大数据时代企业人力资源绩效管理初探

摘 要：在企业管理中，人力资源管理与普通资产管理有着极大的不同，不仅关系到企业员工之间的良好相处，还关系到企业人才竞争力及人才储备等，涉及到企业发展的多个層面。在大数据时代下，人力资源绩效管理可通过大量数据采集了解员工的初期入职能力、身体健康状况、成长轨迹、培训经历、工作能力、考核成绩等，为优质管理提供切实依据。本文分析了大数据时代下人力资源绩效管理的重要性，并根据当前管理存在的问题提出几点优化策略。

关键词：人力资源;大数据;绩效管理;优化策略;改革措施

本文索引：隋磊.<标题>[J].商展经济，2021（17）：-116.

中图分类号：F272.92 文献标识码：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.17.36

当前企业人力资源绩效管理在模式上正向着从宏观角度出发开展各项把控的方向发展。大数据时代下，需将智能化与多元化作为基础，决策者及经营者根据大数据信息做出各项决策[1]。目前虽说部分企业已经运用了大数据，对绩效管理起到了辅助作用，但随着大数据应用面的拓宽，其弊端逐渐显露，例如数据的可对比性、及时性、准确性等，大数据的优势并未得到充分发挥[2]。加上部分人力资源管理者思想守旧以经验管理至上，导致人力资源管理仍有较大提升空间。本文以企业人力资源绩效管理为切入点，研究大数据时代下绩效管理的优化措施。

1 人力资源绩效管理的重要性

1.1 完善人才规划

对企业而言，人才是竞争力的根本所在。在大数据时代下，绩效管理的途径有所创新，让以往非量化信息逐渐向数据化方向发展，让人力资源管理者掌握不同绩效数据的差异以及数据发展规律，有效发现员工日常工作特征[3]。管理者还可对员工日常表现及考核状况进行统筹分析，从中发掘员工的可改进之处并有针对性地加以培训，真正提升培训效果。在大数据分析下，人力资源绩效管理的优势被进一步挖掘，在满足企业人才战略发展需求的同时可为各员工制定更具针对性的培养规划[4]。将员工的职业特点、个人能力等非量化信息进行数据化分析，使各岗位能够匹配到最佳员工。

1.2 挖掘员工潜力

人力资源管理的目的不仅在于对各员工进行有效管理，还需要对员工的职业发展进行合理规划并挖掘潜力，让员工的个人价值得到最大程度发挥。在大数据技术优势下，绩效管理能够通过收集员工的各项原始数据及真实数据发掘其潜力，找到不同数据的关联性并了解员工绩效数据受到影响的原因，提出更为有效的激励方案[5]。在大数据下分析某部门员工的共通点，继而对相关制度加以调整，充分调动员工的积极性与主动性。在大数据帮助下绩效管理对员工的激励作用更强，更符合员工的能力、岗位需求、发展方向等，让人力资源管理部门更好地了解每位员工的自身潜质并最大程度进行挖掘，让企业的生产效率及员工工作能力均得到切实提升。

1.3 优化组织架构

人力资源绩效管理的创新在大数据时代下能够帮助企业组织架构不断优化，让管理呈现扁平化状态。在大数据帮助下，信息化、数据化、网络化的支撑为企业管理提供了技术媒介，让人力资源管理体系能够实现跨越部门、层级、地域的限制，通过数据传递提升传递质量与速度[6]。例如对于企业内部一些年轻员工而言，更偏向于知识型员工，思维敏捷且活跃，在绩效管理中通过数据分析可强化对此类员工的自我管理，为其安排能够充分发挥思想优势及知识优势的岗位;对于具有丰富工作经验的老员工而言，更宜将其安排在技术性岗位或管理型岗位。在大数据分析下，绩效管理的创新更能提取关键信息，避免企业团队在沟通交流中产生争端，为培养良好、开放的员工关系起到促进作用，增强企业文化建设，在扁平化管理基础上优化组织架构，达到人性化管理状态。

