大数据技术在领导者预测性决策中的运用价值和途径探析／田 田

　　掌握大数据技术，摆脱自上而下模式，实现从信息孤岛向数据共享升级。在传统决策模式下，由于大数据采集技术和预处理技术的缺乏，造成“信息孤岛”的数据状态，数据难以实现实时开放与共享，导致预测性决策的制定显得异常困难。实际上，基于大数据技术的成熟，由数据流动带动外部数据进行融合才是数据发挥其价值、成为活数据的基础。领导者站在战略层次和高度统筹考虑并积极掌握数据共享技术，才能促进数据价值倍增。领导者应平衡数据安全与数据共享的关系，通过信息公开，让数据在流动和融合中发挥更大的社会和经济价值，进而实现从自上而下转变为自下而上的数据化决策、管理和创新。

　　建立大数据机制，避免“数据沼泽”，实现从“后知后觉”管理方式向“先知先觉”治理模式转型。大数据核心的预测机制是领导者提升治理能力的重要手段，但长期以来，可用于支持预测性决策的数据信息却不能得到及时有效的收集、筛选、汇聚和整合，只是简单地被存放在一个单独的数据存储库中，加大了酿成“数据沼泽”的风险。因此，建立健全大数据治理机制，实现由“后知后觉”管理方式向“先知先觉”决策模式的转型升级迫在眉睫。通过建立有效的大数据治理机制，可以汇聚预测性决策所需的海量大数据，并通过提升数据质量的准确性、完整性、时效性，融合形成预测性决策的灵活“数据大脑”，从而实现大数据支撑、高效化治理、科学化决策。

　　四、领导者在预测性决策中运用大数据技术的基本方略

　　在现代互联网环境下，大数据技术是制定预测性决策的基石。领导者应把握在预测性决策中运用大数据技术的基本方略，有效利用大数据技术，切实提升领导者决策的前瞻性和预见性。

　　规律与趋势相统一。大数据最核心的功能是预测性分析，首先通过对已发生的信息价值进行挖掘，探寻到征兆与变化之间的规律，基于模型预测未来某件事情发生的概率和趋势，达到辅助制定决策的目的。基于大数据的预测与基于抽样的传统预测的最大不同之处，在于大数据可以基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并以此规律的延续为前提进行趋势预测。在大数据背景下，领导者在进行预测性决策时的重点是有效获取和融合大量有效数据源，难点则是如何透过数据源准确把握管理的规律性，关键是要通过把握规律研判趋势，进而做出精准的决策判断。

　　主观与客观相统一。作为大数据决策的管理者，领导者必须时刻平衡组织管理中的主观因素与客观因素。实现大数据价值的根本前提是人，就是领导者要具备从纷繁芜杂的数据中去伪存真、找出规律的能力，进而在复杂的境况中做出正确的抉择。大数据是根，任何决策要以客观数据为依据，“让数据说话”；人是本，任何数据最终为人所用、为人服务，“数据以人为本”。切忌出现因偏重数据客观性而导致的组织目标异化与管理错位缺位，更要避免出现因忽视数据科学性而造成领导者主观臆断决策，甚至形成决策偏好、产生决策冲突。

　　定性与定量相统一。动态性是运用大数据进行预测的显