领导者在预测性决策中运用大数据技术的基本方略／杜 鹃

　　领导决策，首先要经历“策”和“决”的动态过程，才能产生“决策”的最终成果。大数据带来治理革命，就是因为大数据技术为领导者在复杂情势下进行预测性决策提供了支持。通过大数据的数据建模、虚拟仿真等技术，可进行模块化分析和模拟，通过模拟每种决策方案，可以发现实施过程中可能存在的风险点，进而比较各种决策方案的优劣，及时有效地调整、完善决策，将传统的基于经验的决策演化为基于描述的决策，弥补领导者能力上的不足，降低决策的难度。大数据技术将量变累积到一定规模并引发质变，通过全息的数据呈现实现信息完整性提升，将缺乏数据支持的主观决策转化为基于数据驱动的智慧和理性决策。大数据技术还可通过语义分析，吸纳活动参与者的意见，促进多元主体决策，提升决策的民主化程度。

　　三、领导者运用大数据技术的方略

　　（一）在流程上体现“全”字：全面采集、全局考虑、全程应用

　　对大数据技术的运用，要体现在预测性决策的全流程上，即从确定目标、拟订方案、择优决断到追踪反馈，都充分运用大数据的分析功能。首先，做到数据的全面采集。大数据分析有效性的保障就是大样本甚至全样本，因此，要运用多种方法，从多种数据源全面、动态采集各种相关数据，包括事件现状、相关环境、媒体舆论、意见情绪等，达到有效规模阈值，避免决策中出现样本覆盖范围窄导致的“偏信则暗”情况。在全面采集的基础上，保证数据的“大、细、时”，即规模大、细致和具有时效性，并通过科学的数据“清洗”方式，清除过时或冗余字段、缺失值、离散值、与策略或常识不一致的值，确保数据的有效性。为保持数据的客观性，应采取伴随式、静默式数据采集方式采集数据。其次，要根据数据分析情况进行全局考虑。预测性决策目标的实施涉及领导者、被领导者、参与者等多方的利益，关系到组织的发展甚至社会的进步，因此，要通过大数据的分析进行整体的、全局的考虑，通过各种数据之间的相关关系，建立各因素之间的动态关联，对各种矛盾及其主次关系做到心中有数。利用大数据的建模和模拟功能，拟订多种方案，加强对人的行为、语义等“人格化数据”的解析，重视数据话语权，提高决策的可接受程度，注重对全局利益的考量，避免急功近利、短期行为。再次，做到对大数据技术的全程应用。在决策前、决策中，大数据技术起到目标确定、数据采集和方案制订、决策辅助的作用，在决策制定后则主要执行监督和完善功能。预测性决策经常不是一蹴而就的，应继续进行数据的动态跟进，根据反复测算的结果和发展趋势进行调整。

　　（二）在参与上体现“勇”字：勇于学习、勇于使用、勇于担当

　　大数据技术虽然专业性较强，但领导者作为技术的使用者、决策的制定者、时代的引领者，应该以高度的责任感积极参与其中，发挥自身作用。首先，要勇于学习大数据技术的相关知识。学习最根本的要求就是要与时俱进。预测性决策的复杂性需要领导者将大数据知识和思维与本职工作结合起来学习。要了解大数据的四维分析方法，掌握基础理论；依据预测性决策的流程，明确在各重要环节使用大数据技术应注意的关键点。决策过程本质上是思维过程，思维的质量决定了决策的水平