2 大数据下人力资源绩效管理存在的问题

2.1 大数据应用问题

当前我国大数据的应用并未完全普及，对于企业而言，人力资源部门若想充分应用大数据展开人才管理及绩效管理，必须确保能够熟练使用大数据相关技术，但具备相关技术能力的人才较为欠缺，这是限制大数据与行业充分融合的重要因素。我国企业绩效管理的大数据人才来自于企业内部培养以及专业院校聘请，相对而言专业院校人才较少，社会上普遍缺乏系统性、实践性人才。在这一背景下，企业在招聘人力资源绩效管理人才时，在要求具备大数据知识能力方面不得不降低门槛。除此之外，不少企业都存在轻管理、重效益的错误理念，对数据管理人才的培养并未重视，导致大数据的应用仅停留于浅层面，绩效管理无法有效应用大数据优势。

2.2 战略发展问题

企业要想在大数据时代下激烈的市场竞争中稳步前行，必须充分运用大数据技术并创造优良的内部环境，加强管理，确保企业处于健康的发展状态。当前不少企业在运营管理期间存在发展战略不明晰的问题，在人才培养方面无法充分利用大数据及绩效管理结果对人才展开针对性培训或制定合理的职业规划，导致人才流失现象严重或无法聘用到高质量人才。在巨大的信息资源中对高价值信息的抓取效率不高，随着数据信息来源渠道的增多，信息量逐渐增大，在人力资源管理中若无法有效抓取高价值信息合理筛选并利用，可能导致人才战略做出错误抉择，对企业的稳定健康发展产生影响[7]。

2.3 数据挖掘深度问题

绩效考核的目的在于让公司领导层了解每位职工工作态度、工作能力的实际情况，与员工的工资水平密切相关，直接关系到其工作的积极性与责任感。在绩效管理中需对大数据得出的结论充分挖掘，对绩效管理成果强化应用。但不少企业管理者在信息挖掘处理方面有所忽视，更注重企业利润的提升，导致绩效管理缺乏有效创新。对评价报表的分析也更强调利润而忽视了绩效信息处理，无法切实了解员工的实际工作状态[8]，绩效管理的激励优势未得以发挥。换言之，在阶段性时间内员工在工作中出现的错误或疏漏无法得到实际措施来解决，绩效相关数据无法为管理成果的完善提供辅助。

2.4 绩效考核客观性问题

当前多数企业绩效考核工作处于年末或月末时间段，对员工展开评价容易将比重放在近期，对长期工作态度有所忽视。在大數据下企业人力资源绩效考核应延长考核时间展开数据分析，保障管理工作的公平性。根据实际情况，应用大数据展开绩效考核管理仍会受到上级部门领导的影响与制约，导致数据呈现出的结果在可参考性上明显不足，对员工的考核存在片面性与主观性，并未真正依靠大数据进行合理绩效考评。简单来说，考核定性指标过多、人为因素干扰过大，造成绩效考评中大数据的应用形同虚设。

3 绩效管理在大数据时代的改革措施

3.1 拓宽数据收集渠道

大数据时代下绩效管理要想充分了解员工的实际情况，必须在信息收集渠道上有效拓宽，根据当前人力资源管理需求可将数据分为三个层面，也就是人力资源质量状况数据、人力资源动态变化数据、人力资源现状数据。质量状况方面，需根据现有员工在岗位上的具体表现了解其出勤率、工作质量及工作效率，人力资源管理部门对收集到的数据进行合理且科学的分析与判断，找出数据之间的关系，了解部门工作安排及制度制定上的疏漏并切实改进，提升绩效管理水平。动态变化数据方面，可安排不同部门统计并填写，由人力资源管理部门统一分析并分类，以便于企业管理者能够清楚认识到人员变动情况，合理安排岗位工作并做好人员聘用与培训。人力资源现状方面，包含当前在职员工的工龄、职位、工作履历、基本信息等常规数据，通过对员工数据的整理全方位认识并了解现有员工，初步判断在岗能力及工作态度，对其职位晋升做好规划。

3.2 强调绩效激励体系

企业人力资源部门展开绩效管理的重要目的之一在于通过绩效对员工起到激励作用，让员工与企业站在同一阵线达到共赢状态。绩效管理相关制度一方面起到激励作用，另一方面也可对员工的行为加以约束，这是各项工作顺利开展的前提，也是提升工作积极性的常规途径。适当的激励机制是减少人才流失、吸引高质量人才的重要方式。但需注意激励机制必须建立在员工可通过努力达到目标的基础之上，否则只会成为消极怠工的理由。在大数据时代下，员工的信息数据可从多方面了解，无论是年龄、学历、知识储备，还是工作经验与技能水平，均可通过数据分析精准表达。人力资源部门需结合数据完善绩效管理制度并强调细则的实施，例如激励机制、评价机制、考评机制等。可建立企业内部网络平台，让员工了解自身绩效考核涉及到的各项内容以及考核结果，以便于通过绩效结果了解自身的短板所在。

