1.3.1　数字化决策的内涵

决策存在于人类的一切实践活动中，小到一台机器的操作，大到一个国家的治理，都离不开决策。随着社会节奏的持续加快，来自各行业领域的决策活动在频度、广度及复杂性方面较以往都有本质的提高，决策问题的不确定性程度随着决策环境的开放程度及决策资源的变化程度而逐渐增加。从静态决策到动态决策、从单人决策到群体决策、从基于小规模数据分析的决策到基于大数据的决策，决策理论和方法已经发生了巨大的变化。在全球信息化快速发展的背景下，大数据已经成为一种战略资源，传统的基于人工经验、直觉及少量数据分析的决策方式已经远不能满足日益个性化、多样化、复杂化的决策需求，大数据驱动的智能决策将成为决策研究的主旋律。

所谓数字化决策，就是用大数据分析技术和方法来分析问题和解决问题的思路和方法。其特点主要体现在以下4方面：

（1）数据的整体性和多维性。针对决策问题，大数据的跨视角、跨媒介、跨行业等多源特性创造了信息交叉、互补与综合应用的条件，它能提供的不是随机样本，而是多维度的整体数据，并且更注重问题求解的全局性。

（2）决策的不确定性。数字化决策的不确定性主要源于3个方面，即不完整且不确定的决策信息、决策信息分析能力不足，以及复杂且难以建模的决策问题。因此，数字化决策以统计学的简单算法思维为基础，不追求精确性，而追求明确的宏观特性。

（3）决策的动态性。大数据是对事物客观表象和演化规律的抽象表达，其动态性和增量性是对事物状态的持续反映，因此大数据环境下的决策模型将是一种具备实时反馈的闭环模型，决策模式将更多地由相对静态的模式转变为对决策问题动态描述的渐进式求解模式。

（4）从因果分析的“为什么”转向关联分析的“是什么”。关联分析为问题假设的初步分析和正确数据选择提供必要的判断和依据，其可提高数据分析的合理性和认可度，更具有实效性与实际价值。