大数据时代企业人力资源绩效管理对策研究

2023-08-14李瑞

区域治理 2023年16期

李瑞

山西汾河二库管理有限公司

随着信息技术的不断发展和应用，大数据已经成为了各行各业不可或缺的资源。在企业管理方面，大数据为企业提供了全新的决策依据和管理手段，也为企业人力资源绩效管理带来了机遇和挑战。作为企业最核心的资源之一，人力资源对企业的发展和成功至关重要。因此，如何在大数据时代下优化和改进企业的人力资源绩效管理已经成为了许多企业所面临的共同问题。本文旨在探讨大数据时代下企业人力资源绩效管理的对策。研究成果可以为企业在大数据时代下优化人力资源绩效管理提供一定的参考和借鉴，同时也为相关研究提供新的思路和视角。

一、大数据时代企业绩效管理的理论基础

（一）企业绩效管理的概念和发展历程

企业绩效管理是指通过制定、实施和评估各种策略和措施，来优化企业的绩效和效率。在过去几十年中，企业绩效管理的概念和方法得到了广泛的关注和研究。从传统的财务指标到综合的企业绩效评价，企业绩效管理的范畴不断扩大，其目标也由单纯的财务回报率扩展到全面的企业社会责任[1]。

（二）大数据时代背景下企业绩效管理的特点和挑战

随着大数据时代的到来，企业的信息量不断增大，数据种类也越来越复杂，这为企业绩效管理带来了全新的挑战和机遇。在大数据时代，企业绩效管理的特点和挑战主要有以下几个方面：第一，数据量大：随着企业数据量的不断增大，传统的数据分析方法已经无法满足企业的需求。如何从大量的数据中挖掘出有价值的信息成为了企业面临的主要挑战。第二，数据种类多：除了传统的结构化数据外，大数据时代还出现了非结构化数据，如社交媒体数据、文本数据、音频数据和视频数据等。这些非结构化数据给企业绩效管理带来了新的挑战。第三，数据分析技术的更新换代：随着数据分析技术的不断进步，如机器学习、人工智能等技术的发展，企业绩效管理也需要不断更新自己的方法和技术。第四，绩效评价指标的多样性：随着企业绩效评价指标的不断增多，如何进行全面、客观和科学的绩效评价也成为了企业绩效管理的难点之一。

（三）大数据对企业绩效管理的影响和作用

大数据对企业绩效管理的影响和作用主要表现在以下几个方面：

（1）优化企业绩效管理决策：通过对海量的数据进行分析和挖掘，可以更准确地预测和识别业务风险和机会，从而帮助企业制定更合理的绩效管理决策。

（2）提高企业绩效管理效率：大数据技术的应用可以大大提高企业的绩效管理效率，减少人工成本，缩短管理周期，实现快速反应。

（3）提高企业绩效评价的客观性和准确性：利用大数据技术可以更准确地评估企业绩效，包括财务指标、市场份额、客户满意度、员工绩效和环境影响等方面，从而帮助企业更好地了解自身的绩效表现和发展方向。

（4）改善企业员工体验：通过对员工的数据进行分析，可以更好地理解员工的需求和行为，从而制定更加合理的薪酬、福利和培训计划，提高员工的满意度和忠诚度。因此，大数据技术对企业绩效管理具有重要的意义和作用。企业需要结合自身的特点和发展需求，充分发挥大数据技术的优势，探索更加科学和高效的绩效管理模式。