3.3 优化阶段管理模式

3.3.1 计划环节

大数据时代下人力资源管理者必须在绩效管理衡量指标及目标方面制定科学计划，强调与绩效管理对象的充分沟通，让每位职工了解绩效管理的目的和所处岗位的工作目标及要求。在初期计划环节应对人力资源现状合理分析并制定针对性计划，可以以个人为单位或以岗位为单位制定绩效管理细节，并在一定时间内完成目标的妥善制定。

3.3.2 辅导环节

需结合企业实际情况，在技术应用阶段充分利用大数据制定客观且科学的管理方案。利用智能化功能强调管理阶段物理空间的充分利用，让绩效管理者能够全面掌握相关内容，将后续管理与绩效评估作为自身基础，确保人力资源绩效管理能够得到切实创新。

3.3.3 评价环节

绩效管理评价阶段属于重点阶段，强调评价的客观性、公正性、公平性。企业应合理比对目标业绩与实际业绩，并深入分析业绩发展趋势，对员工业绩评价全面收集具有层次性、阶段性的有效信息来对其阶段性业绩展开合理评估。

3.4 重视人才培养

人才培养是提升绩效的有利途径，通过强化员工培训与完善企业招聘的方式强调复合型人才的有效培养。在大数据时代下，人员聘用应更具透明性、公开性，确保应聘者与企业雇主可便捷沟通。同时，企业可利用大数据充分挖掘与目标岗位相匹配的人才，应聘者也可借助企业网络数据了解企业文化及岗位要求是否符合自身价值观与切实需求，从而提高双方成功率。在员工培训方面，无论是培训项目还是培训目标，均需强调复合型人才的培养。除了传统技能培训外，还需强调数据知识培训，让信息系统使用率得到切实提高，确保员工的数据整合及分析能力得以提高。在大数据时代下创建一支高素质员工队伍，促进企业可持续发展。除此之外，人力资源部门应根据月度考核及季度考核大数据分析结果了解员工的实际工作状况，找出共通性，继而对培训内容有所调整，提升培训的有效价值。

3.5 革新绩效管理方式

人力资源绩效管理需在大数据时代下通过各种新的管理措施实现绩效管理的优质发展，例如在管理方式方面可改进绩效考评方式，摒弃传统以行为导向型和结果导向型为主的考评模式，充分利用合成考评法、量表法、图解式评价法、评价中心法等更具科学性、综合性的绩效考核方式。传统绩效考评中，考评结果除了员工自身工作能力外，还会受到其他因素的不良干扰，产生“晕轮效应”，造成考核结果出现偏差。在大数据帮助下，绩效考评管理方式的创新可通过多次考评收集准确考核数据，降低“晕轮效应”，提升评价的综合性。企业也可根据员工特点，利用合成考核表对员工综合考核，对绩效考评与改进计划有效结合，借助数据分析制定出更科学的绩效管理

方案。

4 结语

企业发展处于大数据时代背景下，必须充分利用大数据技术实现对员工的有效管理。人力资源绩效管理不仅是对员工的约束，还是合理的激励。在大数据辅助下，企业人力资源部门应以加强人才培养、革新管理办法、丰富数据来源为培养途径，认识到企业间的竞争也就是人才的竞争，合理的绩效管理是留住优质人才、激发工作积极性的重要手段。人力资源管理者应认清大数据时代带来的影响，在管理手段及理念上不断创新，通过高质量的人力资源绩效管理确保企业可持续发展。

参考文献

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Abstract： In enterprise management， human resource management is very different from ordinary asset management. It is not only related to the good relationship between corporate employees， but also related to corporate talent competitiveness and talent reserves， and involves multiple levels of corporate development. In the era of big data， human resource performance management can learn about employees’ initial recruitment ability， physical health， growth trajectory， training experience， work ability， assessment results， etc. through a large amount of data collection， and provide a practical basis for high-quality management. Based on current management problems， the article analyzes the importance of human resource performance management in the era of big data， and proposes several optimization strategies.

Keywords： big data; performance management; optimization strategy