在现代商业竞争中，市场和客户是瞬息万变的，在这种情况下，中层领导的决策能力就显得非常重要，因为中层领导是最接近市场的企业管理者。华为创始人任正非曾说：“应该让听得见炮声的人来决策。”所以，中层领导的决策能力会在一定程度上影响企业的发展。

公司的经营总是在不断寻求和改进管理模式，最终以实现利益为目的。因此，成功的领导要善于决策并能给下属一个明确的目标。

领导者应跟上企业的发展变化，不能安于现状，要善于发现、改进存在的各类问题，从而进一步深入研究，发现影响完成业绩目标因素的本质、表现的形式、产生的原因等，并找到解决或改善问题的关键所在。如果目标不明确或决策失误，下属的执行力越大效果也就越差，可见决策前发现问题的重要性。具体而言，应注意以下几点：

设定目标是为了统一团队所有人员的行动，明确共同的工作方向，而量化目标有助于衡量绩效，便于团队的执行效果达到最大化。

实现团队目标必须设定个人绩效目标，以目标分解后，个人绩效指标与团队目标保持协调一致性为原则。

一是设定的目标取决于它采用的数据和资料的准确性、全面性；二是设定的目标要保持一定的弹性，应留有余地，使目标与差异保持一定的相对性，确保目标实施处于最佳状态。在设定目标时，应考虑和把握实现目标的难易程度，其难度标准一般中上为宜。如果目标难度太大，团队会失去激情与信心，而难度较小时又激发不出团队的干劲与激情。因此，建议设定目标时，可根据“跳一跳即可得”的标准来进行参考。如何把握设定目标的度，是领导者必须要考虑的问题。

（1）设定目标要有可接受性。

（2）设定目标要有时间性。

（3）设定目标后应给下属提供支持和帮助。

（4）设定目标应具有挑战性。

某企业是一家大型鞋业制造公司，月度产量是20万双鞋子。为了提高生产部的月度产量，公司领导决定使用相关自动化设备等措施，达到每月产出25万双鞋子的目标。同时，由于设备改进、工序调整和优化流程，进行了多能工培训以及生产物料准备等全面性的统筹及协调。为充分调动各部门工作的积极性和实现预期性目标，企业还制定了产量奖励政策，奖励政策一出立即引起生产部门的积极响应和支持，产品质量和生产效率得到非常明显的提高，经过一个月的实际生产效率测评，最终结果比预期设定的产量目标多出了2万双，月度产量达到了27万双鞋子，经过努力后实现了最初设定的产量目标。

决策质量关系到整个部门任务目标的成败。所以说，领导者在做决策的时候，应精心设计决策的环节、方法和步骤，才能保持决策得到有效控制和按照既定的目标进行；特别是对于重要业务目标的决策，必须在掌握全面性资料信息的基础上，深入调研、确定实现目标的措施和实施步骤：

目标一旦确定，中层领导就要责成有关人员或组织通过各种渠道、采用各种手段，广泛地收集有关的信息资料，进行大量的调查研究、分析工作。同时，中层领导应亲自深入实际，多看、多问、多听，获得第一手资料。中层领导还要善于阅读，扩大知识面，广泛吸取相关信息，增强自己的判断和解决问题的能力。

之所以设定目标，是因为有了目标，做事才更有计划性；有了目标，做事才更有效率；有了目标，做事才会更积极主动。

一个优秀的中层领导，不能满足于现状，要善于发现新问题。通过调查研究，了解问题的内容、性质、表现形式、产生的原因等情况后，再找到问题的关键所在。在此基础上，提出目标，确定目标，并关注决策实施的结果。有人列出下面这样一个公式：

目标方向×工作效率=工作效果

如果目标方向错了，效果就成了负数，效率越高，效果越坏。决策目标要符合以下要求：

（1）确定的目标不能模糊。

（2）不能有多种解释，扰乱视线。

（3）目标的落实必须有时间限制。

（4）目标的成果是可以衡量的。

（5）目标的实现应明确责任。

确定目标后，领导者应组织员工通过各种渠道、采取不同的手段，全面收集企业内外部相关决策所需要的大数据信息。并根据这些数据信息进行汇总、分析、研究，从中获取有价值的信息；领导者也应善于阅读、查阅资料，更全面性地吸取各方面信息，来增强自己的逻辑分析、事物判断、解决处理问题的能力，为设定决策方案提供重要的信息参考。

