数字领导力模型构建与应用场景研究／徐明霞 胡祚教 　　

　　二是激进式数字化。激进式数字化注重的是数字化的终极目标，其特点是速度快，组织能够掌握时代的数字化发展方向、抓住机会，但是推进阻力较大，容易引起组织成员及利益相关者的强烈反应，导致组织不稳定。其表现为：在数字环境方面，数字化基础良好，已初步拥有人工智能、大数据、云平台等数字技术，搭建起智能化的决策管理系统，形成组织内部的数字化生态系统雏形；在组织结构方面，对数据资源的感知、获取、转化和整合能力较强，基本能够在组织中形成跨部门协作团队，实现数据流共享；在数字人才队伍方面，已经具备一支具有数字素养的人才队伍，形成了专业的数字技术培训流程，人才知识更新速度较快，打破了人与人之间的数据壁垒。

　　（二）领导技术

　　一是数据利用。领导者被动地利用数据资源，仅把数据作为一种便捷性工具，围绕组织所在的行业竞争板块，收集组织与行业内的数据并进行描述性分析和因果性分析，以辨析组织之间的竞争点，分析自身的优势与劣势，然后对组织的战术性决策进行调整。其中，组织数据是指领导者利用组织员工在工作流程中产生的各种数据，初步实现将物理数据转变为组织系统的虚拟云数据。行业数据是指领导者利用协作能力，了解到行业竞争者的核心数据，打破人为的数据壁垒。描述性分析能够对数据的表象比例、分布等进行精准统计，对数据本身的特征进行分析。因果性分析是透过数据表象深入探究数据与数据之间的联系，推断事物发展的潜在逻辑，为数据决策提供重要的评判依据。战术性决策是领导者根据对数据因果关系的分析，挖掘出数据背后所隐藏的关键问题，有策略性地基于数据实施组织治理。

　　二是数据开发。领导者主动开发数据资源，把数据要素作为战略性资源，深刻洞见数据对组织的价值，积极接受数字化环境的挑战，主动对行业内外的数据进行收集、挖掘，仔细分析数据的因果关系和逻辑关系，预测行业发展的趋势和前景，制订组织的战略规划。数据开发是在数据利用的基础上发展而来的，还包含对数据的不同处理。比如，跨行业数据开发是领导者察觉行业间合作的机会，感知、预测和防范数据风险，实现跨地域、跨类别、跨业务的协同管理和服务，打破行业壁垒，重构竞争优势；预测性分析是在描述性分析与因果性分析的基础上探索数据的趋势，预测组织发展的可持续性和战略性发展方向；战略决策是领导者利用数据的可预见性，在顶层设计方面做出战略性规划。

　　四、数字领导力的应用场景

　　（一）理想型数字领导力的应用场景

　　理想型数字领导力的特征为重视数据开发，领导者具有数字思维，对数字时代保持乐观的态度，意识到数字化的治理趋势，敢于进行数据开采、数据开发，对数字机会和策略反应灵敏。这类组织对待数字化持谨慎态度，力求以稳扎稳打的方式逐步推进组织的全面数字化。这类组织的数字基础薄弱，数字资源有限，数字人才较少，组织数字化设施较为落伍，数字化进