每一次时代的变迁，高等教育都会在其中留下自己的发展轨迹。身处信息化社会的当下，高等学校自身在教育教学、科学研究、人才培养等方面产生了越来越多的数据信息，其总量正以成倍的速度发展。随着时间的推移，数据信息总量的变化最终会导致数据信息形态的变化——量变引发质变，跨入大数据时代。与此相应，“数据驱动决策”成为大数据背景下提高院校决策绩效的一个新视角。
　　所谓大数据，是指以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。
　　大数据的核心就在于对隐藏在数据中的趋势进行有效预测。这种预测将能影响和改变我们决策的传统模式。大数据的精髓在于为我们分析信息时提供了三个重要转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。
　　首先，在大数据时代，随着软件和硬件的不断升级，我们有了分析更多数据的可能手段和条件，甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机抽样，即“样本等于总体”。其次，在大数据时代，我们不再热衷于追求精确度。拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根究底，只要掌握大体的发展方向即可。尤其对于决策而言，宏观层面的意义远大于微观层面，适当忽略微观层面上的精确度会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。第三，决策的目的是寻求答案，而不是寻找原因。即我们不再热衷于寻找因果关系，转而关注事物之间的相关关系，这会给我们提供非常新颖且有价值的观点。大数据时代是建立在量化一切的基础上的，大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。
　　由于院校决策所涉及内涵的广泛性和决策者组成的复杂性，其决策模式的多元化不言而喻。有研究者将传统的院校决策模式总结为四种：依靠决策者所具有的理性认知能力制定决策的“官僚主义”模式;通过“合意”的过程来平衡大学内多方群体利益的“学院型”模式;通过“扩散”程序表达不同权力集团、利益群体诉求的“政治型”模式;决策程序无章可循、随意性大的“有组织的无政府型”模式。这些模式的共同弱点在于缺少有力的决策支持依据，管理者实际上仅仅是以“有限理性”为基础，努力作出“足够好”的决策而已。
　　大数据背景下的院校决策可以为大学决策者提供和完善他们认知经验所缺乏的信息、知识和智慧，有学者将其称为以数据系统为支撑的“知会理性”决策模式。通过这一模式完成院校决策的过程如下：首先是确定决策目标。在通常情况下，大学董事会、各种委员会、校级领导、职能部门等需要制定政策或者寻求解决重大问题的方案时，会提出一系列与决策有关的问题。第二步是收集相关的数据。在了解了信息需求之后，开始收集相关信息的数据。同时还有大量外部与学校相关的数据信息，建立大数据库，这些数据与内部数据结合，为数据挖掘提供了庞大的资源。第三步是建立数据模型，进行数据分析。在这个过程中，非常重要的是如何建立有效的数据模型，将数据的整合和分析过程以及分析结果与决策问题和大学的背景联系起来。第四步是展示信息。信息分析完成后，大数据信息报告包含需要向决策者汇报信息、解释结果，并且在全校公开，其目的是进一步检验数据的来源与可靠性。第五步是决策。在大数据信息分析得出的结论之后，决策者将作出科学决策。
　　事实上，在大数据时代背景下，实现上述决策过程所需要的“硬件”(计算机及网络技术、智能系统建设)已经不是难题，最关键的障碍在于院校决策理念的转变及院校研究开展的程度：院校决策的民主程度;大学领导能否将这项工作纳入优先发展项目之列;院校研究是否真正介入院校决策过程;职能部门数据是否全面及为决策分享数据的态度;决策模型的有效性等。