大数据时代如何做好绩效管理建设
大数据时代如何做好绩效管理建设
大数据时代的来临，使企业进入战略绩效管理信息化时代加快了脚步。然而，企业CIO在面对繁杂、庞大的数据信息时，如何做到价值最大化的被企业利用，为企业战略绩效管理系统服务，需要一套庞大、严谨的战略管理体系支撑，在以企业战略管理体系的框架支撑下，数据才能使管理系统如虎添翼，引领企业飞速发展。
在企业战略管理信息化的今天，企业希望在管理中通过数据来查看、评估员工的工作动态及绩效考核。如此一来，数据整合和可用性方面的新挑战也随之出现。那么，企业如何建设一套以企业战略管理为根据的系统构架来实现数据信息的整合和价值最大化呢？
研究ESP系统发现，建立大数据时代下的战略绩效管理信息化系统，先要明确发展战略目标，在此基础上，为数据信息的价值实现构建管理体系框架，数据信息能否被有效利用取决于战略管理系统的体系设计。
大量的数据信息在全面、有序的企业战略管理框架中被归类、识别，并通过战略管理系统中的分析工具被分析、重置，再通过辅助保障系统将分析后的数据信息按流程、组织，系统的输送给终端。形成一整套企业战略管理信息化系统，以便于员工高效和正确的运用数据，真正实现数据可用性。
从管理信息化落地执行的角度看，ESP的贡献在于能够帮助企业管理信息化高效的实现，全面落地、彻底执行并可视化监控和有效的评估，否则企业再好的战略、全面的管理体系落不了地、也不能产生很好的效果，更谈不上发展。
浅谈大数据在人力资源管理中的应用
浅谈大数据在人力资源管理中的应用 浅谈大数据在人力资源管理中的应用目前，很多领域中都开始使用大数据，其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用，其能够将人力资源管理的各项内容进行量化，然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识，并且加强其在人力资源管理中的应用。 一、大数据概述及其对人力资源管理的作用 1、大数据概述大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集，其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业，成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力，并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理，并且通过分布式的数据库对数据进行储存。 2、大数据对人力资源管理的作用目前，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响，使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息，这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据，这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范，并且进行深
层次的优化。 大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息，使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标，比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况，人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据，比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说，标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化，那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。 二、大数据在人力资源管理中的应用 1、大数据在人员招聘中的应用企业要想获得人力资源，首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径，也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘，主要是求职者向人力资源管理者提供简历，被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效，并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先，人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息，比如通过社交网站等来进
大数据环境下人力资源绩效管理的创新方式分
