大数据时代领导干部的决策新思维

大数据思维与领导干部决策能力提升探讨作者：檀丽琴来源：《卷宗》2019年第31期摘要：大数据时代的到来，改变了人们处理事情和看待问题的方式，与此同时，也深深影响着政府领导的决策机构，在此背景下，政府领导干部的决策能力要不断适应时代的变化，适应大数据思维给决策带来的影响。

本文的研究主要从三个方面进行，首先分析了大数据思维的基本内涵和特征，然后在此基础上分析了大数据思维为领导决策带来的影响，主要从大数据促进领导决策的精准程度、精细程度和科学化与民主化，最后针对如何在大数据时代提升领导思维决策能力提出相应建议，分别从培养大数据思维决策意识、构建政府大数据决策平台和完善思维决策机制各方面进行。

关键词：大数据思维;领导干部;决策能力1 大数据思维的基本内涵与特征大数据思维的诞生，改变了人类对生活的认识，可以让人们在社会的生产生活当中，产生一种关联性思维，以海量的信息数据为基础，进行数据挖掘和有效信息分析。

大数据思维这种新型的思维方式，相对比传统的领导思维方式，具有发散性、开放性和开放性的优势。

并且还是一种复杂化的整体思维结构。

主要理念体现为信息处理数量更多、处理方式更加复杂，但是相对于传统的思维方式大数据的处理结果更加优越，思维方式从还原性转变为了整体性，实现了思维方式的整体性变革。

大数据思维的整体特征首先表现为整体优化趋向性，也就是说数据化思维是用数据说话，用数据统筹全局。

其次，大数据思维还具有广泛联系性的特征，在大数据背景下的数据都是相互关联的。

最后，大数据的思维特点还表现为主观创造性，即表现为具有强大的再创造性、可计算性和对未来的预测能力。

2 大数据思维对领导决策的影响2.1 大数据思维提高了领导决策的精准度在发挥大数据技术的预测和动态追踪功能的情况下，领导在进行决策时，可以充分利用大数据的信息数据，及时发现信息决策的相关要求，信息决策过程中可能会遇到的困境等。

