1.3.2　数字化决策的意义

数字化决策的意义可以从多方面理解，这里主要从大数据的角度进行探讨。

决策是对资源配置方式的一种选择，它所寻求的是最大限度地推动组织向发展目标靠近。组织决策的制定往往是直接关系到组织生存的大问题，一旦失误就可能造成严重后果。组织只有在选择的资源配置方式上最大限度地抓住外部机会，并充分利用内部资源而又不超越其限制的情况下，才能达成决策制定的目标。二者之间的关系并不是靠直觉灵感所能把握的。任何一个组织要想谋求持续稳定、长久的发展，就必须抛弃这种单纯依靠直觉做出灵感决策的方式，而是选择以科学分析方法为基础的程序化决策。借助开放共享的数据和“一切皆可量化”的大数据技术与思维方式，政府和企业有关部门可以利用更为充分的资料，获得比以往更多的基于管理和服务对象的海量信息，并可以借助数据挖掘技术和经验来发现更多特征或规律，从而做到更加精准的洞察和预测，最终丰富政府、社会和企业治理的手段和方式，更好地提供决策支持。“不会量化就无法管理”，目前已成为管理学界的共识。

全面、及时、准确地掌握社会信息，进而分析社会问题和社会矛盾，是科学决策的基础。李锋在《运用大数据技术促进国家治理科学化精细化智能化》中提出，在传统的行政管理中，要么过于依赖经验和直觉，不愿意深入调研社会现象；要么缺乏科学化的分析工具，出现“只见树木不见森林”的问题，导致对于社会现象缺乏全面、真实的了解。大数据技术的“大容量”“多样化”等特点，有助于切实了解社会现象、正确把握社会发展规律，以及提升公共决策的科学化水平。

传统来说，对于社会现象的观测立足于人为设定的主观指标，并且在数据统计过程中难免会受到人为因素的影响，而大数据技术有助于客观把握社会规律。例如调查数据不准确的问题，显现传统调查数据的局限性。大数据调查的数据来源种类多元，不再局限于传统的数字式统计方式，文本、声音及图片等均可以作为数据来源，具有客观性、真实性的特点。例如，国家统计局利用高速公路监控信息改进公路运输统计方法，以及利用物联网、卫星数据等对农作物种植空间等进行统计，极大拓展了政府统计的范围和精度，为宏观经济发展提供统计基础，为相关决策提供客观分析的基础。

先有数，再做事。构建数据决策科学体系在大数据时代下已经成为一种可能。对于企业来说，在实施数字化转型的同时，重构运营模式以实现数据驱动的智能决策也很重要。在当前时代背景下，大部分企业在关注一些核心的业务驱动因素时，会更倾向于利用数据去做事件的决策，同时利用实时数据去做一些预测性的分析并应对潜在风险。目前，不论是面向新客户、新技术还是新的合作模式，数据量的增长在带来新机遇的同时，也带来了一些潜在风险，只有借着数据驱动决策这种方式去迎合业务的增长，才能更好地提高应对风险的能力。