在大数据时代，数据化决策已经成为企业和个人进行决策的重要手段。与传统的基于经验和直觉的决策方式相比，数据化决策具有以下特点：
1. 数据驱动：数据化决策的核心是利用大量数据进行分析和挖掘，以获取有价值的信息和洞察。这种决策方式强调数据的收集、处理和分析，使得决策过程更加科学和客观。
2. 实时性：在大数据时代，信息的更新速度非常快，企业和个人需要能够实时获取和处理这些信息。数据化决策要求决策者具备快速获取、处理和分析数据的能力，以便及时做出决策。
3. 全面性：数据化决策要求决策者从多个角度和维度对问题进行分析，以获得更全面的认识。这包括对历史数据、当前数据和未来趋势的分析，以及对不同利益相关者的需求和期望的分析。
4. 预测性：数据化决策要求决策者能够根据历史数据和当前数据预测未来的趋势和结果。这种预测性有助于决策者提前做好准备，避免风险和损失。
5. 可量化：数据化决策要求决策者能够将决策结果量化，以便进行比较和评估。这有助于决策者了解决策的效果，为未来的决策提供参考。
6. 透明性：数据化决策要求决策者公开决策的过程和结果，以便其他利益相关者进行监督和评价。这有助于提高决策的公信力，增强企业的竞争力。
7. 灵活性：数据化决策要求决策者能够根据新的信息和变化的情况调整决策。这种灵活性有助于企业在不断变化的市场环境中保持竞争优势。
8. 协同性：数据化决策要求决策者与其他利益相关者（如市场分析师、产品经理、销售团队等）紧密合作，共同完成决策过程。这种协同性有助于提高决策的效率和效果。
9. 创新性：数据化决策要求决策者不断探索新的数据分析方法和工具，以提高决策的准确性和有效性。这有助于企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。
10. 可持续性：数据化决策要求决策者关注长期发展，避免短期行为。这有助于企业在追求利润的同时，实现可持续发展和社会价值。
总之，数据化决策在大数据时代具有显著的特点，它要求决策者具备高度的数据素养和技能，以适应快速变化的环境并取得更好的决策效果。