充分利用大数据动态化、开放性的优势，将决策事件的问题和难题进行细节剖析，结合当地的实际情况，制定出符合事件发展规律的解决方法，更加精准的对问题对象进行信息反馈。

大数据带来的四种思维（一）引言概述：在当今数字化时代，大数据已经成为了各行各业的核心竞争力之一。

它的出现不仅给企业带来了巨大的商业机会，同时也对传统的思维方式提出了挑战。

在本文中，我们将探讨大数据带来的四种新的思维方式，以及它们对企业的影响。

正文内容：一、数据驱动思维1. 数据驱动决策的意义：通过对大量数据的分析和利用，可以更准确地进行决策，避免主观臆断。

2. 多维度数据分析：借助大数据技术，可以从不同维度对数据进行分析，揭示隐藏在数据背后的规律和趋势。

3. 实时数据反馈：大数据技术的快速处理能力，使得实时数据反馈成为可能，帮助企业更加及时地做出调整和优化。

二、创新思维1. 探索新的商业模式：通过深度挖掘数据，企业可以发现潜在的新市场和商业机会，从而开辟出全新的商业模式。

2. 提供个性化产品和服务：大数据的精准分析能力，使得企业能够更好地了解消费者需求，为其提供个性化的产品和服务。

3. 预测未来趋势：通过对大数据的分析和挖掘，可以有效预测市场趋势，帮助企业提前布局和应对未来的变化。

三、协同思维1. 跨部门协作：大数据技术的使用需要跨部门的协作，促进信息的共享和流通，提高企业的决策效率。

2. 企业生态系统：大数据可以作为企业与合作伙伴、供应商、客户之间建立生态系统的桥梁，促进共赢发展。

3. 数据共享与开放创新：大数据的共享和开放可以促进不同企业之间的合作和创新，实现资源优化配置。

四、智能思维1. 人工智能的应用：大数据与人工智能的结合，可以帮助企业实现更高效的业务流程和更精准的决策。

2. 自动化与智能化工作：借助大数据技术，一些繁琐、重复和容易出错的工作可以被自动化和智能化，提高工作效率。

3. 智能决策支持：大数据技术可以为企业提供智能化的决策支持，减少风险，优化决策结果。

总结：大数据带来的这四种思维方式，即数据驱动思维、创新思维、协同思维和智能思维，对企业的经营和发展具有重要的影响。

在大数据时代，企业应该引领思维转变，充分利用大数据的优势，不断创新和进步，抓住机遇，实现持续发展。

大数据时代的智慧决策之道在大数据时代，智慧决策成为了各行各业的关键。

凭借庞大数据集的分析和挖掘，企业、政府和个人可以更好地了解市场需求、发现商机、优化资源配置，从而做出更明智的决策。

本文将探讨大数据时代的智慧决策之道，包括数据收集与整合、数据分析与应用、智能决策支持系统等方面。

1. 数据收集与整合大数据时代的智慧决策首先需要建立可靠的数据来源。

通过各种渠道获取数据，包括传感器、互联网、社交媒体等，将海量数据进行收集和整合。

例如，企业可以通过客户关系管理系统（CRM）获取客户需求和偏好数据；政府可以通过公共安全监控设备获取城市交通流量和犯罪数据。

同时，需要建立高效的数据仓库和数据管理系统，确保数据的完整性和安全性。

2. 数据分析与应用收集到的数据需要经过精细的分析和挖掘，从中提取有价值的信息。

数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。

通过这些方法，可以发现数据中隐藏的规律和趋势，为决策提供有力支持。

例如，零售企业可以通过对销售数据进行分析，了解产品的热销季节和地区，以便调整库存和供应链管理。

政府可以通过对交通数据的分析，优化城市交通规划和路网设计。

3. 智能决策支持系统为了更好地利用大数据进行决策，智能决策支持系统应运而生。

该系统整合了数据收集、数据分析、决策模型和可视化技术，提供一站式的决策支持服务。

用户可以通过系统进行数据查询、分析和决策模拟，实现智能化的决策过程。

例如，金融领域的风险管理系统可以根据客户的信用评估和市场风险指标，提供个性化的投资建议和风险预警。

4. 风险与隐私考量在使用大数据进行智慧决策时，需要考虑数据安全和隐私保护的问题。

大数据往往包含大量个人信息，一旦泄露或滥用将带来巨大风险。

因此，企业和政府应制定严格的数据安全政策和隐私保护措施，确保数据的合法使用和保密性。

5. 智慧决策的挑战与前景虽然大数据时代为智慧决策带来了巨大机遇，但也面临着一些挑战。

首先，数据质量和准确性是智慧决策的基础，如何确保数据的可靠性是一个不容忽视的问题。

浅谈提升领导干部科学决策思维的有效途径作者：李春生来源：《科学与财富》2019年第28期摘要：当前我国正处于全面建成小康社会决胜阶段、中国特色社会主义发展关键时期。

行政决策环境发生了巨大变化，作为决策主体的领导干部，其思维在决策活动中居于主导地位必须进行革新和变革。

科学决策需要辩证思维、科学思维、创新性思维、民主和法治思维等方式。

提升领导科学决策思维依赖加强理论学习、培育创新条件、丰富领导实践、创新教育培训等途径。

关键词：领导干部；科学决策；思维；途径决策活动中，决策者的思维是最活跃、最关键的因素，其质量决定决策水平。

面对当前新的形式和出现的新问题，提升领导干部的科学决策思维是实现决策科学化推动事业发展的必然要求。

一、当前提升领导干部科学决策思维的重要性及紧迫性当前我国正处于全面建成小康社会决胜阶段、中国特色社会主义发展关键时期。

亟待解决的新矛盾和新问题层出不穷，执政环境也在不断地发展变化，因此，领导干部的思想观念和思维方式也必须进行必要的革新和提升。

（一）加强党的执政能力建设的必然要求决策水平是执政能力最直接的反映。

习近平总书记在讲话中指出“谋划和推进党和国家各项工作，必须深入分析和准确判断当前世情国情党情。

我们强调重视形势分析，对形势作出科学判断，是为制定方针、描绘蓝图提供依据，也是为了使全党同志特别是各级领导干部增强忧患意识，做到居安思危、知危图安。

分析国际国内形势，既要看到成绩和机遇，更要看到短板和不足、困难和挑战，看到形势发展变化给我们带来的风险，从最坏处着眼，做最充分的准备，朝好的方向努力，争取最好的结果。

”[1]改革开放以来，党领导的各项事业快速发展取得了辉煌成绩，但在取得成绩的同时，决策失误造成的损失也不容忽视，科学决策能力不足的风险在一步步凸显。

当前，随着国际国内环境的深刻变化，决策战略和目标也在深刻变化，如何提升科学决策思维，遵循规律科学施策牢牢把握正确的前进方向和经济社会发展的主动权是一个重大而紧迫的命题。

