引领不确定性：决策驱动方法
许多读者知道我是一名网络安全专家。超过12年的博客写作，涉及“安全事务”、恶意软件分析、网络攻击归因、新工具以及个人（公开）网络安全观察站，这些都推动我走向这个特定方向。然而，在过去10年中，我扮演了许多不同的角色。我是一名创始人、CEO，曾管理直接和间接的并购流程。我必须融合不同的商业文化，并管理出色且才华横溢的团队。
领导力
在我之前的经历中，我遇到了各种类型的领导力。一些显著的例子包括官僚式领导力、变革型领导力和交易型领导力。然而，近年来，人们对“数据驱动”领导力的兴趣日益增长。这种方法基于这样一个理念：获得完美信息将导致最佳决策。但我的个人经验略有不同。
官僚式领导力是一种专注于遵循既定程序和规则的领导风格。采用这种风格的领导者优先考虑结构、层级和遵守既定协议。他们确保任务按照设定指南执行，并且每个人都知道自己的角色和责任。这种领导风格常见于具有严格规定和流程的组织中。
变革型领导力是一种激励和激发追随者超越自身利益，为共同目标努力的领导风格。采用这种风格的领导者具有魅力，并对未来有清晰的愿景。他们赋能追随者，鼓励创新和创造力，并培养成长和发展的环境。变革型领导者激励团队成员发挥全部潜力，并取得卓越成果。
交易型领导力是一种专注于领导者和追随者之间交换和谈判的领导风格。采用这种风格的领导者设定明确的期望，定义角色和责任，并根据绩效建立奖励和后果。他们使用交易方法，强调与团队成员的协议和合同。交易型领导者提供指导和支持，并根据设定目标和目的的达成情况进行奖励或惩罚。
每个组织的领导者都面临做出决策的关键任务。无论他们选择实施领导力A、B还是C，决策制定都起着基础性作用。在当今世界，出现了两种主要的决策方法：数据驱动领导力和决策驱动领导力。这些方法使领导者能够基于仔细分析和结构化决策过程做出明智选择。
数据驱动领导力是一个强调在做出决策前依赖数据重要性的概念。采用这种方法的人非常重视在制定任何回应前检查和分析数据。这确保决策是明智的，并基于证据（图片取自此处）。
另一方面，那些主要从事决策驱动数据分析领导力的人将注意力集中在“要做的决策”上。这种方法强调需要有明确目的寻求数据，以及从未知中揭示见解的过程，而不是仅仅依赖已知信息。这些区别突显了两种模型之间的显著差异。
数据驱动分析和决策驱动原则可能都依赖数据，但它们从不同角度处理决策。在UX Collective博客最近的一篇文章中，Kyle Byrd对决策驱动领导力进行了简洁总结，我在此未作任何更改地引用。您可以在此处找到原文。
- 构建问题而非寻找“答案”
- 收集足够信息以决定比完整信息更重要
- 探索未知而非优化已知——通过“先宽后窄”避免过早收敛
- 识别数据盲点（可能影响决策的数据不可用）
- 认识到历史数据可能无法模拟未来事件
我相信在当今快节奏和不断变化的世界中，适应能力远比追求完美或优化更重要。与其仅仅专注于寻找拼图的缺失部分（拥有最佳可用数据），不如深入理解我们所处的动态环境（市场变化）。通过拥抱这种心态，我们可以应对出现的复杂性，使我们更加敏捷和响应挑战。这种方法认识到不确定性是给定的，并鼓励我们不断学习、成长和相应调整。我们的成功不在于试图控制每一个结果，而在于我们在未知中茁壮成长的能力。
在极端不确定的环境中，我们解释新颖情况，建立“这里发生了什么”，用不完整信息构建连贯叙述，并做出决策。 ——Kyle Byrd（在Medium上）
在我看来，这是自由的真正本质，复杂性的纯粹魅力：适应而非优化。数据对于构建您的知识库非常重要，但如果没有正确的见解和自身贡献，仍然很难做出正确决策。
决策驱动领导力将引领我们的未来？
在这个数据可访问性和高级报告的时代，挑战不在于获得答案，而在于导航未知领域，提出正确问题，并鼓励涌现见解。借助AI的力量，与繁琐仪表板斗争的日子正在消失。现在，以前需要广泛探索的复杂问题的答案只需一个简单的提示即可获得。与其专注于预定义目标，不如将重点转向拥抱未知，培养好奇心，并掌握意外。
“成功的决策者平衡数据、经验和直觉。他们快速筛选信息，应用判断，并激烈质疑数据以培养敏锐见解。他们知道决策不仅仅是数据。他们抵制被信息陶醉。 相反，他们应用第一原则来理解决策真正是什么，为什么必须做出，以及为了什么目的。然后他们寻求相关数据来帮助做出那个决策。简而言之，他们用不完整信息做出明智决策。” ——《Decisions Over Decimals: Striking the Balance between Intuition and Information》写道
拥有知识无疑是一个关键基础。然而，真正使领导者脱颖而出的是得出见解、行使健全判断、承担计算风险并提出相关问题的能力。特别是在当今动态和不断变化的世界中，这些品质是有效领导的主要指导原则。