大数据背景下的人力资源绩效管理创新研究

章静

【摘  要】随着时代的进步和科技的发展，大数据在各个领域的应用愈发广泛。在人力资源管理领域，大数据成为促进绩效管理创新的重要工具。大数据技术的出现，使得企业能够更全面、更深入地了解员工的工作状态、表现和需求。通过收集、整合各类数据，企业可以建立更为准确的员工信息档案，为绩效评估提供更加客观的依据。基于此，论文探讨了大数据背景下人力资源绩效管理的创新策略，以期为企业提升绩效管理水平提供新的思路与方法。

【关键词】大数据；人力资源；绩效管理；创新策略

【中图分类号】F272.92                                             【文獻标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2024）03-0147-03

1 引言

人力资源绩效管理历来是企业管理的重要一环，直接影响着企业的发展和竞争力的提升。在信息化时代到来之际，大数据的崛起为传统绩效管理提供了新的改变与可能。大数据具有数据量大、数据类型多、处理速度快等特点，为人力资源绩效管理创新提供了空前契机。如何有效地把大数据和绩效管理融合在一起，实现更精准、更智能的管理已成为企业迫切需要解决的课题。

2 人力资源绩效管理的意义

人力资源绩效管理是现代企业管理的决定性因素，其具有深刻而广泛的含义，不仅关系到企业的运营效率及经济效益，而且直接关系到员工的成长及发展，关系到企业文化的塑造及传承问题。

第一，人力资源绩效管理对企业战略目标的实现具有重要的保证作用。企业可以通过制定清晰可测的绩效指标来保证员工的努力方向和企业的整体目标一致。这样有利于企业产生合力、集中优势资源，高效率地推动各项工作任务的完成，使企业能够获得长期、稳定的发展。与此同时，绩效管理能及时地发现和解决目前工作中出现的各种瓶颈问题，保证企业经营过程的畅通和高效。第二，人力资源绩效管理有利于调动员工工作积极性与创造力。通过制定富有挑战性的绩效目标并辅之以相关激励措施，企业可以激励员工发挥潜力，让他们在职场中持续做到精益求精。这一积极的激励机制有利于积极工作氛围的形成，提高员工的满意度和忠诚度，进而为企业带来更大价值。另外，绩效管理可以为员工提供明确的职业发展方向和晋升路径，使员工在职场中得到发展与进步。第三，对人力资源进行绩效管理，有利于构建公平公正的企业文化。企业可以通过一个公开透明的绩效评价过程来保证每一位员工作出的贡献都能获得应有的肯定与回报，这有利于消除企业内部不公平现象，提高员工的归属感与信任感。同时，绩效管理能促进企业内部交流与合作，增强团队间凝聚力与向心力，进而形成一个和谐稳定的工作环境。第四，人力资源绩效管理可以对企业人力资源决策起到强有力的支撑作用。通过对员工绩效数据的采集与分析，企业可以更加精准地认识到员工的才能、潜能与发展需要，进而制定更为科学合理的人力资源规划，这有利于企业优化人才结构、提高人才使用效率、减少人力成本，进而增强企业整体竞争力。但要做到人力资源绩效管理行之有效并非易事。企业有必要构建一个完整而科学的绩效管理系统，该系统由绩效指标设置、评价标准制定、评价过程执行、结果运用等模块组成。与此同时，企业需加大绩效管理理念的宣传与培训力度，提高员工绩效管理意识与关注度。

简言之，人力资源绩效管理是企业管理的战略构成与具体实践，既可以确保企业战略目标的实现，调动员工的积极性与创造力，建设公平合理的企业文化，又可以对企业人力资源决策起到强有力的支撑作用。所以，企业要重视人力资源绩效管理，对绩效管理体系进行不断的完善与优化，从而促进企业持续健康地发展。

3 大数据背景下人力资源绩效管理存在的问题

第一，缺乏对绩效数据的整理。随着大数据时代的来临，企业采集的员工绩效数据呈现爆发式增长。但是，很多企业的数据整理工作存在明显的缺陷。一方面，数据格式的不一致和来源的多样化造成数据整合的难度较大；另一方面，由于缺少高效的数据清洗与筛选机制导致数据质量良莠不齐，难以用于准确评估员工绩效。第二，智能化决策支持不足。虽然大数据和人工智能技术为绩效管理提供了有力支撑，但目前的智能化决策系统并不完善。一方面，系统可能无法准确确定影响员工绩效的主要因素或给出有针对性的改进建议；另一方面，智能化决策系统极易受到数据偏差、算法局限性等因素的影响，导致决策失误。第三，绩效管理缺乏个性化特征。大数据环境下，个性化管理是绩效管理发展的一个重要趋势。但很多企业在实际工作中并没有完全遵循个性化原则。一方面，评估标准过于笼统，没有针对不同职位的特点建立适应性强的评估标准；另一方面，激励机制针对性不强，不能有效地调动职工的积极性与创造力。第四，定性与定量指标不足。绩效管理，定性与定量指标兼顾是关键，但不少企业对绩效指标的设置失之偏颇。一方面，过度强调量化指标，会导致忽视员工的工作质量；另一方面，定性指标具有主观性、模糊性等特点，会影响评价的准确性、公正性。第五，绩效数据未披露。绩效数据公开透明，是保证绩效管理公正有效的关键。但出于对数据泄露的担忧，考虑到员工的不满情绪或者内部矛盾，许多企业选择不披露绩效数据。这不仅会弱化员工对绩效管理的信任，而且会使员工对绩效评估结果产生怀疑和不满。