传统的管理决策主体往往是业务专家和精英高管。随着社会化媒体和大数据应用的不断深入，对于管理决策真正有影响力的决策主体正在发生转变，如今“大数据”则成为真正的决策主体，并能更加准确地反映数据所隐藏的知识，反映数据的内部规律。此外，决策的数据信息依据，也已从结构化数据转向了非结构化数据、半结构化和结构化混合的数据。在大数据技术的支撑下，科学的决策已经成为可能。大数据使决策思维方式发生了根本的改变：凡事不问原因，只看数据呈现出来的结果。通过大数据的相关分析就可以得出结论，并直接做出判断和决策。

领导者要经常对大数据进行收集汇总分析，结合存在问题的性质、范围、频率之影响程度，可以探索发现事物的矛盾点。领导者要善于利用团队的聪明智慧，集思广益听取各方意见和建议。善于启发和组织团队人员使用头脑风暴法，突破常规性思考，大胆而创新设想，寻求突破点。

同时，中层领导必须站在一定的高度和事物处理的最高端进行全面性、全局性的大数据管理分析。因为，企业问题的发生与存在，有它的必然性、复杂性。所以不管是分析问题，还是组织动员及设定决策，一定是以市场化的全局性、全面性、多元化的大数据信息的收集和分析为基础进行的全面性综合思考，而绝非是通过一个形式或随便了解一下，就制订决策方案的错误做法。(www.daowen.com)

现代不少企业都是通过互联网大数据进行分析管理。麦肯锡全球研究所在报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》中定义：大数据（big data）指大小超出了传统数据库软件工具抓取、存储、管理和分析能力的数据群。大数据=海量数据+复杂类型的数据。大数据具有大量化、多样化、快速化和价值化的特征，也称“4V”。其中包括：

◆大量化（volume），指数据量庞大，即数据存储量大、计算量大；

◆多样化（variety），指大数据不但包括结构化的数据表和半结构化的文本、视频、图像等信息，而且数据之间的交互也非常频繁和广泛；

◆快速化（velocity），指数据不断更新，增长速度快，同时数据存储、传输等处理速度也非常快；

◆价值化（value），指数据正在成为一种新型资产，一种竞争力的重要基础。基于大量数据的分析和计算，可以产生更大的价值。

有研究表明，大数据的应用十分广泛，不仅能产生巨大的产业空间，也能产生巨大的社会价值。用大数据服务管理决策，将会在决策主体、决策方法和决策过程等方面发生革命性的改变，从而大大提高领导者的决策能力。

通过相关大数据资料、数据收集及分析后，就是如何设定决策方案了。由于决策方案对部门团队工作有着重要指导作用和影响，在设定决策方案时，必须精心组织和设计，按照确定的方向和方针，经过科学论证来设定决策方案。特别是细节之处，必须细密推敲、反复论证计算，应综合分析人力、物料、财务、技术、信息等资源的使用及调动，来设定科学、合理、可行性的决策方案，而且是可供选择的决策方案。

决策方案的实施必须是动态而且是受控的。由于决策方案的重要性，在实施决策方案前，可考虑先试探性地对决策方案进行局部性试行。

特别是比较重要的决策方案，先以试点推行，在有效控制的前提下分阶段实施，然后再以点带面扩大实施。局部试行的好处在于先发现决策方案实施过程中存在的问题，而且是在受控的情况下实施的，这样可以及时发现和局部修正，从而使设定的决策方案更加完善。

局部试行必须实事求是，哪怕确实存在着严重缺陷或不完善的地方，如果不去正视它的缺陷和不完善，而是勉强找出一些主观上的根据，来认定决策方案的可行性，将一个有缺陷的决策方案执行下去，一旦全面实施，就会产生全局性的失误，最终导致不可估量的损失。

通过对决策方案阶段性、局部试行，在修正和完善后，可以说已经是一套科学、布点合理、有效控制、可行性的决策方案。这时候时机成熟，应及时组织全面实施，避免因优柔寡断失去时效性。

天下没有十全十美的决策方案，故可就各种客观、主观等因素加以分析，选择出当前最为适宜的理想决策方案加以执行。否则，再完美的决策方案如果不去执行，也没有任何意义，更不会实现设定的经营目标，只有将决策转换成为具体的工作指标和责任，在规定的时间内发挥它的作用，才会彰显决策的价值。可见，中层领导不仅要善于设定决策，更要善于组织行动。

