基于BSC怎样建设管理信息系统绩效评价体系

杨坤

随着信息技术的迅猛发展，管理信息系统（MIS）在企业运营与管理中的重要性日益凸显，有效地利用其评价绩效对于提升企业发展效率、优化资源配置具有重要意义。我们探索平衡计分卡（BSC）理论在管理信息系统中的应用路径，提出了基于BSC的管理信息系统绩效评价体系的设计框架，包括设计目标、指标选择、指标权重的确定方法以及数据收集与分析方法。随后通过案例分析，验证该体系的有效性和实用性，为企业开展绩效评价提供理论依据和实践指导。

管理信息系统基于BSC评价绩效的优势

多维度展开绩效评价。将BSC与管理信息系统相结合，可以实现多维度的绩效评价，这种方式突破了依赖单一评价指标的局限性，不仅有助于捕捉影响绩效的各种因素，还能确保绩效评价结果更加全面，避免忽视其他重要评价维度的情况出现。从提升效率的角度来看，企业要关注该系统是否能够提高工作效率、优化业务流程；而从学习与成长的角度评价，则要关注系统是否满足组织知识管理、员工技能提升的需要。通过多维度绩效评价，企业能够确保信息系统的建设方向与发展方向一致，从而在提升管理信息系统工作效率的同时，推动企业整体战略的实现。

支持企业决策与战略执行。企业将BSC理念融入管理信息系统评价绩效的过程中，能够确保决策制定过程不仅是基于历史数据，更是基于客户满意度、内部流程效率及员工成长等非关键信息，从而使得决策更加全面和具有前瞻性。借助BSC，企业能够将其宏观战略目标分解为具体绩效指标，这些指标也将间接地为管理信息系统建设提供明确方向。通过监控与评估这些绩效指标，企业还能够及时发现偏离战略目标的情况，迅速采取纠正措施，以此保证战略顺利落地。这种动态的调整和优化过程，不仅有益于管理信息系统在战略执行中发挥作用，也提升了企业对环境变化的适应能力。BSC与管理信息系统绩效评价的结合，为企业提供了强有力的工具，既能使决策更加科学合理，也确保了战略目标的实现，从而提升了企业的竞争力。

实现信息技术与绩效管理的融合。信息技术与绩效管理的融合不仅加速了传统绩效管理向数字化、智能化的转型，并且通过引入前沿的信息技术，诸如大数据分析、云计算和人工智能技术，使得绩效评价过程更加高效、精准。例如，通过大数据分析，企业可以深入挖掘管理信息系统运行的各类数据，发现其中的潜在趋势，以此为战略目标调整和优化提供科学依据。同时，人工智能技术可以帮助企业自动识别绩效评价中的关键问题和风险点，以此为管理层提供预警，确保企业能够及时响应外部环境变化和内部运营需要，而对管理类信息系统作出调整。

实现个性化的绩效管理。在云计算技术的帮助下，绩效管理数据和资源可以在组织内部或组织间高效共享，这不仅提升了信息的透明度和可访问性，也强化了团队成员之间的协作和沟通，确保所有利益相关方都能基于最新数据作出决策。借助云平台上的绩效管理工具，即便是远程工作的员工也能及时获得反馈和支持，这满足了现代企业多样化、灵活化的办公需求。在此基础上，个性化的绩效管理解决方案得以成型，并可以为不同岗位的员工量身定制绩效评价标准和发展计划，充分激发了他们的潜力和创新精神。信息技术与绩效管理的深度融合，不仅改变了绩效评价方式，也为企业文化塑造和培育人才开辟出新的路径，推动了企业管理模式向更高效、更人性化的方向发展。

管理信息系统绩效评价体系的建设内容

设计目标及指标选择。明确设计目标旨在确保评价体系能够全面反映管理信息系统对实现企业战略目标的支持程度。企业希望借助该系统提高决策质量、优化内部流程、提升客户满意度以及促进员工的学习和成长。这些目标指引了企业对评价指标的选择，能够确保评价工作覆盖关键绩效指标，同时与企业的整体战略保持一致。

平衡计分卡有四个维度，即财务、客户、内部流程以及学习与成长。企业从以上角度出发选择指标，可以确保管理信息系统从多角度、多层面对绩效进行评价。例如，在财务维度，可以考虑成本、投资回报率等指标；在客户维度，则考虑系统可用性、用户满意度等指标；在内部流程维度，重点评估系统稳定性、效率和流程优化能力；在学习与成长维度，要关注系统是否支持知识管理、员工技能提升等。

此外，企业在选择指标时还需考虑其可测量性、相关性和平衡性，才能确保能够有效反映管理信息系统对绩效的真实影响。通过这样的设计目标和指标选择过程，企业能够建立起科学、合理且高效的管理信息系统，用以评价绩效，从而能够支持自身战略目标的实现。

