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

　　“唯数据主义”与组织目标异化。“路径—目标”理论认为，领导者在组织中的主要任务是通过管理行为帮助下属实现目标，并确保他们的目标与组织目标协调一致、相互促进。大数据时代，领导者需要重视数据，依托数据实现组织目标，领导者进行预测性决策更离不开数据的支撑。然而，数据也不是万能的，无法从根本上代替领导者的决策和管理，如果领导者唯数据是从，甚至进行数据注水、数据造假，被数据牵着鼻子走，决策就会迷失方向，组织就会偏离发展轨道。因此，要警惕“唯数据主义”造成的组织目标异化倾向。

　　“一切皆数据”与决策复杂化。在大数据背景下，越来越多的事物、事件和流程被数据化，领导者可以利用统计方法对数据源进行相关性分析，为科学的预测和准确的决策奠定基础。这极大地颠覆了传统决策中的因果性分析基础，在大数据统计下，许多事物、事件呈现出一定的相关性，但这些或弱或强的相关性并不意味着逻辑上直接或间接的因果性，相反，大量的相关性导致决策更加复杂化。这就对领导者在预测性决策中的大数据思维意识和数据挖掘能力提出了更高的要求，领导者必须具备透过相关性把握事物和事件之间的因果性的能力，才能在众多相关性中准确找出因果性，做出正确的判断，制定出科学的决策。如果领导者无法准确分辨出数据相关性背后的联系，就无法由数据得出必然性结论，决策的质量也将大大降低。

　　“数据裸奔”与信息透明化。制定预测性决策需要依托庞大的数据资源，这一方面意味着领导者需要掌握大量的数据，另一方面这些数据的来源与流向也成为重大的隐患。大数据时代，对数据开发的力度越大，造成信息透明化的程度越高，数据面临的风险也就越大。非法获取、泄露甚至倒卖组织或个人信息的恶劣事件时有发生，网络安全问题引发的组织与个人安全问题日益凸显。碎片化数据的不定向流动，可能对个人安全、组织安全甚至公共安全造成严重影响，通过大数据技术把重要信息挖掘出来，需要靠提高组织的技术实力来解决。同时，应注意数据应用与保护的底线原则，组织关键的隐私信息需有安全意识与保护底线，利用其他数据信息需注意公共利益的底线。这些都对领导者掌控大数据的能力提出了更高要求。

　　三、领导者在预测性决策中运用大数据技术的嬗变

　　21世纪初，中国化的大数据管理理念悄然兴起，基于广义大数据概念下的“数字中国”将大数据对焦全视域管理的大格局，形成了领导者在制定预测性决策中运用大数据技术的新方略。新时代领导者要适应从单一的数据管理者向管理、整合、分析并挖掘大数据价值的数字治理者身份的转型，善于科学谋划、超前思维、精准决策。

　　树立大数据思维，跳出心理舒适区，实现由传统经验主义向新时代数据主义转变。大数据时代，如果领导者在决策的过程中依然停留在舒适区，思想僵化封闭，必然导致决策上的路径依赖。在大数据背景下，领导者的决策应抛弃以往主观经验主义的固化思维，本着“用数据说话、用数据决策、用数据领导”的理念，摆脱心理舒适区，面对新环境、新事物，跟上新时代、新