心得体会：大数据时代，领导干部决策要有新思维随着信息技术的发展，社会生活中的方方面面、点点滴滴都被记录下来，形成海量的“微数据”“微信息”。

通过对海量、实时数据的收集和挖掘，把握数据中蕴含的规律性、倾向性问题，可以有效提高公共决策的民主化、科学化水平，更好地回应公众关切，满足公众的需求和期待。

大数据正在重塑政府的运行方式，大数据指导决策将是未来的趋势，领导干部必须变革旧观念，掌握新思想，提高治国理政的能力。

第一，数据思维。

过去，领导干部在决策时常常苦于缺少可靠的信息材料，因而更多依赖于决策者的经验和主观判断。

加之我国历来的文化传统中，认识事物的方式主要依赖于经验和直觉，注重对事物做质性的判断和把握。

这在数据比较缺乏的年代是一种较好的办法，因为只要掌握了事物的大多数和总体趋势，就意味着犯错误的可能性最小。

但是，进入大数据时代，我们拥有了更多全面而可靠的数据，可以通过数据准确认识事物的全貌及其发展变化特征。

这些数据和信息作为公共决策的依据，可以比过去依靠经验和主观判断作决策更加可靠，减少犯错误的可能。

所以，大数据时代，领导干部在决策时需要着力树立用数据说话、用数据决策的数据思维，实现从经验决策向数据决策转变。

第二，开放思维。

一方面，大数据时代，社会治理和公共决策的议题范围更广、内容更多，单纯依靠某个部门或某几个人已然无法掌握事物全貌，更无法作出全面、细致的解决方案。

所以，大数据时代的领导干部在决策时需要树立开放思维，打破部门和行业界限，广泛吸纳社会各方的看法和意见，才能让问题得到更好的解决。

另一方面，大数据时代，决策的依据也要实现从封闭向开放的转变，而领导干部决策最重要的依据就是数据。

所以，大数据时代，公共部门需要向社会开放数据，让大众了解更多信息、提出新思维、创新治理方式、提高治理效果。

大数据价值的关键在于数据的整合和分析，但整合分析的前提是数据开放。

开放数据是指将原始的数据及其相关元数据以可以下载的电子格式放在互联网上，让其他方自由使用。

大数据与领导干部执政能力大数据与领导干部执政能力大数据带来的挑战大数据不仅仅是新技术，它还改变着人们观察认识世界的视角和生产生活模式，也给治国理政带来了日益明显的挑战。

思维模式的挑战。

大数据是一场思维革命。

随着海量数据的实时互联和反复利用，自然、社会、人类的一切状态和行为都将能化为数据并记录存储下来。

大数据分析不纠结于因果关系，而是通过发现以往被忽视或没意识到的相关关系进行快速准确预测和决策。

领导干部若要决策更加符合实际需求和透明，必须打破仅惯常的依靠经验和因果逻辑的思维模式，将大数据分析渗透于决策的全过程，权力运行痕迹也必将以数据的形式全部记录下来。

管理意识的挑战。

大数据还是一场管理革命。

将来政府不仅是治理平台，还会是数据平台。

领导干部将不仅是决策者，而且还应该是数据平台的管理者。

大数据要求数据透明和共享，因为在保障信息安全的前提下，共享数据信息的人越多，从不同角度整合使用数据的次数就越多，产生不同的价值就越多，同时，在使用这些数据的过程中又会产生大量的新数据。