4 大数据背景下人力资源绩效管理的创新策略

4.1 加强对绩效数据的整理

在大数据时代背景下，人力资源绩效管理变得日益重要，绩效数据整理成为衡量员工绩效、优化绩效管理的关键一环。对于每一家企业来说，如何高效、精准地整理绩效数据已经成为管理者亟待解决的一个棘手难题。

第一，建立完善的数据采集系统。在大数据时代背景下，各企业应具备运用多样化的信息化工具的能力，如绩效管理软件和数据分析工具等，以实现对员工绩效数据的实时监控和有效收集，从而减少人为干扰和错误，保证资料的全面性和及时性。第二，合理规划数据整理流程。管理者可以制定清晰的数据整理流程和标准，明确各个环节的负责人和时间节點，以确保数据整理工作的顺利开展。同时，为提高效率，可以探索自动化数据整理的各种可能，减少人工干预和时间成本。此外，保证数据质量是数据整理工作的关键，管理者要注重数据的准确性、完整性和一致性，努力避免数据的重复、漏记和错误，从而保证所整理数据的可靠性和可参考性。同时，定期对数据进行清洗和核查是必不可少的步骤，及时发现数据中出现的问题并进行纠正。第三，数据的可视化和分析，是绩效数据整理的重要环节。在数据可视化工具的帮助下，管理者可以直观地了解员工绩效数据的变化趋势和规律，发现可能出现的问题和机会，并及时地制定调整和改进措施。同时，结合数据分析方法探讨员工绩效数据背后的因果关系，为企业决策提供有力辅助。

4.2 强化智能化的决策支持

在大数据时代背景下，强化人力资源绩效管理的智能化决策支持逐步成为组织优化运作、增强竞争力的重要手段。在科学技术日益进步的今天，人力资源管理已经引入多种方法与技术，这有助于企业更加高效地对员工绩效进行评价与改进。通过智能化决策支持，不仅能够对员工绩效进行较为客观的评价，而且能够为管理者提供更为精准的数据支持以辅助其制定更为科学的决策。

常用的智能化决策支持方法之一就是以大数据为基础建立绩效管理系统，该系统运用大数据分析技术对大量员工数据进行搜集、整理与分析，从而辅助管理者对员工绩效进行全面而准确的评价。通过该系统，管理者能够实时掌握员工的工作绩效，及时发现存在的问题，并采取改进措施。除大数据分析之外，人工智能技术在智能化的决策支持方面得到了广泛的应用。借助机器学习与自然语言处理，人工智能系统能够帮助管理者更深入地了解员工需求与行为，并提供个性化绩效管理方案。例如，管理者通过智能化推荐系统能够针对员工特点及业绩为他们量身定做合适的培训计划，以提高其工作效率及满意度。另外，智能化的决策支持方法包括数据可视化技术。通过将大量的员工数据以直观易懂的图片和报表展示，管理者可以更直观地了解员工的绩效变化趋势和关键指标，从而更好地制定绩效改进计划和调整管理策略。

总体来看，随着智能化技术的发展与运用，面向人力资源绩效管理的智能决策支持方法显得日益重要。这些办法既能帮助企业对员工进行更好的管理与激励，又能为组织发展奠定更坚实的基础。

4.3 开展个性化的绩效管理

大数据时代下，人力资源绩效管理正在走向个性化、定制化这一新阶段。导入个性化绩效管理方法，能够为企业带来更准确、更高效的人才管理模式，从而促进员工工作积极性与工作质量的提高。

第一，个性化的绩效管理方法是通过对员工工作绩效数据的采集、分析，为企业带来一个较为客观和综合的绩效评估结果。以往的绩效评估通常建立在一个固定的目标与标准上，而忽略了员工个体在工作中的不同特点和表现。个性化的绩效管理方法可以针对员工的实际情况量身定制绩效考核标准，使考核更加公平、合理。第二，个性化的绩效管理方法有助于企业更深入地发掘员工潜能与专长，达到合理配置人才、落实激励机制的目的。企业通过大数据分析能够深刻地认识到员工的能力、兴趣与潜能，并为他们提供相关的培训与开发机会，进而让员工在最合适的位置发挥最大的潜能。另外，个性化的绩效管理方法为员工职业发展带来了更多的可能，企业通过深入了解员工个人特点与发展需求，可为员工定制职业发展规划与晋升路径，以激励员工不断学习与发展，提升其对企业的归属感与忠诚度，降低员工的流失率，从而为企业的稳步发展提供人才保障。

