笔者根据管理学基本理论知识，结合我国现代企业决策的现状，和大家分享：如何分析领导的决策及有效决策的思路和基本方法。就我国企业目前的决策现状来看，制约我们有效决策的瓶颈常发生于决策过程的“首尾”。领导决策是一门艺术，因为同样一个决策，因运用的决策过程和方法不一样，所产生的效果也会迥然不同。
如何分析领导的决策？
如何分析领导的决策？随着现代科学技术的发展以及市场竞争的日益激烈，企业所面临的外界环境时刻都在发生变化。一个企业的成败兴衰往往不决定于其内部的具体作业管理和效率，而决定于领导者是否能在瞬息万变的环境中迅速并准确地做出有效的决策并使之具体实施。笔者根据管理学基本理论知识，结合我国现代企业决策的现状，和大家分享：如何分析领导的决策及有效决策的思路和基本方法。
一、决策的含义及其意义领导者的任务繁多，决策只是其中一项，但决策却是身为领导者特有的任务。著名的管理学大师彼得·德鲁克就此提出，领导者之所以为领导者，正是因为他拥有的特殊地位和知识，所以人们期望他能做出对整个组织的绩效和成果具有特殊影响的决策。因此，作为一个卓有成效的领导者，要做的是正确有效决策。所谓“决策”，就是为了达到一个既定的目的，从两个以上的代替方案中，选择一个有效方案或手段的合理过程。
因而，对于一项正确有效的决策决不能理解为选择与决定某一个方案那一瞬间的行动，而应理解为科学合理的设计、分析、比较、选择与决定方案的整个过程。就一个企业来说，决策可分为战略、经营、管理三种类型。面对变化迅速的企业外部环境，战略决策对于企业也显得日益重要。据美国《财富》杂志所公布的资料：世界上每1000家破产倒闭的大企业中，有 850家是因企业家决策失误造成的。
再强大的企业，也可以由发展变成破产，由大发展跌落为大失败，由强大走向衰败直到倒闭。而导致破产倒闭的原因，大多数都是直接源于决策的失误。纵观改革开放四十年，我国企业因决策失误、决策有效性差而步入困境的例子不胜枚举。从巨人集团、爱多神话到秦池兴衰，我们不难看出，企业的决策关系到企业的全局，有效的决策能使企业走向辉煌；反之，则将走向衰亡。
依照我国企业目前的决策现状和数个决策失败的经典案例，决策失误的内容主要包括企业盲目追求多元化经营、最高决策者的权利绝对化、决策的非理性、主导产业及产品的定位等等。二、如何分析领导的决策决策分析的要素由于企业的精力和财力总是有限的，所以企业的决策者要以自身的实力对市场发展趋势做出正确判断为前提，选择能为企业带来较高经济效益和良好发展前景的方案作为有效决策进行贯彻和执行，需要在决策中注意一些比较共性的问题。
1、德鲁克的决策五要素有效的决策是一套系统化的程序，它有明确的要素和一定的步骤。德鲁克认为，就决策本身而言，有五个必备的、使之有效的要素。（1）确实了解问题的属性：“例常”型还是“例外”型。（2）找出解决问题时必须满足的“边界条件”。（3）仔细思考解决问题的正确方案，并考虑方案实现的条件、必要的适应及让步事项，以期该决策能被接受。
（4）决策方案要同时兼顾执行措施，以便让决策变成可贯彻的行动。（5）在执行过程中重视反馈，以此来印证决策的有效性和正确性。正所谓“知己知彼，百战百胜”，了解并明确决策的基本要素，按图索骥，将有效地协助我们实现正确合理的决策。2、“首”与“尾”是决策的关键通过剖析上述的“五要素”，不难看出，解析并做出一项有效的决策，主要在于关注问题其本身独有特性和决策的可行性。
而且，一项决策本身绝对不是一次性的单纯事项，它的实现与反馈将为日后相类似问题的解决积累宝贵的经验。就我国企业目前的决策现状来看，制约我们有效决策的瓶颈常发生于决策过程的“首尾”。所谓“首”，是指在明确问题的属性上，常常不能准确判断问题的属性。事实上，我们在日常管理中遇到的大多问题都是一再发生的“老毛病”，需要的只是建立一套相应的原理原则进行治理。
而判断属性的失误也直接导致了人力、财力的浪费，降低了管理效率。所谓“尾”，则是指方案的可执行性与反馈。可执行性的问题与前面方案的选择密切相关，这里不再做任何过多赘述，主要讨论在我国企业管理发展中出现的一个新问题——决策反馈制度的建立。决策是人做的，人难免会犯错误。再了不起的决策，也不可能永远正确；即便是最有效的决策，总有一天也会随着时代与环境的变化而被淘汰。
因而，建立起一套完善的相关反馈制度是非常有必要的，它能对决策所预期的成果做实际的印证。与此同时，管理者也能够通过反馈回来的信息不断修正和完善决策，以充分实现决策的有效性，并能为日后解决相关问题提供宝贵的经验。三、领导者决策失误的原因分析一个企业与它的领导者，如果能够较为有效地实现上述影响决策的客观因素，那么它就迈出了成功决策的第一步。
对于决策，主观因素的制约也是相当重要的甚至是决定性的。只有当主客观条件都能够达到一定的标准，有效的决策才能真正得以实现。据笔者的研究，可以将由领导者个人原因所引起的“中国式”决策失误归结为下述四个方面。1、前瞻性不足导致盲目化发展首先，我国企业在日益发达的商业社会中无时无刻不面临着战略决策的选择。这就要求决策者在管理好日常经营、保证企业核心竞争力的同时，要具有长远的眼光，实现具有前瞻性的决策。