目前虽然政府拥有大量的数据，也基本实现了信息化，可仍处于各自所有，条块分割的状况。

这都需要领导者变革管理意识，突破传统的以人工采集方式和结构性数据为主要内容的数据采集模式，摈弃数据割据的管理习惯。

执政能力的挑战。

大数据必将引发经济领域的革命。

大数据产业群和“互联网+”等必将成为普遍的经济业态。

在以经济建设为中心的大前提下，领导干部虽不应插手具体市场经济运作，但是必须懂新经济规律，并深入思考这种新经济对未来发展的意义。

只有这样才能引领大数据时代的社会发展方向。

麦肯锡全球研究所报告称，与其他部门相比，政府运用大数据最容易，价值潜力也更大。

政府应成为运用大数据的典范。

做到这一点，领导干部首先具备大数据基本知识和技能。

而目前相当大部分领导干部对大数据的了解仅停留在新鲜词汇的阶段。

用好大数据的益处挑战也是机遇。

用好大数据对提高领导干部的治理水平大有裨益。

数据智能化决策卓越领导力的秘笈数据智能化决策–卓越领导力的秘笈在当今信息爆炸的时代，企业面临着大量的数据和复杂的业务环境。

要在这个竞争激烈的市场中脱颖而出，领导者需要具备一种独特的能力——数据智能化决策。

本文将探讨数据智能化决策在卓越领导力中的作用，并提供一些实用的技巧和秘籍。

一、数据智能化决策的重要性现代企业经营活动产生了大量的数据，如销售数据、市场研究数据、客户反馈数据等。

这些数据蕴含着宝贵的信息和洞察力。

通过对数据的有效分析和利用，领导者可以做出更加明智的决策，为企业的成功铺平道路。

数据智能化决策能够帮助领导者实现以下目标：1. 预测市场趋势：通过对大数据的分析，领导者可以更好地了解市场趋势和消费者需求的变化。

这有助于企业及时调整战略和产品定位，抢占市场先机。

2. 改善运营效率：数据智能化决策可以揭示出企业运营过程中的瓶颈和不足之处。

领导者可以通过优化流程、提升效率，降低成本并提高利润。

3. 实现个性化营销：通过对客户数据的分析，领导者可以更好地了解客户的需求和喜好，从而开展个性化的营销活动。

这不仅可以提高客户忠诚度，还能扩大市场份额。

4. 优化人力资源管理：数据智能化决策可以帮助领导者更好地管理人力资源，提高员工绩效和团队合作效能。

通过数据分析，领导者可以识别潜在人才、发现培训需求，并制定相应的人才管理策略。

二、数据智能化决策的核心要素要实现数据智能化决策，领导者需要掌握以下核心要素：1. 数据采集与整合：领导者需要确保企业拥有可靠的数据来源，并建立高效的数据采集和整合机制。

只有准确、完整的数据才能为决策提供可靠的依据。

2. 数据分析与挖掘：领导者需要具备一定的数据分析和挖掘能力。

这包括统计分析、数据建模、机器学习等技术。

通过这些手段，可以从海量数据中发现隐藏的规律和趋势。

3. 数据可视化与沟通：数据可视化是一种将复杂数据以图表、报表等形式展现的技术。

领导者需要掌握数据可视化工具，以便将分析结果清晰地传达给团队成员和决策者。

大数据思维与领导干部决策能力提升探讨杨红霞【摘要】随着我国社会信息化进程的不断加快，数据信息也充斥着人们的日常生活，各行各业不断引入大数据理念，让管理和决策变得更加可靠、准确，传统管理模式已经跟不上社会发展的脚步。

领导干部作为党政各项工作的执行者和“指挥官”，不但要有过人的胆识，还要有把握时代命脉、迎接时代挑战的态度和能力;不仅要了解大数据的特征和内涵，还要对大数据有深刻的理解和应用，将时代赋予的机会应用到管理和决策上，更好地推动社会发展。

【关键词】大数据时代;思维与决策;领导干部目前，由于互联网信息行业的高速发展，大数据也在不少机关企事业单位中得到了良好的应用，取得了不错的成效。

国务院在2015年下半年下发了《关于促进大数据发展的行动纲要》，意味着我国已经正式步入了大数据时代。

一、大数据思维的决策优势（一）提高领导干部决策的科学性决策中参考数据是非常重要的环节，直接关乎到决策的合理性和前瞻性，甚至关系到决策的正确与否。

足够的数据能够帮助决策者更好地厘清事情的本质和关键，提高决策效率。

过去领导干部做决策时，往往没有办法采集到足够的数据信息，导致数据在决策中发挥的作用不大。

随着社会的发展和时代的进步，现代互联网信息技术已经能够满足对数据采集、分析和处理的需求，将与决策相关的各种数据汇聚到一起并加以分析利用，能帮助决策者作出更具前瞻性、更科学、更符合客观发展规律的决策。

（二）提高领导干部决策的民主性过去由于受到各方面因素影响，领导干部与人民群众的沟通交流存在瓶颈。

随着互联网信息平台的开放，大数据时代为人民群众建立了一个充分表达看法和认知的平台，为领导干部提供了广泛了解社会各界信息的机会。

微博、微信、各种手机应用等平台的出现，极大地提升了人民群众参政议政的能力和水平，人民群众可以利用碎片化的时间表达自己的情感利益诉求。

二、大数据应用带来的挑战与不足（一）培训学习缺乏针对性由于领导干部工作繁忙，有限的学习大多体现在对熟悉领域的深耕，对大数据的了解更多来源于新闻媒体的倒灌式普及，更不用说理解大数据的思维理念。