大数据环境下人力资源绩效管理的创新方式分 作者：析佘健 来源：《办公室业务（上半月）》 2017年第11期 【摘要】人力资源绩效管理是大数据时代发展的重点，本文以现阶段大数据发展情况为基础，结合近年来人力资源绩效管理的工作特点，分析大数据环境下人力资源绩效管理工作的创新方向。 【关键词】大数据；人力资源；绩效管理；创新 网络技术与信息平台的推广为实现社会经济发展和科技创新带来了一定的依据，大数据就是其发展构成的产物，而现阶段的社会以经济进入了大数据时代中，人们的工作、生活等方面应用的大数据技术越来越多。从实际应用分析可知，企业管理也可以结合这一技术进行创新，特别是在人力资源管理工作中，正确应用大数据有助于展现管理工作的价值和特点，这一方面在人力资源绩效管理工作中得到了有效的突显。 一、大数据时代企业人力资源绩效管理的特点 （一）研究绩效考察信息，提升绩效反馈水平。在现如今的企业发展中，可以应用大数据技术对企业工作者的绩效情况进行全面研究和分析，企业管理者也可以结合研究工作者绩效信息，全面认识员工绩效考察信息的优劣性。对绩效考察结果优质的工作人员而言，可以全面分析其具备的潜能和价值，对绩效考察结果较差的工作者而言，可以结合大量信息资源的研究，明确工作者问题所在，之后有目标性地对工作者存在的问题实施绩效反馈，促使工作者可以明确自身绩效考察出现问题的原因。 （二）改善组织结构，构建优质企业文化。在大数据时代背景下，结合对网络技术的正确应用，有助于整改企业的组织结构。在企业发展中，人力资源自身需要与其他部门合作发展，应用大数据时代的信息技术提升信息传播的速度。同时，对企业中的知识型年轻化的工作者，结合大数据条件下的网络实施自我管理。另外，企业在对人力资源绩效信息资源进行研究的过程中，可以获取更多重要的信息资源，而有效利用这些信息资源，可以解决企业发展中存在的问题。 （三）保障绩效考察工作的标准性，促使企业工作者公平竞争。在企业人力资源绩效管理工作实施过程中，公平是企业管理者关注的焦点。结合大数据技术对各项信息资源进行整合研究和分析，从而预防人为原因的主观判断重点，避免不公平问题日益严重，以此保障绩效考察工作的有效性，从而为工作者的发展提供公平的环境。 二、大数据时代企业人力资源绩效管理工作创新的方法分析 （一）拓展企业人力资源绩效管理信息资源渠道。在现阶段的企业发展中，人力资源绩效管理的信息资源主要分为三方面的内容：第一是企业人力资源中工作者的根本信息。第二是企业人力资源中的人员变化信息资源。第三是企业人力资源中人员质量素质的研究信息资源。企业人力资源中的人员基础信息主要包含了考察目标的数量、性别、年龄、学历等内容。结合对相关信息的全面研究，有助于深入认识企业现阶段的发展情况。结合信息技术系统可以及时对企业工作者的根本信息进行更改。同时这些信息资源整合非常简单，因为工作者在入职时会填写自己的信息，简历中就包含这些信息资源，所以企业只要将这些信息资源融入企业的计算机
基于大数据的企业绩效管理创新研究
基于大数据的企业绩效管理创新研究 发表时间：2018-11-16T15:31:50.147Z 来源：《科技新时代》2018年9期作者：王晶 [导读] 随着大数据时代的到来，大数据处理技术也逐渐渗透到企业管理的方方面面 成都地铁运营有限公司 摘要：随着大数据时代的到来，大数据处理技术也逐渐渗透到企业管理的方方面面。与传统的企业绩效管理方法相比，基于大数据的企业绩效管理越来越呈现出明显的竞争优势。管理者需要通过方法和手段的创新，利用大数据对企业绩效管理进行改革，以提高企业管理效率，促进企业健康稳定发展。 关键词：大数据绩效管理创新 一、研究背景 大数据在企业管理中的应用推动着企业管理环境的嬗变。大数据处理技术在信息传播速度、信息传播成本、信息共享、信息透明度等方面呈现出越来越明显的优势，企业管理观念和管理方法面临着变革的机遇和挑战。在企业绩效管理方面，首先，大数据处理技术能够更客观、更准确地评价员工绩效，使得企业能够更紧密、更精确地将员工薪酬与员工绩效挂钩；另一方面，大数据处理技术还能够为绩效管理提供反馈的途径、方法和数据支持，提高绩效管理的效率，并进而拓展绩效管理的宽度。因此，通过方法和手段的创新，利用大数据处理技术对企业绩效管理进行改革，已经成为企业管理者需要思考的重要课题。 二、大数据处理技术与绩效管理的有效结合 （一）绩效数据的信息化与绩效管理的精细化 随着科学技术的高度发达，以互联网为核心的网络技术更是越来越多的被人们所熟知和运用，由此带来信息、数据的几何式增长，催生了“大数据”时代潮流，这股潮流将不断融入和应用到我们的工作和生活中。企业绩效考核管理不可避免的受到“大数据”潜移默化的影响。基于大数据的企业绩效管理，能够直接从员工业务活动本身的数据流中获取绩效数据。这些数据种类繁多，既有数字、文字等形式的数据，也有图像、声音等形式的数据，获取的数据利用大数据处理技术集中进行处理，完成绩效数据的信息化，这些数据为绩效管理提供了真实有效的支撑。 （二）绩效数据的实时化与绩效分析的可预见性 基于大数据的企业绩效管理中，绩效数据已经蕴含在员工业务活动本身的数据流中，伴随着员工业务活动本身数据流的变化，能够随时获取绩效数据，然后利用预先设定的逻辑结构和算法来得出员工绩效评价结果。由此可见，基于大数据的企业绩效管理已经把绩效管理模块化，并把它嵌入企业整体信息系统中，实时抓取业务系统数据，使企业绩效管理从一个人工操作的管理活动转变为对企业业务活动的实时衡量和监控。依托大数据处理技术的支持，实时获取绩效数据及其评价结果，在客观上使绩效分析具有了可预见性特征。主要体现：大数据处理技术能够从员工业务活动本身的数据流中，解析出员工的性格和行为特征、员工对特定事物的判断和反应等信息，分析出员工与所处岗位的匹配程度。进一步地，大数据处理技术甚至能够对工作环境、团队伙伴改变是否能够提高员工绩效做出科学判断。 （三）绩效数据的开放化与绩效管理的可反馈性 数据集中是大数据处理技术的基本要求，实现了基于大数据的企业绩效管理，意味着能够将企业绩效管理相关数据整合到一个平台上。进一步地，也意味着在客观上能够将相关数据及其处理结果面向企业各个部门的管理者和员工开放，做到数据透明。 三、基于大数据的企业绩效管理的创新思路和建议 涂子沛先生在《大数据》中指出：“‘大数据’意味着每个数据都能在互联网上获得生命、产生智能，散发活力和光彩。通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、‘大科技’、‘大利润’和‘大发展’。” 