二、大数据时代企业绩效管理的现状分析

（一）大数据时代企业绩效管理的现状和问题

随着大数据技术的快速发展和应用，越来越多的企业开始将大数据技术应用于企业绩效管理中。然而，目前大多数企业的绩效管理仍然停留在传统的人工管理阶段，存在着许多问题和挑战。首先，许多企业的绩效管理体系较为单一，重点关注财务绩效，缺乏对非财务绩效的评估和管理。这种传统的绩效管理方式无法全面、准确地反映企业的绩效表现，难以满足大数据时代企业绩效管理的需求。其次，传统的绩效管理方式存在数据分析能力不足的问题。大数据时代，企业面临着海量数据的处理和分析问题，传统的人工管理方式已经无法满足需求。很多企业缺乏数据分析师和数据科学家等专业人才，无法对大数据进行深入的分析和挖掘。此外，传统的绩效管理方式也存在员工参与度不高、数据质量差等问题。由于传统绩效管理方式需要大量的人工干预和数据输入，员工可能存在对数据的误解、操作不规范等问题，导致数据质量差、员工参与度低[2]。

（二）大数据时代企业绩效管理中存在的挑战和机遇

1.挑战

在大数据时代，企业绩效管理面临着许多挑战。首先，大数据本身具有数据量大、种类多、复杂度高等特点，如何有效地收集、处理和分析这些数据成为了企业绩效管理的重要难题。其次，大数据时代的快速发展带来了新的技术和工具，但是企业如何选择、应用这些技术和工具，并将其与现有的绩效管理体系结合起来，仍然需要深入地研究和探索。此外，企业绩效管理中往往涉及到多个部门、多个系统和多个指标，如何实现统一、协调和集成也是一个重要的挑战。最后，由于大数据时代的变革速度较快，企业在实施绩效管理时需要及时调整和更新策略，以适应市场和环境的变化，这也是一个需要解决的难题。

2.机遇

与挑战相对应的是，大数据时代也为企业绩效管理带来了许多机遇。首先，大数据技术的应用可以使企业获得更全面、准确和实时的信息，帮助企业进行更科学、合理和精准的决策。其次，大数据技术的发展使得企业可以更好地分析和预测市场需求、客户行为和竞争对手的动态，从而更好地制定和调整营销战略和产品策略，提高市场竞争力。此外，大数据技术的应用还可以帮助企业发现和解决问题，提升绩效管理的效率和效果，提高企业的创新能力和竞争力。

GPS系统是一种可测距与授时的空间定点导航系统，能够为用户提供连续性较高、实时性较强的三维地理位置，从而得出三维速度及时间信息[1]。GPS测绘技术的主要原理是利用GPS装置捕捉并分析卫星发射出测距信号及导航电文，明确信号接受天线的中心地位，并对GPS卫星空间地理位置进行结算。

三、大数据时代企业人力资源绩效管理的策略研究

（一）大数据时代企业人力资源绩效管理的意义和目标

随着企业竞争日益激烈，人力资源管理变得越来越重要。而在大数据时代，人力资源绩效管理也面临了新的挑战和机遇。大数据为企业提供了更多的人力资源信息，使得企业能够更加全面地了解员工的表现和能力，并针对性地制定人力资源策略，提高员工的工作效率和整体绩效水平。

因此，大数据时代企业人力资源绩效管理的主要目标是通过有效的数据收集和分析，为企业的人力资源决策提供科学的支持，实现员工的个性化管理，提高员工的满意度和整体绩效水平，从而增强企业的竞争力。

（二）基于大数据的企业人力资源绩效管理模型构建

为了实现上述目标，企业需要建立一套基于大数据的人力资源绩效管理模型。该模型需要包括以下内容：

（1）数据收集：企业需要通过各种途径，收集员工的各种数据，包括绩效评价、工作反馈、员工满意度等。其中，绩效评价数据是最为重要的，可以通过各种工具和方法进行收集，例如绩效考核表、360 度评估等。

（2）数据分析：企业需要通过数据分析工具和方法，对收集到的各种数据进行分析，发现员工的优点和不足之处，找到影响员工绩效的关键因素。

（3）绩效评估：基于分析结果，企业需要对员工的绩效进行评估和排名，并制定针对性的奖励和激励措施。

（4）个性化管理：企业需要根据员工的绩效表现，对其进行个性化管理，制定相应的职业发展计划和培训计划，帮助员工提高工作效率和整体绩效水平。

四、大数据时代企业人力资源绩效管理策略的制定和实施

大数据时代的到来，给企业的人力资源绩效管理带来了深刻的影响和挑战。为了有效应对大数据时代的人力资源绩效管理，本章将提出针对性强、实用性强的对策，包括基本原则和方法、关键技术和工具、实施步骤和策略三个方面。

