领导者在预测性决策中运用大数据技术的基本方略／杜 鹃

　　（三）主体能力因素：决策能力的有限性导致领导者难以始终充分应对复杂局势

　　领导者是决策活动的主体，其能力、素质和水平直接影响预测性决策效能。决策能力涉及现实情况分析、决策原则把握、决策方式运用等多个方面，任一方面能力的限制都将导致领导者无法应对复杂局势、驾驭决策系统。在现实情况分析上，领导者能否感知难以衡量的潜在因素，并采取合适的方式进行应对？在决策中，领导者能否收集更为全面、真实的材料？能否不受片面信息的干扰而把握全局？在决策原则把握上，预测性决策所要处理的问题千变万化，要求领导者要准确把握原则性与灵活性的平衡统一。在决策方式运用上，预测性决策因其超前性特点，一定程度上需要领导者以个人直觉和过往经历进行经验决策，但不具有相关经验会使领导者无所适从，或已取得的经验不符合客观实际，从而使决策发生偏离。领导者需要将经验决策和科学决策有机结合，如果没有有效的决策机制支持，就难免瞻前顾后、错失良机。

　　二、大数据技术有助于预测性决策风险点的破解

　　（一）大数据技术提供全面的信息汇总分析，有助于领导者掌握事物全貌

　　大数据技术重视数据的复杂性、系统性、相关性，这与决策分析的需求是相契合的。在预测性决策中，把握信息性原则是领导者进行科学决策的基础和关键。大数据的意义在于通过获取、掌握足够多的样本数据乃至全体数据，并对其进行专业化的存储、分析、清洗、过滤和深度挖掘，形成大数据记录仓库，再全面借助云计算、云存储、虚拟化、可视化技术和关联分析、聚类分析等技术，对这些碎片化、多样化尤其是非结构化的数据进行重组，挖掘数据的潜在价值，将相互离散的信息有效关联起来，发现事物之间微妙的联系，破解过去在科学决策上面临的数据盲点问题，使领导者不被局部现象迷惑，得见事物全貌。大数据技术作用于大样本甚至全样本数据，改变了过去进行统计分析采用的随机调研数据方法，降低了样本的随机性影响，提高了分析的准确度；同时，以大样本的简单运算代替抽样的精确运算，从而以样本数量换取时间，提高了分析的时效性。

　　（二）大数据技术提供预测分析，有助于领导者把握事件发展趋势

　　预测性决策根据决策目的差异可分为两种主要类型：预防性预测决策和目标性预测决策。两者的最大困难都在于对主客观状况演进的概率值估计上。“93%的人类行为是可以预测的”，因此，在掌握大量现实状况数据的基础上，进行事件发展的概率值分析就是相对简单和可行的。大数据技术在预测性决策中的优势，主要表现在三个方面：一是丰富多样、实时更新的数据类型，为预测性建模提供了充足的变量，通过归纳和演绎事物发展的趋势，帮助领导者掌握事件动态变化趋势，保证信息分析的即时性；二是建立在数据间的相关关系分析基础上的预测方式，通过分析事物发展过程中的内在规律，提升了领导者基于直觉判断的准确性，保证了信息分析的时效性；三是大数据分析技术，如复杂网络分析、数据集可视化、语义分析、观点挖掘等技术，提高了人们对海量非结构化数据处理的能力和速度，尤其是对参与者意见、情绪表达及与客观状况的相关性分析作用显著。

　　（三）大数据技术提供决策支