大数据背景下企业绩效管理的研究

茂名高新发展集团有限公司

引言

2020年国家提出“新型基础设施建设”战略，代表着我国只有持续走高科技自主创新的发展道路，才能促进经济稳定增长，才能更好地抵御外部风险。作为七大领域中备受关注的大数据中心领域，在过去的一年飞速发展，2019年我国数据中心行业IDC市场规模已达到1560.8亿元，同比增长27.1%，远高于世界平均水平（约11%）。各类新兴产业的未来发展都离不开海量数据资源，建立数据中心有助于促进行业转型和提高行业的经济效率，让企业享受互联网高速发展的成果。2020年，国家发展改革委员会制定了关于加快新型基础设施的意见，提出将在全国布局10个左右区域级数据中心集群和智能计算中心，实施许多大数据中心建设工程。各产业都在挖掘大数据的价值以提升自身效益，随着云计算、5G、产业互联网、人工智能的不断发展，大数据一定会给更多企业带来经济效益。

一、大数据概述

大数据作为新型学科，虽然应用领域广泛，但是不同学科侧重点不同，因而还没有明确的定义。百度百科中大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

挖掘出数据背后对决策有价值的信息就是大数据技术的应用，专业性比较强，难度有比较大，需要专门人才才能把这个工作做好。

Gandomi等（2015）提出了大数据的四个特征，即多样化、大容量、精准性、高效性。文章指出随着存储和计算方面的技术进步，使大数据的信息价值能够以低成本的方式及时获得。由于大数据是嘈杂的、高度相关的、不可靠的，这可能会导致统计技术的发展更容易挖掘大数据，同时保持对其独特特征的敏感性。文章提出的从社交媒体上分享的数百万条意见中收集有用的见解，使用大数据技术帮助企业进行情绪分析已经成为现实[1]。

方巍（2014）认为大数据是具有动态化、多样化、可量化和追踪分析的数据资源。大数据的这些特征能够为企业创造新价值，方便企业管理层做出合理的决策[2]。张静茹（2019）从创新绩效管理数据、优化人力资源绩效管理、创新绩效管理方法三个方向研究了大数据背景下企业人力资源绩效管理创新举措[3]。

二、企业绩效管理存在的问题

（一）绩效考核指标选择有问题

许多企业都意识到绩效考核数量化的重要性，绩效考核数量化有利于在绩效考核中做到公正、公平，减少同事间的竞争矛盾。不同企业选择的关键绩效指标（KPI）也是存在差异的，现实中许多企业没有在KPI上做深入研究，而是单纯地从日常公正中选择了一部分大多数企业选择的公共指标，如纪律性，工作态度，学习能力，沟通能力等。这些指标不足以很好地区分员工能力，考核结果可行度也很低，员工对于最终的考核也非常不满意，时常发生员工向高层领导投诉，严重影响了企业内部运转，也让考核部门的公信力严重下降。可见，KPI指标的设置，要考虑更多时间情况，要能够尽可能地反映出实际情况。其中包括员工的工作重点、工作目标，这样才能让员工更好地成长，才能让员工在实现目标时感到自豪，感到公司的关怀，能力提升的同时也能够得到部门的认可。

（二）企业员工对绩效考核的理解存在误差

许多员工对于绩效考核不重视，认为这是形式主义，只要不迟到，不早退正常上班了，不犯错误，绩效考核就不会差，甚至认为和领导关系好就能在绩效考核中占优势，因而对于考核结果更不会反思。绩效考核对于员工岗位的调动提供了重要参考，因此每个员工都应按照考核标准要求自己，认真完成工作，因为也关系到每个员工的薪资调整和年终奖的确定，同时也有利于管理层挖掘员工潜力。员工在完成绩效考核的过程中，也会显示员工的优点和不足，这有利于员工自我提升。因此，员工应该从绩效考核的维度提升自己的工作能力，而不是单纯地认为只要按时工作就能获得好的绩效。

（三）人力资源部分被孤立地完成绩效管理工作

在企业绩效管理实践中，公司高层领导已经意识到绩效管理公正公平的重要性，对人类资源部门推进绩效管理工作也非常支持，但是各部门领导并没有形成统一认识，在绩效考核中大部分是人力资源单兵作战。这种模式普遍存在，人力资源部门对员工的工作现状的了解是不及一些员工的直系领导的，在这种情形之下，仅有人力资源部门员工对全体员工做考核，效率低下，不能认真反映员工的真实表现。有些领导不愿意参与对下属的评价，认为那样可能会影响同事关系等，因此某些部门会对绩效考核持消极的态度，尤其是考核业绩难度大的业务部，这样会给员工的考核带来很大困难，不便于全面客观地考察员工的能力。