将“大数据”应用于企业绩效考核管理中，对企业员工的思想、工作能力和态度、廉洁状况等进行考察和评价，可以准确地发现企业员工绩效考核中出现的问题，并以此作为企业员工奖惩、培训、辞退、换岗以及调整职务、级别和制定工资的依据，有效地指导员工管理工作。 （一）丰富数据收集的类别和具体内容 大数据时代，由于数据的收集、储存、处理和传递有了更多可以选择的方式和途径，使得企业产生的数据量急剧增加，其中有结构化数据，也有非结构化数据，甚至还有大量的垃圾数据。但是，传统的企业绩效管理基本上是通过简单的统计学分析手段对这些数据中很小一部分结构化数据的分类和分模块化处理来实现的，对那些非结构化数据几乎不能加以利用。而大数据处理技术的发展，则为对包括结构性数据和非结构性数据在内的多种类型数据的综合分析和应用提供了技术支持。因此，基于大数据的企业绩效管理中，绩效数据不仅包括传统的结构化数据，图片、音频、视频等大量非结构化数据同样可以被纳入绩效数据的范畴。企业需要结合自身的实际情况和绩效管理目标，在保证数据真实性和完整性的前提下，从多种类型和数量巨大的数据中剔除噪音数据、提炼有效数据并为企业绩效管理所用。 （二）规范绩效管理的方法和指标体系 受到数据采集和处理能力的限制，传统的企业绩效管理中，对员工绩效的评价结果往往会出现比较大的偏差，从而削弱了企业通过绩效管理激励员工工作积极性的初衷，有时反而会挫伤员工的工作积极性。基于大数据的企业绩效管理，由于有了数据采集、储存、处理、传递等方面的技术支持，特别是在数据处理方面对统计学分析范畴的突破，使得在设计绩效管理指标体系时，既能够纳入那些可以量化、能客观反映员工绩效的指标，也能够纳入那些无法量化、能客观反映员工绩效的指标，同时摒弃那些主观评价性指标。绩效管理方法和指标体系的完善和规范化，能够在最大程度上增加员工绩效评价结果的准确性和客观性。 （三）优化绩效管理的内涵及其对企业运营的促进作用 基于大数据的企业绩效管理不仅能够更准确地评价员工绩效，还能够通过对绩效数据的综合分析，进一步优化绩效管理的内涵，拓宽绩效管理在企业的应用范围。主要表现在以下几个方面：首先，通过对同一岗位不同员工绩效数据的综合分析，可以更准确地描述岗位需求人员的特征，协助人力资源部门对应聘人员与岗位匹配程度进行更为客观的判断；其次，通过对相关数据的综合分析，可以更准确地了解员工需要具备的理论知识和实际技能，协助人力资源部门开展更有针对性的培训；第三，通过对员工的持续跟踪，及时发现企业在流
MP05数据分析与绩效评价管理程序(20210119154732)
MP05数据分-CAL-FENG YEAR-YICAIEJINGBIAN
文件名称数据分析与绩效评价管理程序文件编号：HC-MP?05版本:A 编制部门品管部编制日期：页码：伪 1?目的 为规划数据的收集，分析和应用。为质量管理体系的绩效评价提供依拯。并寻求持续改进的机会，特制定本程序。2?适用范围 用于本公司产品过程质量体系有关的数据分析与绩效评价。包括内部数拯和来自外部的数据。 3?定义 无 4?实验室管理过程图或过程乌龟图 使用资源：1?电脑系统 2?电话3?复印机:过程风险控制： ：数据分析信息不完整:未按时提供数据 过程输入：1?经营计划U标和指标 2?质量体系运行的相关数据及外部相关信息 过程管理目标：数据信息错误0次 程 MP6数据分析 与绩效评价过 过程顾客：公司高层输入部门：各部门和客户支持部门：各部门 文件名称数据分析与绩效评价文件编号：HC-MP-05 过程责任者： 品管主管，其资格 见《岗位职务说明 书》 过程输出： 1.LI标和指标的相关 统计数据 2?绩效评价的结果 3?相应的纠正措施 成果 如何做（方法/程序/技 术）: 1.数据分析与绩效评价管理 程序 2.不合格及纠正措施管理程 序 版本:A
管理程序 品管部编制部门_________________ 数据分析与绩效 评价流程 序号 数据分析规 审核 数据收集与统 \f 数据分析 \f 绩效检讨 0K 文件名称编制部门改善对策 编制日期: 页码：2/3 权责部 门/人 品管部 总经办 各部门 各部门 总经办 各部门 各部门 各部门 持续改进效评价 品管部 作业要求 品管部于每年元月份根据年度经营汁划中规左的 质量目标和质量管理体系过程COP/SP/MP中预 立的管理目标，将需统讣分析的项目进行规划， 汇总于“质量目标和过程管理目标统计分析规划 表”，确泄目标指标数据、讣算方法及统汁周期 等。 品管部将《质量目标和过程管理目标统计分析规 划表》提交总经办审核其可行性和合理性后发放 到公司各部门。 各部门平时要做好数拯收集整理工作，并确保所 收集数据的客观性与真实性。根据“质量目标和 过程管理目标统讣分析规划表”所规划的项目定 期进行统计。 各部门应使用适当的统讣方法，如层别法、柏拉 图、特性要因图、趋势图等对收集的数据进行分 析，评价目标和指标的达成状况，着重关注运行 的趋势。 必要时对统讣分析所得的结果进行进一步的分 类、筛选、排序找出主要问题和薄弱环节，为改 进提供方向。 各部门须于每月10日前将本部门相关目标和指 标达成情况做成《质量目标和过程管理目标绩效 统计分析表》，并将分析结果提交总经办。 每月15日前由总经办组织各部门主管共同检讨 分析报告之内容，具体就各部门过程运作质捲状 况、目标达成度等情况进行检讨，评价质疑管理 体系的绩效和有效性，并对各种异常情况发生的 原因进行讨论。 每年度的管理评审对全年的目标指标达成情况进 行年度绩效评价 各部门针对目标和指标未达成的项目或数据分析 显示其趋势变坏的项目提岀相应的改善对策。依 《不合格及纠正措施管理程序》执行改善。 各部门应持续关注改善的实施和效果，并记录改 善结果，于次月会议中说明改善状况，同时将有 效地改善对策标准化°各部门应用数据分析和纠 正措施进行持续改进。 文件编号：HC-MP-05 编制日期: 参考文件/使用 表单 《质量目标和过 程管理目标统讣 分析规划表》 《质量目标和过 程管理目都统汁 分析规划表》 《质量目标和过 程管理目标统讣 分析规划表》 《质量目标和过 程管理目标绩效 统计分析表》 《不合格及纠正 措施管理程序》 版本:A 页码：伞