确定指标权重。确定指标权重需要综合考虑各项指标对实现企业战略目标的贡献度，确保能够真实反映各项指标的重要性。具体而言，企业可以采用专家打分法，即通过邀请组织内外的专家对每个指标的重要性进行打分，而后再根据打分结果计算各指标的权重。除此之外，德尔菲法也是一种常用的权重确定方法。该方法通过多轮匿名咨询和反馈，逐步收敛专家意见，最终确定各指标权重。

在实践中，还可以使用层次分析法（AHP）等决策支持工具，构建指标层次结构模型，定量分析各指标的相对重要性，从而能更科学地确定指标权重。这一过程不仅需要充分考虑各指标的战略重要性，还需关注指标间的平衡和协调，确保在评价绩效时，能反映企业的战略重点。在科学、合理地确定指标权重后，就可以大大提高管理信息系统评价绩效的有效性，从而为企业提供更加精准和可靠的绩效信息。

采用数据包络分析（DEA）也可以综合评估和确定指标权重，尤其适用于对多个输入和输出指标进行效率分析。DEA能够在不预设权重的情况下，通过对比分析同类型决策单元（DMU）的相对效率，自动生成各项指标的权重。这种方法特别适用于指标数量多、相互关联复杂的绩效评价体系。通过DEA，企业可以客观地识别各项指标对绩效的贡献度，进而优化资源配置和绩效提升策略。无论是采用专家打分法、德尔菲法、层次分析法还是数据包络分析法，关键在于要保证所确定的权重能够准确反映各指标对落实企业战略的重要性，为高效的绩效管理奠定坚实基础。

明确数据收集与分析方法。数据收集与分析方法在管理信息系统绩效评价体系设计中占据核心地位，它们可以确保评价结果的准确性和可靠性。在收集数据时，应全面覆盖绩效评价指标，包括定量数据，例如系统运行时间、故障率、处理速度等，以及定性数据，例如用户满意度调查结果等。其间，企业可以采用混合方法收集数据，并利用问卷调查、面对面访谈、系统日志分析等多种手段，确保数据的全面性和多样性。

在分析数据阶段，企业需要运用统计分析方法对定量数据进行处理，如使用描述性统计、方差分析等技术，评估数据分布状况和差异性。而对于定性数据，企业可以借助内容分析法提炼关键信息和趋势。此外，应用高级分析技术，如数据挖掘技术和机器学习算法，也可以揭示数据间的深层关联，以此为决策提供支持。在整个过程中，重视数据质量管理，确保数据的准确性、完整性和时效性，是评价工作成功的关键。通过科学的数据收集与分析方法，不仅能够为组织提供准确的绩效评价结果，还能够识别改进机会，方便企业持续优化绩效管理工作。

建立并应用绩效评价体系。建立并应用绩效评价体系，对于企业来说，是至关重要的环节。这一体系不仅有助于评估员工的工作成效，更能推动整个企业向既定目标稳步前进。为保障绩效评价体系顺利投入使用，需要企业建立起完善的数据收集、处理和分析流程，以便能够获取高质量数据，为后续工作提供有力支持。同时，企业还需要对相关人员进行培训，确保他们能够理解评价体系的建立目的和应用方法，并准确地执行评价任务。建立与应用绩效评价体系是系统性工程，需要企业全体员工的共同努力和配合。只有这样，才能确保评价体系的有效性，为企业的发展提供有力支持和保障。

在使用阶段，定期进行绩效评价成为持续改进的关键，它不仅可以帮助组织及时了解管理信息系统的运行状况，还可以寻找改进方向和依据。绩效评价结果的反馈同样重要，企业应建立一套有效的反馈机制，将评价结果及时传达给相关决策者和执行人员，确保评价结果得到有效利用。通过采取这些措施，企业不仅能够保证管理信息系统绩效评价体系在理论上是完备的，而且在实践中也是可行的，以此真正发挥出其能促进企业信息化建设的作用。

某一中型制造企业引入了一套新的管理信息系统，以提高其生产效率和市场响应速度。为了评估该系统的实际效用，企业采用了BSC绩效评价体系，评价结果显示，引入该系统显著降低了生产成本，提高了投资回报率。从客户角度看，通过改善订单处理流程，提升了他们的满意度。从内部流程角度看，生产调度和物料管理的效率大幅提高。从学习与成长维度看，员工对新系统的适应性和操作技能均有显著提升。通过对评价结果进行深入分析，企业还发现了系统使用中的几个问题，例如，数据共享不充分、部分流程存在瓶颈等，也据此制定了改进措施。该案例充分说明基于BSC的管理信息系统，不仅能帮助企业全面、系统地评价绩效，还能为持续改进和战略调整提供有力支持，从而提高整体运营效率和竞争力。

未来，企业可以进一步探讨如何将该评价体系与新兴信息技术结合。例如，如何利用大数据、人工智能等技术提高评价的自动化程度和智能化水平，以更好地适应快速变化的管理环境，从而为企业的可持续发展提供坚实的技术支持。