只有这样，才能使决策长期有益，有利于企业的发展与繁荣。与此同时，前瞻性并不意味着四处盲目发展，尤其是要警惕盲目多元化发展。过于保守或过于激进的决策同样都会使企业面临绝境。2、倾向于正反两面的折中决策我国领导者在决策时往往会为了平衡各方利益，而做出“折中”的选择，却忽略了真正作用于企业发展的决策有效性。
要做出有效的决策，领导者应明了什么时候应依据原则做决策，什么时候应依据实际情况做决策。我们应该明确这样一个观点，正反两面折中的决策实质是效益低下的选择。我们应该研究“正确”的决策是什么，而非“能让人接受”的决策是什么。当然，并非所有的“折中”都是不正确的，“折中”也有正误之分。关键问题在于所做的决策必须要符合上文所述的规范与边界条件。
关于有效与折中的关系，可以引用通用公司前总裁费隆先生的话加以概括：“谈到折中，人人都会。不过必须先告诉我们什么是‘正确’的，我们才能有‘正确的折中’”。3、忽视反面意见的运用诚然，依我国当前决策现状来看，实现有效性决策面临较大的人为问题：决策者权利绝对化，忽略反面意见，且缺少合理有效的制约机制。在决策中，反面意见的重要性时常会被忽略。
事实上，就反面意见本身而言，它正是“决策”所需的“另一方案”。如果有一项方案可供选择，那么也就没有所谓的“决策”存在了。也只有在决策过程中有若干方案可供选择，决策者才能够“进可攻，退可守”，有多方思考和比较的余地，而非“背水一战”。另外，我们需要明确，反面意见是可以激发想象力的。通常一位领导者在处理问题时，问题本身及其外部环境的变化“不确性”是极高的，所以需要 “创造性”的解决方案来开创新的局面。
综上所述，决策者如若要做有效的决策，必须要克服个人主观观念和外界客观环境的限制，充分运用反面意见，从另一个不同的、全新的角度去观察和理解。4、制约机制匮乏，最高决策者权利绝对化几乎每一个失败的企业决策背后都存在着决策者（尤其是最高决策者）权利绝对化的弊病，这种现象在我国目前市场经济并不是高度发达的现状下尤显突出。
我们必须要明确一点，完善的决策需要一个完善的企业组织结构，完善的组织结构必须有一个科学的决策体系和健全的权力约束机制，三者之间相互影响，相互制约，以巨人集团的案例来看，在集团讨论重大决策时，董事会形同虚设，也无权干预史玉柱的错误决策。因此，巨人的高层没有一种权力制约，实际是“一个人说了算”的机制。高度集中的决策权，尽管可以在重大决策时提高效率，但反面效果也同样显著，尤其是当这些决策是非理性的、不科学的时候，后果也是相当严重的。
因而，健全科学的机制将会是有效决策最强有力的保证。四、全文总结对一个企业而言，最高决策者的决策能力是企业的核心要素。做出有效决策，决策者需要具备以下基本素质：行业相关的知识与技能；调查研究，全面了解问题的真实情况；多思深谋，对问题深入剖析的能力；良好的应变力，善于驾驭瞬息万变的市场经济；捕捉有效信息，善于博采众议，运用反面意见；做事要具有系统性和预见性，有计划，有方向。
领导决策是一门艺术，因为同样一个决策，因运用的决策过程和方法不一样，所产生的效果也会迥然不同。高明的领导者会巧妙地运用决策艺术，从而调动员工的积极性和创造性，出色地、创造性地完成任务。这也就实现了“正确有效”的决策。【亲爱的朋友，这里还缺你的评价......欢迎你留言、互动、点赞、关注、收藏、转发。更多精彩分享给你】。
如何对大数据做出正确的分析与决策呢？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。大数据技术经过多年的发展已经趋于成熟并且形成了一个初步的产业链，涉及到数据采集、存储、安全、分析和应用等，其中大数据分析是大数据产业链的重要环节，也是大数据实现数据价值化的核心步骤，所以大数据分析的相关研究也是大数据技术领域的热点方向。
大数据的分析有两种主要的方式，一种是基于统计学的分析方式，另一种是基于机器学习的分析方式，不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。要想提高大数据分析的准确性，需要注意以下几个环节：第一：注重算法的设计和实现。大数据分析与人工智能具有紧密的联系，在技术手段上也有很多相似的地方，比如都需要进行模型的设计，建模对于大数据分析同样非常重要。
建模的核心是算法的设计和实现，这个过程还是具有一定难度的。第二：注重训练过程。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练，算法训练需要大量的数据支撑，所以在云计算时代，机器学习随着算力的增强以及数据量的提升，在实用性方面得到了较大的增强，尤其是深度学习领域的发展。第三：注重落地应用。大数据分析一定要结合实际的应用场景，场景大数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式，不同的应用场景往往需要采用不同的数据分析方式，同时在数据维度的定义上也会有所变化。
对于分析人员来说，要想提升大数据的落地应用价值，一定要具备一定的行业知识。大数据的决策环节是大数据的出口，目前的决策者通常有两个角色，一个是传统的人力岗位，另一个是人工智能产品。随着人工智能的发展，未来将有更多的智能体会参与到决策中来，从而全面提升系统的运行效率。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