大数据背景下的企业绩效管理
大数据背景下的企业绩效管理 近年来，随着互联网的高度普及和信息技术的快速发展，产生了大量的数据和信息。大数据技术应运而生，并逐渐应用于社会生产和生活的各个方面。 在企业发展过程中，绩效不仅关系到企业的经济效益，而且对员工的个人利益有较大的影响。传统的企业绩效管理模式成本高，瓶颈效应出现后改进不及时。大数据管理理念的应用可以利用海量数据进行绩效分析，有效掌握人力资源状况，弥补传统绩效管理的不足。 因此，开发和应用基于大数据技术的企业绩效管理工具已经成为越来越多的企业赢得未来发展的必然选择。 1.大数据时代企业绩效管理的优势1.1新的工作模式在大数据发展的背景下，数据分析师和数据科学家等一系列新职位应运而生。这些人员专门挖掘和分析生产过程中产生的大量数据、操作和管理。经过对问题的深入分析和研究，给出了合理的应用建议。终端报警机制能够及时发现异常数据并反馈，及时纠正错误数据，充分维护数据完整性。 对于企业绩效管理部门来说，不需要对日常生活中的数据和信息进行人力处理和统计分析，不需要组织绩效评估，不需要投入大量人力和时间参与整个评估过程，只需要将数据分析结果应用到管理工作中，不断完善和优化绩效管理体系，不仅可以有效减少常规工作量，还可以避免一系列重复性工作，全面提高管理效果。 1.2便捷有效的管理工具在按照传统方法管理企业管理方面会有
更多的问题，特别是在绩效管理方面，信息处理模式更加落后。 例如，广泛使用的传统360度绩效考核工作量大、周期长、结果不客观，考核指标更新不及时，容易导致员工本位主义和追求短期利益，从而影响企业的长远发展。 因此，在大数据发展的背景下，我们应该逐步改变原有的绩效管理模式，开发方便多样的绩效管理工具。 1.3多元化绩效考核目的随着大数据的不断发展，多元化的绩效考核方式已经出现，从薪酬福利导向逐渐向岗位晋升导向转变，使员工360度职业生涯考核成为可能。 这样，不仅可以收集和处理各种绩效考核数据，还可以作为企业优化人力资源配置的参考依据，准确高效地优化考核指标的设置，从而提高整体工作效率。 同时，基于大数据技术的绩效考核体系可以帮助员工及时、深入地了解自己的特点和工作优势，充分发挥自己的才能，顺利开辟晋升渠道。 2.在大数据背景下，企业绩效管理的效果2.1提高高绩效目标值的科学合理化水平长期以来，企业管理部门主要通过应用工作经验和结构化数据来制定和评估企业发展战略。准确有效地定位企业发展战略目标、客观公正地评价实施结果是各类企业面临的共同问题。 为了实现科学合理的绩效目标值设置和绩效管理措施的有效实施，企业战略可以在大数据背景下划分为若干个小目标，然后根据每个目标的内容划分为相关部门，从而细化职责分工，避免决策失误的
浅谈大数据在人力资源管理中应用
浅谈大数据在人力资源管理中应用 浅谈大数据在人力资源管理中的应用目前，很多领域中都开始使用大数据，其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用，其能够将人力资源管理的各项内容进行量化，然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识，并且加强其在人力资源管理中的应用。 一、大数据概述及其对人力资源管理的作用1、大数据概述大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集，其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业，成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力，并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理，并且通过分布式的数据库对数据进行储存。 2、大数据对人力资源管理的作用目前，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响，使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息，这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据，这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范，并且进行深层次的优化。 大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息，使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标，比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况，人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据，比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说，标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化，那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。 