大数据对决策工作的影响及优化路径/隋晋光 胡诗妍

　　2.转变决策理念，培养决策者的大数据思维。我国互联网及大数据行业发展虽走在世界前列，但行业或部门利用大数据进行决策的水平相比于美国等发达国家还较低，主要是行业或部门信息化程度不均衡，对大数据决策的认识不足，墨守成规甚至无动于衷的现象比较突出。因此，转变观念、与时俱进、积极应对是目前决策工作领域首先要做的工作。转变决策观念，要善于用数据说话，善于借助信息技术拓展决策思维，摒弃“拍脑袋”决策模式。要转变决策观念，创设学习型组织，将信息化、大数据作为新时期组织文化的基础，打造不断成长的组织文化。舍恩伯格指出，目前管理和处理大数据的技术已经存在，我们还需要相匹配的思维方式［1］。所谓大数据思维，就是用大数据分析技术和方法分析问题和解决问题的思路和方法。大数据思维主要体现在以下三个方面：一是针对决策问题，大数据带来的不是随机样本，而是多维度的整体数据。多维度的整体数据，可以给决策问题带来更多见解。二是大数据基于统计学的简单算法思维，即不追求精确性，而追求明确的宏观特性。大数据基于统计学的简单算法思维，可以解决以往技术无法解决的宏观、实时性、并行处理的决策问题，可以借鉴一些决策者的新理念：先解决80%的实时趋势决策，再慢慢精细决策［2］。对于决策而言，大数据在宏观层面的意义更为重要，只有降低甚至忽略数据在微观层面的精确度，才会便于人们在宏观层面进行决策。三是关联思维是公认的一个大数据思维。关联分析的“是什么”要比传统因果分析的“为什么”更有实效性、实际价值。网络购物者常有这样的体会：在购书的时候，网站推销引擎常常推荐你可能喜欢的其他的书，这使你疑问“它怎么这么清楚我的喜好？”实际上这是网站后台基于成千上万的用户的大数据的统计分析找出的关联结果。关联关注的是“是什么”，而不是“为什么”。决策者只有多学多思，更新理念，跟上时代的步伐，培养、锻炼自己的大数据思维，才能不断提高决策水平。

　　3.优化符合大数据思维的决策模式与过程。其一，由自上而下的决策模式向自下而上的决策模式转变。《智慧政府：大数据治国时代的来临》一书中提到，“大数据要求颠覆传统的、线性的、自上而下的决策过程，建立一个非线性的、去中心化的、自下而上的、发现群体智慧的方案编制模式”［3］。相比于传统的决策模式，自下而上的决策模式更能使决策者倾听到来自民众的声音，同时网民个人或民间机构大数据分析智慧也能很好地为决策机构服务。这种决策模式使广大民众能真正参与决策过程中，也就从真正意义上完善了决策的民主化。其二，决策过程的重心由收集抽样数据转移到决策方法研究。在传统决策中，为贯彻信息准全原则，保证决策的民主性，决策部门在决策过程中会投入更多精力进行相关信息的收集整理。大数据时代，数据共享的程度进一步提高，丰富完备的数据池随时供决策部门使用，决策的效率会大大提高。此时，决策过程应将精力投入决策技术及方法的科学性上，只