## 大数据时代的决策智慧### 引言随着大数据技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的宝贵资源。

在各个领域中，大数据正发挥着越来越重要的作用，尤其是在决策过程中。

大数据时代的决策智慧，使得企业和组织能够更加准确、高效地做出决策，并推动创新和增长。

本文将探讨大数据时代的决策智慧，从洞察力、预测力和优化力等方面进行阐述。

### 洞察力大数据时代的决策智慧表现在对数据的洞察力。

通过收集、存储和分析海量的数据，企业和组织可以深入了解市场、消费者和竞争对手等方面的信息。

例如，通过大数据分析，企业可以了解消费者的行为和偏好，抓住市场机遇；同时，还可以了解竞争对手的动态和市场趋势，制定相应的战略和计划。

通过洞察力，企业和组织可以更好地把握商机，实现竞争优势。

### 预测力大数据时代的决策智慧还表现在对未来的预测能力。

通过历史数据的分析和趋势的挖掘，企业和组织可以利用大数据技术进行预测，从而做出更准确的决策。

例如，通过大数据分析，企业可以预测市场需求的变化，调整产品和服务的定位；同时，还可以预测供应链的风险和波动，制定相应的应对策略。

通过预测力，企业和组织可以降低风险、抓住机遇。

### 优化力大数据时代的决策智慧体现在对决策过程的优化能力。

通过大数据技术，企业和组织可以收集和分析各种数据，找到最佳的解决方案并优化决策流程。

例如，通过大数据分析，企业可以优化营销策略和资源配置，提高效率和效果；同时，还可以优化生产过程和供应链管理，提高生产效率和运营成本。

通过优化力，企业和组织可以实现更高水平的决策和管理。

### 协同力大数据时代的决策智慧还体现在协同决策的能力。

通过大数据技术，企业和组织可以将各种数据整合起来，进行跨部门和跨组织的协同分析和决策。

例如，通过大数据平台，不同部门之间可以共享数据和见解，加强协作和合作；同时，还可以与合作伙伴共享数据，进行联合决策和创新。

通过协同力，企业和组织可以实现更高效的决策过程和更好的结果。

大数据时代应具备的思维方法（一）引言概述：随着大数据时代的到来，传统的思维方式已经无法满足当前的需求。

在面对海量数据和复杂的业务环境时，我们需要具备新的思维方法来处理和利用大数据。

本文将探讨大数据时代应具备的思维方法，帮助我们更好地理解和应对大数据的挑战。

正文：一、数据驱动的思维方法1. 基于数据的决策：将数据作为决策的基础，通过分析数据来支持决策过程。

2. 数据可视化：利用图表、可视化工具等方式将数据呈现出来，帮助我们更直观地理解和发现数据中的规律和趋势。

3. 实时监测和反馈：利用实时数据监测系统来及时获取数据的变化，并根据数据的反馈及时调整策略。

二、跨界思维的方法1. 跨行业思考：借鉴其他行业的经验和方法，将它们应用到当前的业务中，寻找创新的思路。

2. 跨部门合作：通过与其他部门的紧密合作，打破组织内部的壁垒，促进信息和资源的共享，实现协同创新。

3. 跨学科学习：积极学习与大数据相关的学科知识，如统计学、机器学习等，拓宽自己的知识广度。

三、数据质量管理的方法1. 数据清洗和预处理：清除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和准确性。

2. 数据标准化：通过制定统一的数据标准和规范，确保不同数据源之间的一致性。

3. 数据质量评估和监测：建立数据质量评估指标，通过监测数据指标来评估和维护数据的质量。

四、创新思维的方法1. 提问和质疑：积极提出问题和质疑，挑战现有的思维框架，寻找创新的解决方案。

2. 反思和总结：及时反思并总结经验教训，避免重复犯错，为未来的创新提供借鉴和指导。

3. 寻找新的联想和组合：将不同的概念、领域、技术进行联想和组合，寻找新的可能性和机会。

五、持续学习和适应变化的方法1. 学习新技术和工具：定期学习新的数据分析技术和工具，跟上时代的步伐。

2. 关注业界动态和趋势：及时关注业界的新闻和趋势，积极参与行业交流和研讨会。

3. 快速迭代和试错：采用快速迭代的方式进行实验和试错，从失败中吸取教训。