二、大数据在人力资源管理中的应用1、大数据在人员招聘中的应用企业要想获得人力资源，首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径，也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘，主要是求职者向人力资源管理者提供简历，被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效，并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先，人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息，比如通过社交网站等来进行获取，这样能够充分地了解求职者的性格、行为特点以及爱好等方面的信息，使得企业能够找到更适合的人才。同时，人力资源管理者还可以对应聘者进行大数据分析，判断其与岗位的匹配程度，这样使得人员招聘更加客观和精确，达到艺术与科学的互相结合。 人力资源管理者可以通过一个能够量化并且系统的模型来包含到岗位的所有要求，然后根据求职者的网络信息以及简历，将其与岗位的要求相匹配，这样能够找到企业需要的人才。这样做，使得人员招聘的质量以及效率都有所提高。目前，很多企业对大数据的使用都十分重视。 当大众还不了解大数据的时候，作为互联网巨头的谷歌公司就开始在人力资
大数据背景下企业人力资源绩效管理工作创新
大数据背景下企业人力资源绩效管理工作创新 发表时间：2019-01-21T14:13:51.063Z 来源：《中国经济社会论坛》学术版2018年第4期作者：杨舒 [导读] 随着信息网络技术的迅猛发展，大数据已经在多个领域得到了创造性的广泛应用。而在企业人力资源绩效管理中，通过对大数据的有效应用，有利于优化人力资源绩效管理结构，提高人力资源绩效管理效率，对企业的良好发展有重要的意义。 杨舒 国网四川映秀湾电厂四川省都江堰市 611830 摘要：随着信息网络技术的迅猛发展，大数据已经在多个领域得到了创造性的广泛应用。而在企业人力资源绩效管理中，通过对大数据的有效应用，有利于优化人力资源绩效管理结构，提高人力资源绩效管理效率，对企业的良好发展有重要的意义。 关键词：大数据企业绩效管理 一、引言 大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，已经在天文学、大气学、交通运输、生物学、金融、医疗、社交网络、电子商务等领域得到了广泛应用，并产生了巨大的社会价值。大数据时代是数据信息大爆炸的时代，同时也是企业人力资源管理大变革的时代。本文通过分析研究大数据的特征及其与企业人力资源绩效管理的关联，探究当前企业人力资源绩效管理面临的问题，了解到大数据时代下企业运用大数据进行管理的必要性，并结合大数据的技术优势提出了优化企业人力资源绩效管理的方法，以求为构建高质量、高效率的企业人力资源绩效管理体系提供些许的借鉴和参考。 二、大数据与企业人力资源绩效管理的关联 1998年，“大数据”第一次作为独立词汇出现，当时并没有得到过多的关注。2007 年，“大数据”及其技术被描绘为“第四范式”的科学研究方法，科学界开始对“大数据”做出积极回应。2008 年，《Nature》发表了一期《“拍”字节（Petabyte）时代的科学》的专题，引起了学界对大数据的广泛关注。2012年，美国开始着手大数据开发，奥巴马在同年在大数据开发中投入2亿美金，并强调大数据会是未来的石油。同年在《Harvard Business Review》刊载的一篇文章中，大数据被称为商业变革和管理变革的新契机，拉开了大数据在管理界理论及技术的轰动效应的序幕。 在大数据时代，大数据更是随处可见，数据可以对一切事物进行描述、记录、分析和重组，而通过数据化，一些在过去被视为不可计算的、非结构化、非量化信息可以被转化为可以制表分析的量化形式，而这一数据量化的行为，有助于扫除直观经验在管理过程中的主观性障碍，有利于摆脱琐碎的信息判断，从而帮助管理者做出正确的决策。在人力资源绩效管理过程中，对企业人力资源信息进行记录，从而对此数据进行分析和总结，以求找出企业人员日常工作的特征和规律，确立合理有效的绩效考核计划和标准。在管理过程中，大数据技术能实现互动监测、实时预警，提醒员工和管理者工作绩效的情况，以便管理者在恰当的时机进行绩效辅导帮助员工消除对绩效管理的误解和抵触情绪，让员工充分认识到绩效考核的作用和意义，从而有效的及时提高工作效能。也利于企业领导者与员工之间建立良好的、开放的关系，形成良好组织结构及员工文化，促进人员绩效的提升。 三、企业人力资源绩效管理体系构建的现状 绩效管理，是指各级管理者和员工为了达到企业目标，共同参与的绩效计划制定、绩效辅导沟通、绩效考核评价、绩效结果应用、绩效目标提升的持续循环过程，其目的是持续提升个人、部门和组织的绩效。企业的绩效考核指标的设立在很大程度上影响了人力资源绩效管理的运行。 （一）绩效管理指标不科学 目前，我国大部分企业在进行人力资源绩效管理时，考核中往往考核的知识只是员工的某一部分、某一方面或者是某一阶段，十分片面。考核者大多依赖有限的记录对被员工进行主观评价，进而确定考核结果。例如，通过记录员工的出勤率、工作热情程度等基础数据和故障率、任务完成效率等效率数据来确定员工对企业的贡献。另外，企业在做绩效评估时一般以公司内部的评价为主，没有加入社会公众的意见，特别是销售行业和服务业等这一类需要大范围和社会公众产生交流和联系的行业，社会公众的评估对于整体的绩效考核有着重要的意义。对于企业的人力资源绩效管理来说，选择和确定什么样的指标来进行考核是非常重要的，同时也是非常困难的，如果不能科学的设计一个合理的绩效考核标准，考核结果就不能起到应有的作用，最终绩效管理也会流于形式，不能对企业的人力资源管理和发展起到促进作用。 （二）主观性较强 企业是人与人交往频繁的社会缩影，而受到社会文化价值和个人价值导向的影响，管理者在绩效考核评估时，或多或少的会对被管理者产生一些“主观”看法，而这使得考核结果具有片面性和主观随意性，在很大程度上影响了绩效管理的公平性，而这也使得员工产生对绩效产生情绪上的抵触，影响其对企业的归属感和工作的积极性和创造性，进而影响企业的生产效率。 四、大数据背景下企业人力资源绩效管理的创新策略与路径 在大数据时代，想要在考核中做到客观公正、消除员工的机会主义行为和考核者的主观臆断行为，人力资源部门就必须改变原有的考核方式，建立以大数据为基础的人员考核管理方式。 （一）扩大数据 大数据背景下，企业可以充分利用多种多样的网络平台和日益发展的科技水平，更加全面的收集各种与岗位相关的数据，并做到及时更新，在此基础上确定更加科学的绩效考核指标，使其不仅可以客观地肯定员工过去对企业的贡献，还可以对员工未来工作的改进提供量化的指导。例如：除了常规的数据收集以外，还可以通过微信、微博、贴吧、bbs等现代化的网络平台设立企业自己的社交平台，在这些平台上，员工可以对绩效考核管理发表自己的看法，如指标的筛选、内容的确定、实施的流程等。而人力资源部门也就可以收集平台所产生的大量数据，明确员工最关心问题和最希望解决的途径等，以求优化绩效管理的方案，这有助于推动人力资源绩效管理的透明化、增加管理者对员工绩效的把握了解。 （二）搭建大数据信息化平台，提高考核客观性 在此基础上搭建大数据信息化平台，建立信息化平台后，引入先进的大数据技术，利用大数据强大的获取和处理数据的能力，将企业
大数据时代如何应对企业战略绩效管理建设
大数据时代如何应对企业战略绩效管理建设 企业战略绩效管理的发展经历了单元应用、集成应用和整合应用，时至今日，企业战略绩效管理系统已在当下企业运用实践中崭露头角，并很有可能在未来5到10年，进入企业战略管理信息化时代。 同时，随着大数据时代的轰然来临，使企业进入战略绩效管理信息化时代加快了脚步。然而，企业IT在面对繁杂、庞大的数据信息时，如何做到科学、最大价值化的被企业利用，成功的为企业战略绩效管理系统服务，还需要一套庞大、严谨的战略管理体系支撑，在以企业战略管理体系的框架支撑下，数据信息才能使战略绩效管理系统如虎添翼。引领着企业飞速发展。 数据信息整合与可用性成为IT面对企业战略管理新挑战 时至今日，大型企业中有超过80%的员工依赖数据做出重要的商业判断。在企业管理中，数据是否准确应用，合理规划，是摆在企业IT面前的重要难题。在企业战略绩效管理信息化的今天，企业希望在管理中能够通过数据来查看、评估员工的工作动态及绩效考核。如此一来，数据整合和可用性方面的新挑战也随之出现。那么，在大数据时代，企业IT如何建设一套以企业战略管理为根据的系统构架来实现数据信息的整合和价值最大化呢？ 随着对数据尤其是大数据的访问程度的加深，数据信息在整合方面的欠缺和有失管理的局面显的愈加明显。数据规模的不断增长，使员工可能受到数据噪音的干扰，来自多个渠道的数据会导致分析的正确与评估的迟缓。鉴于这种大数据时代特征下的信息现状，企业必须构建和定位以企业战略目标管理为根据的企业管理信息化系统，即一套完整、严谨并基于企业管理理论研究的企业战略管理系统架构。研究表明，CIO们对于企业管理信息化体系建设的以下三方面尤为关注：以企业战略目标为根据的系统模式、管理体系的设计创新和管理体系中数据信息的落地执行。 数据何以不仅仅是可访问，而是通过企业管理体系被真正利用起来？ 如何辨别数据信息对于企业管理的可用性？正如ESP观点所说，数据信息的使用正确性是与企业战略目标或企业管理执行目标相契合，才能使数据信息的价值最大化，否则，脱离企业战略目标的数据落地、数据应用对于企业目标来说，毫无意义。 只有当整合后的数据呈现与企业的战略、目标、指标、决策相结合时，数据信息所带动的协同作用才能真正的发挥出来，相反，如果数据信息仅仅是为了解决分析者自身的效率问题而偏离或者忽视的与管理目标相结合，这种被孤立的信息作用将会变得有限。 研究ESP系统的建设我们发现，建立一套大数据时代下的企业战略绩效管理信息化系统，首先，要明确企业自身的发展战略目标，在以企业战略目标的基础上，为数据信息的价值实现构建管理体系框架，数据信息能否被有效利用取决于战略管理系统的体系设计。包括流程管理体系、
绩效考核分析报告
绩效考核分析报告 一、概述 为明确合理评价员工的工作成果，充分调动员工的积极性及创造性，达成持续改进之目的，人力资源部于3月中旬组织完成了公司2月份的绩效考核，本次参与绩效考核总人数为511人，不包括副经理级以上人员及请假员工、未转正员工、非在编员工。 全公司详细考核成绩见附件。 二、绩效成绩 （一）总体成绩：行政部另有清洁工、司机、保安、食堂等42人因考核方式与其 （二）成绩分布 1、行政人员（按ABCD等级考核人员）：含总经办、管理中心、财务、信息、 品牌中心、技术部、IE人员（3人）
根据公司绩效考核 结果强制分布的要 求，四档的分配比例 应该为20%、30%、 40%、10%，但从2 月份的实际绩效考 核结果来看，B档人 数比例明显偏高，C 档人数比例偏低，各 部门并未严格按照 公司的绩效管理制 度和相关规定执行。 2、研发人员：设计部人员 最高95分 最低77分 平均87分（23人） 其中96分以上0人 分布较为平均 3、营运人员：含生产、品管、裁床、后道、计控、采购、IE、仓库、外发等 人员 最高100分 最低70分 平均90分（230人） 其中96分以上36 人，占比15.6% 同质化严重
