领导者预测决策中大数据应用问题要略／唐寒冰

　　（二）大数据人才缺乏，影响了预测决策科学化

　　大数据人才是大数据应用的关键因素。大数据应用离不开大数据人才。大数据人才，是既能够了解大数据基础理论、发展趋势，运用大数据进行认知和判断，又能够在大数据技术开发、大数据分析、大数据运维方面达到一定技术标准的复合型人才。目前，这样的专业人才十分匮乏。没有专业技术人才，运用大数据进行预测决策的效果就会大打折扣。据调查，由于待遇、制度、政策、环境等原因，基层部门极度缺乏能够适应领导预测决策需求的复合型大数据技术人才。大数据人才缺乏问题，已严重阻碍了大数据技术和领导预测决策的融合，使依托大数据技术提升预测决策科学化水平难以发挥出应有的效应。

　　（三）基础条件不达标，阻碍了预测决策科学化

　　由于目前大数据开发普及程度有限，领导者在预测决策过程中应用大数据的基础条件薄弱，预测决策中往往无“数”可用。一是大数据普及不平衡。我国地广人多，存在着一定数量的不会或无法使用互联网的信息弱势群体。这一现象在某种程度上影响了大数据的应用服务质量。二是大数据基础设施滞后。大数据技术及应用是一个庞大复杂的系统，包括数据采集、数据处理、数据存储、数据分析等内容，其数据级别一般都在PB以上。要构建大数据平台，就要建立基础数据中心、数据处理中心、数据存储体系、数据管理监控体系、数据建模等，才能使系统保持基本运行。然而，这些大数据利用系统的基础条件中包含的各种硬件、软件产业链目前尚未完全形成，涉及基层政府、社会治理的大数据基础设施建设都还比较薄弱，滞后于大数据技术的应用要求，有待进一步完善。三是大数据技术开发利用难度大。目前，大数据技术仍在大发展时期，高端技术应用主要集中在互联网领域，在领导者预测决策领域的应用尚在萌芽阶段。而且部分数据平台本身有技术局限性，难以适应瞬息万变、多种多变的具体现实，出现了数据时效延迟、数据质量不够精准的问题。

　　（四）管理方法不成熟，削弱了预测决策科学化

　　大数据具有容量大、类型多、存取速度快、应用价值高的特征，但大数据管理也存在难度大、不好管、方法手段不够先进、应用效果不理想的问题。目前领导者预测决策中应用大数据的难点主要是：其一，数据质量监管难。领导者预测决策的数据来源种类庞杂，数据质量参差不齐，出现了冗长、不真实、不完整、不一致等问题数据。这些问题数据，不仅不能为领导者的科学预测决策提供有效依据，相反还可能误导，产生负面作用。因此，对数据信息进行过滤、校验和分析，提升数据的可信度、真实性与完整性，是数据管理的重要内容。其二，数据资源共享难。由于缺乏统一管理规划，大量数据分散于政府及社会的各