（一）大数据时代企业人力资源绩效管理的基本原则和方法

1.数据驱动原则

在大数据时代，企业人力资源绩效管理的基本原则是数据驱动。数据是企业决策的基础，只有通过充分挖掘和利用数据，才能更好地了解员工的工作表现和业绩，优化人力资源绩效管理策略，提高企业绩效[3]。

2.个性化管理原则

大数据时代企业人力资源绩效管理的另一个基本原则是个性化管理。由于每个员工的工作环境和特点不同，企业需要根据员工的个性特点，采用个性化的管理方式，从而提高员工的满意度和工作效率。

3.全面分析原则

大数据时代企业人力资源绩效管理还要遵循全面分析原则。企业应该综合考虑员工的工作表现、业绩、能力、工作态度等方面的因素，进行全面分析，从而制定出更加全面、科学的人力资源绩效管理策略。

（二）数据驱动的人力资源绩效管理策略制定

企业在制定人力资源绩效管理策略时，要依据大数据的特点和分析结果，采取数据驱动的方法，建立基于数据的人力资源绩效管理体系。这需要企业从数据收集、分析、处理到应用和管理等多个环节进行系统规划和设计。企业需要优先考虑以下几个方面：首先，制定绩效管理指标体系。企业应根据业务目标和战略规划，以及员工职责和角色等因素，确定一套全面、科学、可操作的绩效管理指标体系。同时，这个指标体系应与企业的信息化管理系统相结合，以便更好地实现数据的收集和应用。其次，建立数据采集和处理体系。企业应当建立一个完整的数据采集、处理和管理体系，确保数据的准确性、可靠性和时效性。可以采用各种数据采集工具，如问卷调查、在线评估、考勤打卡等，以及数据处理工具，如SPSS、Excel、Python 等。最后，实现数据应用和管理。在数据采集和处理的基础上，企业应根据绩效管理的具体需求，建立绩效管理的数据应用模型，包括数据分析、报告生成、绩效考核和奖惩等环节。同时，企业应建立起科学、严格的数据管理机制，确保数据的安全和隐私保护[4]。

三、大数据时代企业人力资源绩效管理的实施步骤和策略

（一）制定科学的指标体系

在大数据时代，企业人力资源绩效管理的成功离不开制定科学的指标体系。这是企业实现员工工作表现和业绩准确评估的第一步。企业应该根据自身的特点和需求，制定出适合自己的指标体系。这个指标体系应该包括各种量化指标，如生产效率、销售业绩、客户满意度等，以及非量化指标，如员工的创新能力、团队协作能力、领导力等。这些指标应该能够全面反映员工的工作表现和业绩，以便企业能够更加准确地进行评估和分析。在制定指标体系的过程中，企业应该采用科学的方法和工具，如数据分析、统计学方法和人工智能技术，以确保指标的科学性和可操作性。此外，企业还应该注意指标的可比性和可衡量性，以便能够进行跨部门和跨团队的比较和分析。

（二）建立全面的数据采集和存储系统

在建立数据采集和存储系统时，企业应该注意以下几点：第一，采集数据的全面性：企业应该采集尽可能多的员工数据，以便能够对员工进行全面的评估和分析。这些数据应该包括员工的基本信息、工作表现、培训记录、绩效评估结果等。第二，数据的及时性：采集到的数据应该能够及时反映员工的工作表现和业绩。为了实现这一点，企业应该建立定期的数据采集和存储机制，同时也可以借助实时监控技术，及时获取员工的数据。第三，数据的准确性：数据的准确性是建立数据采集和存储系统的关键。企业应该采用科学的数据采集和处理方法，避免数据的误差和偏差，确保数据的准确性和可靠性[5]。