（四）对大数据的价值挖掘较少，缺乏高素质复合型人才

随着存储成本降低和数据可视化技术发展迅速，员工日常工作中的点点滴滴更加容易收集，大数据的价值将在绩效考核中发挥更加重要的作用。以往需要多个员工分析的资料，现在只需要一个员工就能做好，这样有利于提高绩效管理工作效率，节省人力成本，可见要想让大数据在企业人力资源绩效管理中发挥重要作用，提升员工大数据技术的应用能力至关重要[4]。但是，由于大数据技术难度大，更新快，许多企业多缺乏高素质复合型人才。新兴技术的快速发展，对员工的已有的知识储备带来了巨大的挑战，很多中小企业员工文化程度不高，很难掌握大数据技术的应用，这将给企业的成长带来制约。

三、大数据背景下企业绩效管理新举措

（一）选择合理的考核指标

针对不同的企业，应该选取能够反映员工能力的KPI指标，这样有利于考察员工在相应岗位的表现，也是对员工能力的一种合理度量，有利于公司实现规划的目标。基层员工KPI包括工作绩效、工作态度和工作能力。三大基准工作态度可细分为敬业性、主动性、纪律性、责任性和团队协作意识五个指标。工作绩效可细分为客户增加率、客户满意率、目标计划完成率和费用控制率四个指标。工作能力可细分为计划能力、学习能力、创新能力、表达能力、沟通能力、判断能力、专业能力和应变能力八个指标[5]。各个企业可以根据自身的经营理念和特色调整二级指标。

（二）收集、存储好各个岗位重要的数据

通常情况下，人力资源绩效管理数据发挥着重要的作用，包括人员数据、人员质量素质分析数据和人员动态变化数据[6]。系统数据库中应对员工信息进行动态更新，比如员工获得了新的职称，学历得到了提升，完成了部门的相关项目，获得了新的订单等。动态更新能让企业全面掌握员工的变动情况，给企业管理带来更多便利。收集关于每个员工的数据也是一个艰巨的任务，但是借助互联网技术会使得收集数据更加便捷、简单。为了动态记录KPI指标，每个部门每个月应该把数据汇总给人事考核部门，这样不仅数据准确，而且效率高。

（三）对员工进行认识绩效考核价值的培训

绩效考核不仅是对员工一段时期工作能力、工作态度的考核，同时可以挖掘员工潜力，也是管理层了解员工能力的一种方式。员工明确了自己的工作职责，明确个了人发展上升空间和条件，在工程过程中出现的不足也能不断改变自己，这样员工才能在短时间内得到更多的提升，也能较好地完成考核目标。绩效考核不是为了追究个人责任，而是为了解决问题，提升员工能力，提升公司效率。只有员工清晰地认识到绩效考核的价值，才能更好做好工作。因此，对员工进行认识绩效考核价值的培训也就非常重要了。

（四）对人事考核部门员工进行大数据专业技术培训

面对缺乏高素质复合型人才的现状，企业可以对相关员工进行大数据专业技术培训。由于开源软件Python能较好地挖掘数据价值，容易实现数据可视化方面，是处理大数据的一个利器，因此可以给人事考核部门员培训Python的应用。通过构造模型分析海量数据，给予员工合理的评价，可以规避考核人员的主观评价，使得绩效考核更加公正、公平。

结语

大数据背景下要提升企业绩效管理质量，需要公司和员工共同努力，让绩效管理真正成为督促大家进步的“良药”。一方面员工需要理解绩效管理的作用，意识到这关系到个人和公司的发展，并按照绩效管理要求做好本职工作；另一方面公司需要重视绩效管理体系的构建和完善，确保绩效管理体系的公正公平，对优秀的员工做出及时的激励，对严重的事情给予及时的处理。构建企业新的绩效考核体系是时代进步的内在需求，大数据的收集、存储、应用越来越简单，充分挖掘数据的价值，才能把企业绩效考核做好，才能为企业选拔优秀的人才，才能让每个人的价值发挥到极致，才能为企业带来更多效率。