总之，个性化的绩效管理方法对大数据时代的人力资源管理至关重要。企业通过个性化、定制化的绩效评估及管理方式能够较好地激发员工工作动力、开发员工潜能，达到个人和企业共同成长的目标。期望企业能在实践过程中不断探索与创新，最大限度地执行个性化的绩效管理方法，为组织可持续发展带来新的动力。

4.4 合理选取定性和定量指标

4.4.1 合理选取定性指标

大数据时代下，人力资源绩效管理越来越精细、越来越科学，定性指标的合理选择已成为优化管理效果、提高决策准确性的关键环节。在诸多指标中如何筛选定性指标和合理应用定性指标已经成为企业管理者急需解决的一个棘手问题。

第一，在大数据时代，数据已经成为重要的决策依据，定性指标通常很难准确度量，但这并不意味着定性指标可以被忽视。反之，定性指标通常能反映员工的态度、情绪及行为特征等，从而为绩效评估带来更多综合信息。所以在定性指标的选取上，管理者要充分考虑到指标与企业核心价值观和文化的契合度，从而保证其能切实地反映出员工的真实业绩。第二，管理者合理地选取定性指标需要考虑其客观性与可靠性。首先，定性指标通常受主观因素影响较大，易出现误判、偏见等问题，所以管理者选取定性指标时需保证其客观性，以免主管人员的主观评价影响结果。其次，定性指标是否可靠也十分关键，管理者应选取能稳定准确反映员工绩效的指标来提高绩效评估的精度与可信度。最后，大数据时代下，运用技术手段分析挖掘定性指标具有重要意义。管理者借助人工智能、机器学习等技术手段能够更准确地掌握员工情绪、态度及其他定性信息，进而提升绩效管理工作的效率与准确性。同时，技术手段有助于管理者综合运用定性指标和定量指标构建更完备的绩效评估体系、提供更全面的管理决策参考。

4.4.2 合理选取定量指标

大数据时代人力资源绩效管理日趋精细化、科学化，定量指标的合理选取成为关键环节。在信息爆炸的今天，人力资源管理者有必要通过适当的定量指标对员工的业绩与表现进行定量评估，从而更好地制定激励机制，促进工作效率与员工满意度的提高。

第一，人力资源管理者在选取定量指标时应考虑其客观性、可量化性等。客观性要求指标能够在不受主观因素干扰的情况下，客观反映职工工作表现。可量化性要求指标能够通过特定的数据来衡量，不能主观评价和含糊其词。例如，销售额、生产效率和工作质量是可量化指标，员工主观评价和领导主管评价较具主观性，需谨慎处理。第二，选取定量指标需要兼顾指标的重要性与代表性。重要性是指指标在评估员工整体绩效中具有关键性的地位，能如实地反映其工作贡献与绩效。代表性指标需要能够全方位和客观地展示员工在多个方面的表现，而不是仅仅关注某一特定方面而忽视其他重要因素。例如，销售人员业绩的好坏不应仅仅取决于销售额的高低，还应该综合考虑顾客满意度和售后服务等诸多因素。此外，当人力资源管理者在选择量化指标时，他们需要巧妙地结合多种指标，以确保不因只关注一个指标而忽视其他关键要素。例如，可将销售额、回款率和客户满意度三者结合起来考虑，构成相对综合的评价体系。同时，可针对不同职位的特点与要求选取合适的指标来进行考核，保证考核的全面性与客观性。

4.5 增强绩效数据的公开性

大数据时代下，人力资源绩效管理已经成为企业发展的关键。而增强绩效数据的公开性就显得格外紧迫与必要。绩效数据的公开性既能促进企業内部各个部门间的沟通和协作，又能调动员工工作积极性，从而带动整个组织绩效的改善。

第一，构建透明公正的评估机制是增强绩效数据公开性的关键。企业可以大数据技术为支撑，构建多维度绩效评估体系，确保评估结果客观公正。同时，在绩效数据披露的过程中要确保信息的真实性和准确性，避免信息失真带来的不利影响。只有具备透明和公正的评估机制，才能让员工更加认可和接受绩效数据。第二，加强员工参与和沟通是推进绩效数据披露的有效途径。通过制定明确的绩效目标和标准，让员工参与到绩效数据的制定和评估过程当中，能够增强他们对自身绩效数据的认同感和责任感。同时，建立绩效数据的定期反馈机制，实现绩效数据与员工的及时分享和沟通和交流，能够使员工对绩效数据有一个更清晰的认识和理解。

5 结语

综上所述，文章简要论述了大数据背景下人力资源绩效管理的创新策略，以期帮助企业应对数字化时代对人力资源绩效管理的影响与挑战。大数据的运用为人力资源绩效管理提供了全新的契机，希望今后以大数据为主导的人力资源绩效管理能迎来更加智能化、个性化的发展，帮助企业获得长足发展与成功。

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