像情报、技侦通报等相关它源情报数据。为了准确获取威胁辐射源信息，需要过滤、处理由渔船雷达、3G/4G移动通信等信号构成的复杂电磁背景。
随着侦察设备的数字化能力加强和数据存储技术的发展，侦察装备采集的数据频率越来越高，存储的数据种类越来越多，数据也越来越完整。雷达辐射源的全脉冲、通信辐射源的各种参数数据、载机导航数据、空情、海情等测量、二次数据都全程无损采集记录，疑难、重点辐射源的原始中频/射频信号数据也能按需无损采集记录，导致电子对抗情报处理的数据量特别巨大。目前美军侦察机上配备的数据记录设备都是几十TB到几百TB，单次侦察任务需要处理的数据都是按TB计。
因此需要要研究一套处理机制和方法，在面对不同种类、不同精度、不同平台采集的数据时，可根据不同处理场景建立不同的相关性、依赖性、验证性等关联关系，从而决定情报处理过程中确定不同数据的权重、用途。如应根据不同侦察航线，使用不同的辐射源背景库；侦察机在不同高度，载机的高度表、近地告警等机载设备信号影响程度也不相同。在综合处理多个侦察设备或者多个架次侦察数据时，侦察的辐射源数据精度也会不相同，在综合处理时什么情况下分配什么样的权重，都需要研宄制定处理规则。
数据处理算法是情报处理的核心，但是在面对立体交叉密集的复杂电磁信号环境中参数伪随机变化的辐射源，传统的分选、识别算法很难有效；对于扩谱、扩跳结合的通信辐射源中频信号，传统的信号检测、解调算法将归零；对于战场的时敏目标，传统的交叉定位算法将无法定位。目前辐射源的分选处理这个传统问题，仍然难以有效解决。由于雷达信号的常规参数越来越难以描述区分不同雷达辐射源，仅仅基于这些参数的传统方法对复杂体制的雷达信号分选增批严重，分析的雷达参差、工作模式、样式往往会多于雷达实际设计值。通信辐射源在没有准确的方位情况下，根据辐射源参数分离出辐射源目标仍然充满挑战。
情报处理的一项重要工作是情报的整编，汇总历次处理形成的情报结果进行二次加工，获取更完整、更有价值、更高层次的情报成果。主要涉及数据聚类、关联规则分析、预测和回归、索引排序等数据挖掘操作。对日积月累的海量情报数据自动处理，高效挖掘、预测出高价值的情报是一个需要不断研究解决的难题。其实，综合利用各种数据信息挖掘高价值情报，在我军情报历史上有典型案例。辽沈战役中，一次小规模的胡家窝棚遭遇战后，林彪查看缴获结果时产生了致命“三问”：为什么缴获的短枪与长枪的比例略高？为什么缴获和击毁的小车与大车的比例略高？为什么俘虏和击毙的军官与士兵的比例略高？由此，林彪判断敌人的指挥所所在地，林彪用了“大数据思维”挖掘了高价值情报。
为了获取更准确的分析结果，情报处理算法越来越复杂；参与处理的数据维度越来越高，运算量也越来越大；传感器采集记录的数据也越来越多，情报整编的数据挖掘也越来越深入；而现代战争对情报的时效性也要求越来越高。因此必须要采用高性能计算，根据不同需求定制不同规模的高性能计算平台、系统、集群。高性能计算涉及到并行处理、资源调度、负载均衡、高速数据存取、分布式计算等关键技术，需要结合情报处理业务进行研宄、定制。