大数据赋能管理决策的发展路径是一个多阶段、多层次的过程，涉及数据收集、处理、分析和利用等多个环节。以下是大数据赋能管理决策发展路径的详细分析：
一、数据收集与整合
1. 数据源多样化：随着物联网、社交媒体、移动设备等技术的发展，数据来源日益多样化。企业需要从多个渠道收集数据，如销售数据、客户反馈、社交媒体互动等。
2. 数据质量提升：在数据收集过程中，数据质量问题尤为关键。企业应建立数据清洗和验证机制，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储与管理：随着数据量的增加，企业需要采用高效的数据存储和管理技术，如分布式数据库、云存储等，以应对大数据的挑战。
二、数据处理与分析
1. 数据预处理：在数据分析前，企业需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成等，以确保数据的质量和一致性。
2. 数据分析方法：企业应根据业务需求选择合适的数据分析方法，如统计分析、机器学习、深度学习等，以揭示数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化：通过数据可视化工具，将复杂的数据分析结果以直观的方式呈现给决策者，帮助他们更好地理解数据和做出决策。
三、决策支持与优化
1. 智能决策系统：基于大数据的分析结果，企业可以构建智能决策系统，实现自动化的决策支持。这些系统可以根据历史数据和实时数据预测未来趋势，为决策者提供有价值的参考。
2. 风险管理与控制：通过对大量风险数据的分析，企业可以识别潜在的风险点，并采取相应的措施进行风险控制。
3. 持续优化与迭代：大数据技术本身也在不断进步，企业应持续关注最新的技术和方法，不断优化和迭代自己的大数据应用，以适应不断变化的市场环境。
四、创新与合作
1. 技术创新：企业应积极投入技术创新，探索新的大数据处理方法和技术，以提升自身的竞争力。
2. 跨界合作：大数据领域涉及多个学科和行业，企业应寻求与其他领域的合作，共同推动大数据技术的发展和应用。
3. 人才培养与引进：企业应重视人才的培养和引进，打造一支具备大数据知识和技能的团队，为企业的大数据应用提供有力支持。
综上所述，大数据赋能管理决策的发展路径是一个复杂而漫长的过程，需要企业从多个方面入手，逐步推进。通过有效的数据收集与整合、数据处理与分析、决策支持与优化以及创新与合作等环节，企业可以充分利用大数据的力量，提升管理决策的水平，实现企业的持续发展和竞争优势。