4、 销售支持人员：营销中心的培训、商品、企划、物流等人员 绩效考核分：最低85分，最高98分，平均95分（25人），其中96分以上14人，占比56%。 管理评价分：最低77分，最高98分，平均92分（25人），其中96分以上8人，占比32%。 5、 销售督导/AD 人员：含芭蒂娜和卡拉佛的督导、区长、AD 主管、AD ，该项 仅对管理评价分进行对比 （三） 考核结果分析： 1、 从以上各部门考核分分布情况来看，考核结果差异性不大，无法真实反映个人 工作之绩效, 也不能把员工的成绩用好坏优劣区分开来，本次考核没有起到预期的效果。 2、 各部门考核基本流于形式，应付了事，未能起到真正合理评价员工绩效的目的。 3、 从销售支持人员考核结果来看，KPI 指标考核得分普遍高于能力态度指标的得 分，这可能说明二个问题：第一，KPI 指标设置不合理，指标值缺乏挑战性，大部分员工可以很轻松获得91分以上；第二，各部门考核者对于KPI 考核表的评分，没有真正按KPI 考核标准进行评分。 4、 成绩分布及结构分析 最高99分 最低86分 平均95分（74人） 其中96分以上35人，占比47% 同质化非常严重
(实例分析)企业绩效管理分析
标题：（实例分析）企业绩效管理分析 一、企业绩效管理是什么？ BPM（企业绩效管理）是一项跨行业、功能互为交互的应用，主要针对一致的、可识别的KPI（关键绩效指标），对业务绩效进行衡量和分析，以支持业务绩效的管理。 在本质上，BPM所关注的一切都在于，围绕某项特定的决策，为用户提供一套可行的步骤，以业务流程改进为核心，指导用户完善决策过程，使战略执行更加有效。 BPM应用一般有以下三个方面的组件构成：财务组件，用于衡量与优化财务绩效及建立或评估企业业务战略，该系统是跨行业的，不能仅限于一个特定的垂直行业的管理；客户关系管理组件，用户衡量和优化客户关系；运营与生产管理系统，用于衡量和优化产品的生产与服务提交过程。 有一个问题经常会被问到：BPM是与BI一样的系统吗？我们的回答是：NO！ 市场上早就有BI工具，比如OLAP，报表制作和数据挖掘等，但BPM除了有B I的基本功能外, 与BI有着本质的不同。 在应用领域(Specialisation)方面，BPM可以深入特定的业务流程或功能；BI 只是通用工具； 在功能划分（Segmentation）方面，BPM可按企业业务功能划分，如财务绩效管理、客户关系绩效管理、生产运营绩效管理、交叉业务绩效管理；BI工具只能根据技术划分，如数据挖掘工具、OLAP工具等。 在系统构造（Structure）方面，BPM能够协调业务活动以达到特定的结果，如编制预算、评估关键供应商；BI只是支持没有预定义的特殊查询和分析，其业务目标是开放的（open-ended）。 二、企业绩效管理的应用架构 企业绩效管理的特点是实现了一个闭环的业务系统，这个闭环有两个重点：一是分析性数据和操作性数据在业务流程中的使用步骤，二是企业绩效管理循环反映了交易或运营系统与分析系统的不同。从企业绩效管理循环可以看出，企业绩效管理分成了两个阶段，一个阶段是搜集和传递信息的过程，一个阶段是利用信息评估方案、制订决策的过程。 搜集和传递信息的过程分为两个步骤： 1、调整与执行：通过业务规则控制特定的作业；对进行中的作业活动进行调整； 2、监控：从当前作业状态中获取控制信息以便于与目标比较； 搜集的这些分析数据如何派上用场呢？以下三个步骤就反映了利用信息评估方案、制订决策的过程： 1、分析：将不同系统的数据按时间维度归集到数据仓库，分析关键趋势，找到与预期结果和目标的偏差；
人力资源量化管理与数据分析
读《人力资源量化管理与数据分析》体会 一、HR在量化管理和数据分析方面常犯的错误，可以归纳为四项： 1.为了量化而量化，结果导致只有数据，没有分析； 2.为了数据而数据，结果导致有了分析，没有结论； 3.为了分析而分析，结果导致有了结论，没有行动； 4.为了报告而报告，结果导致有了行动，没有评估。 二、力资源量化管理和数据分析的认识。 首先数据其实不仅指的是数字。 数据其实代表的是一种对企业来说有价值、可处理的信息。这里的信息可以是数字，可以是文字，也可以是图形。 其次，分析也绝不是越“高大上”越好，相反的，许多对企业来说，往往那些有效的分析其实原理并不繁琐，呈现出来的结果也不复杂。原理和逻辑对了，往往能给人带来一目了然的效果。 三、招聘管理中的量化管理和数据分析方法 人力资源招聘管理的过程中如何利用量化管理和数据分析方法提高招聘效能，内容包括岗位编制量化测算方法（劳动效率、业务数据、行业对标、预算控制、业务流程、专家访谈定编方法）；招聘效果量化分析方法（招聘满足率分析、招聘贡献度分析、招聘质量分析）；招聘过程量化分析方法及应用；招聘费用量化分析方法（费用统计、分析、平衡）等。
如何利用量化管理和数据分析方法提高人才的保留率、减少人才的离职率，主要内容包括人才离职数量分析（离职率计算方法、离职数量分析方法、人才离职情况预算）；人才离职质量量化分析（司龄分析、绩效分析、流向分析）；如何通过量化分析做好人才保留（人才保留正确做法、离职原因量化分析、离职分析注意事项、人才保留契约模型）等。 五、人才梯队建设量化管理和数据分析方法 如何利用量化管理和数据分析方法进行人才梯队建设，主要内容包括人才盘点三个维度的量化分析方法（单维度、双维度、三维度）；继任者计划实施方法与技巧（员工职业发展转换方向、个人发展计划应用、继任者计划制定方法）；提升继任者技能的有效方法（技能传授流程、继任计划运行检查、继任计划效果评估）；员工职业发展中的量化分析（职业兴趣测评分析、职业选择匹配分析、价值观与岗位匹配分析）等。 六、培训管理中的量化管理和数据分析方法 如何运用量化管理和数据分析方法，有针对性的提高公司人才培养与培训的效能，主要内容包括岗位胜任力模型的维度、层级、量化、差距确认、构建方法；培训需求的量化分析维度、量化分析方法、汇总分析、确认注意和制定方法；培训实施环节的量化分析（培训目标量化、培训课程量化、培训形式选择）；培训评估环节的量化分析（培训实施情况量化分析、培训实施效果量化分析、培训行为改变量化分析、培训成果转化量化分析、培训投资回报量化分析）等。