无论什么样的经营计划或决策方案，都必须对实施前预测和实施后效果进行比较评估。

广东一家电子制造企业应客户需求，计划向公司订购一批清洁机器人。公司领导通过市场调研和时代发展趋势的综合分析，认为研发机器人项目确实符合企业的中长期经营发展计划。因此，公司领导决定以此为契机，立即着手起草《清洁机器人项目投资方案》，及时组织相关人员进行评估分析，其中大半数人员认为可以作为公司发展规划重要项目，也有不少人以投资大、周期长和风险性高为由不赞成该项目。在这种情况下，公司领导又进行一次深入的市场调研，最终确认了这个新品项目的开发计划。于是，通过组织各部门对资料、信息的收集、分析后，主导该项目的相关部门进行项目计划书构思，初步计划投资1000万元，启动公司所有部门相关资源，在半年内完成清洁机器人产品开发、试产、评估及正式投产上市的新品开发项目。

决策后，开始组织收集国内外清洁机器人产品发展趋势及市场需求信息，包括目前已计划开发相关产品的竞争对手的情况；并且对财务融资计划、研发团队评估（包括软件开发、电子、机械等关键生产工艺）、相关生产组织评估、质量组织评估、资材评估、工程技术评估、生产设备、制造工艺、生产环境、市场评估等各个环节的综合资料进行收集、分析及处理，在此基础上进行信息处理、数据分析，最终确定了《清洁机器人项目投产方案》与执行步骤。

在决策过程中，不仅需要资料、数据和信息，更需要深思熟虑，正确的决策是能给公司带来效益的决定。

既然正确决策对企业如此重要，那么作为中层领导，该如何掌握正确的决策方法呢？具体有以下几方面：

决策的方法从技术上分为“硬”技术和“软”技术。决策的“硬技术”是指建立在数学分析管理模型基础上，应用电子计算机辅助决策的方法，其中应用比较广泛、比较成熟的技术是以统筹学和管理科学为主要内容的计算机支持系统，它大大提高了决策的准确性和实用性，把决策人员从大量烦琐的计算中解脱出来，使他们能把精力更多地集中于分析解决关键性的重大问题。

决策的“软”技术是指建立在心理学、社会学、行为科学等基础上的“专家法”，即“专家创造力技术”。它通过采用合理的管理系统，依靠现代科学手段掌握的大数据资讯，迅速严密地分析、归纳和演绎，提出决策的目标、方案、参数，并做出相应的评价和选择。

不确定型决策的方法。不确定型决策的市场经济发展的客观条件是不确定的，未来市场经济模式中可能发生的各种自然状态的概率也是不确定的。不确定型的决策方法主要借助于决策者的经验和状态，其具体方法一般有等可能性法、保守法、冒险法、乐观法和最小最大后悔值法。

等可能性法：也称拉普拉斯决策准则。采用这种方法，是假定自然状态中任何一种发生的可能性是相同的，通过比较每一个方案的损益平均值来进行方案的选择，在利润最大化目标下，选择平均利润最大的方案，在成本最小目标下选择平均成本最小的方法。

保守法：也称瓦尔德决策准则，小中取大的准则。决策者不知道各种自然状态中任何一种发生的概率，决策目标是避免最坏的结果，力求风险最小。运用保守法进行决策时，首先要确定结果，力求风险最小。要确定每一可选方案的最小收益值，然后从这些方案最小收益值中，选出一个最大值，与该最大值相对应的方案就是决策所选择的方案。

冒险法：也称赫威斯决策准则，大中取大的准则。决策者不知道各种自然状态中任一种可能发生的概率，决策的目标是选最好的自然状态下确保获得最大可能的利润。冒险法在决策中的具体运用是：第一，确定每一可选方案的最大利润值；第二，在这些方案的最大利润中，选择一个最大值。与该最大值相对应的那个可选方案便是决策选择的方案。由于根据这种准则决策也能有最大亏损的结果，因而称之为冒险投机的准则。

乐观法：也称折中决策法，决策者确定一个乐观系数，运用乐观系数计算出各种方案的乐观期望值，并选择期望值最大的方案。

最小最大后悔值法：也称萨凡奇决策准则，决策者不知道各种自然状态中另一种发生的概率，决策目标是确保避免较大的机会损失。运用最小最大后悔值法时，首先要将决策矩阵从利润矩阵转变为机会损失矩阵；然后确定每一可选方案的最大机会损失；最后，在这些方案的最大机会损失中，选出一个最小值，与该最小值对应的可选方案便是决策选择的方案。