绩效管理与应用效益
IDC首席分析师BrookeGalloway IDC研究表明投资BPM的组织可获得可观而快速的回报，回报来自于更高的效率及更广泛的商机！这里所说的BPM不仅仅是BI，也不仅仅是平衡计分卡。BPM从两个方面超越了前两者：其一：BPM可以使高层管理者分析出近期财务绩效的潜在影响因素，其二，BPM可以帮助高层管理者制订实时的决策，以便积极改善组织的绩效。BPM之所以能够超越BI和平衡积分卡，是因为BPM在业务分析和业务操作之间建立了关键的关联。 一、什么是企业绩效管理 IDC认为，BPM（企业绩效管理）是一项跨行业、功能互为交互的应用，主要针对一致的、可识别的KPI（关键绩效指标），对业务绩效进行衡量和分析，以支持业务绩效的管理。 在本质上，BPM所关注的一切都在于，围绕某项特定的决策，为用户提供一套可行的步骤，以业务流程改进为核心，指导用户完善决策过程，使战略执行更加有效。BPM应用一般有以下三个方面的组件构成：财务组件，用于衡量与优化财务绩效及建立或评估企业业务战略，该系统是跨行业的，不能仅限于一个特定的垂直行业的管理；客户关系管理组件，用户衡量和优化客户关系；运营与生产管理系统，用于衡量和优化产品的生产与服务提交过程。 有一个问题经常会被问到：BPM是与BI一样的系统吗？我们的回答是：NO！ 市场上早就有BI工具，比如OLAP，报表制作和数据挖掘等，但BPM除了包含上述技术外，在应用领域、功能划分、以及系统构造方面与BI有着本质的不同。
在应用领域(Specialisation)方面，BPM可以深入特定的业务流程或功能；BI只是通用工具； 在功能划分（Segmentation）方面，BPM可按企业业务功能划分，如财务绩效管理、客户关系绩效管理、生产运营绩效管理、交叉业务绩效管理；BI工具只能根据技术划分，如数据挖掘工具、OLAP工具等。 在系统构造（Structure）方面，BPM能够协调业务活动以达到特定的结果，如编制预算、评估关键供应商；BI只是支持没有预定义的特殊查询和分析，其业务目标是开放的（open-ended）。 如今，BI作为一个概念和一门技术已经广为流传，然而，IDC研究表明超过1/3的组织认为他们的BI实施需要改善，为什么？ 第一，BI虽然给管理层提供了很好的数据分析，但是因为传统BI不能与运营挂钩，组织还是不能实现实时响应。 第二，很多组织并没有建立财务标准来衡量此项IT投入的效益。 第三，企业还希望BI（商业智能）和BSC（平衡积分卡）能支持企业流程优化以及提高生产力。 而这些恰恰是BPM的目标，BPM的应用越来越重要，企业已经认识到BPM能够提供比单独实施BI或CRM或ERP更多的价值。曲线图已经回应了这一点，下面这张图的红色曲线（代表BPM市场需求）比蓝色曲线（代表BI市场需求）坡度更大，表明BPM 比BI的需求上升要快得多。IDC预测，这将导致BPM软件市场份额在2005年中期超过BI。金蝶，作为中国领先的软件企业已经认识到了这一商机，并已经开始投入此领域的解决方案了。
数据分析与绩效考核程序
数据分析与绩效考核程序 数据分析与绩效考核程序
1.目的: 对质量管理体系的过程进行监视，并在适用时进行测量以证实过程实现所策划结果的能力。 2、范围: 本程序适用于公司数据和资料的收集、传递、分析、决策等管理活动。 3.定义: 无 4.职责: 4.1总经理负责每月初召集公司各部门主要负责人参与经营业务会议，对公司上月的营运情 况及业绩指标情况进行评审。 4.2 综合部负责对公司数据和资料管理系统进行监控；负责公司数据和资料的收集处理工作， 根据各部门提供的资料每月编制一份《公司级数据和资料摘要》，上报管理决策层。4.3 市场部负责： 4.3.1编制下月的销售计划表、本月销售报表和顾客满意度报告； 4.3.2收集市场信息以及竞争对手情况，每季度编制一份市场分析报告报管理层及综合部； 4.3.3物流部编制下月的材料采购计划及实施采购、仓储、发运，收集分供方交期及服务满意 度资料，编制分供方情况月报表，每月2日前交管理层和综合部； 4.3.4制造部负责公司生产管理，产出情况信息收集、分析，编制每月生产报表，每月2日前 交管理层和综合部。 4.3.5质量部负责公司内部的质量信息及顾客投诉、品质异常情况处理，纠正和预防措施情况， 持续改进情况，每月2日前编制质量报告交管理层及综合部。 4.4综合部财务负责公司内部财务能力执行情况分析报表，交管理层；质量成本报告交管理层和质量部。 4.5技术部负责本部门的开发计划及计划的进行情况汇总、分析报告，每月2日前交管理层 和综合部。 5.程序：职责/接口 1、管理层、各部门/
6 注释： 注释1： [框1] 公司对识别出的过程（COP 、SP 、MP ）进行监视并在适用时进行测量,过程运行主要指标例如： 主要指标 按计划生产（BTS ）、生产计划达成率、首次合格（FTT ）、零件加工不良率 返工率、废品率、不良质量成本率、持续改进完成率、纠正措施有效率 进料至交货总时间（DTD ）、库存周转率、设备总效率（OEE ）、设备完好率、设备能力利用率、工装完好率、采购合格率、物资准时到货率、 生产效率、监视和测量装置定期检测合格率、顾客退货率（PPM ） 顾客满意度、 100％按时交付、员工满意度、销售计划完成率 采购计划完成率、新产品开发试制一次通过率、新产品开发按时完成率 设备安全事故次数/年、人员安全事故次数/年 ISO/TS 16949认证、工作环境得分、培训计划执行率、培训效果测评率 注释2：[框3] 各部门资料收集及报表汇总： 3、 各部门/管理层、指标监控表、公司级数据和资料摘要 4. 总经理、各部门/ 2、综合部/各部门 5. 各相关部门/ 6. 各部门/ 7. 总经理、管理层、各部门/