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[摘 要]随着信息技术的进步，大数据逐渐成为现今时代的主流。当前我国传统的绩效管理模式存在数据统计滞后、过程绩效考核空缺等问题，绩效考核的结果主观性较强、缺乏针对性。本文联系大数据背景，浅显讨论了大数据与绩效管理相结合的管理模式，旨在提高企业的绩效考核效率与企业长远发展能力。
[关键词]大数据；绩效管理；平衡计分卡；KPI
1大数据解析
研究机构Gartner指出“大数据是指通过常规软件等无法在一定的时间范畴内进行获取、管理和处置的数据的集合，是需要新的处理方式才可以拥有更强的决策、洞察和流程优化能力来顺应大量、高增长率和多样化的信息资产”。[1]大数据具有海量的数据范畴、迅速的数据流转、各式的数据类型和数据可用性密度低四大特征。
2大数据时代的绩效管理
2.1大数据下绩效管理内涵
大数据下的績效管理将大数据的处置技能运用到绩效管理系统中，精细处置和分析员工绩效过程与结果，达到数据真实完整和多维同步，进而有针对性的提高人力管理效能。企业应用大数据技能以及大数据下的开放式平台对员工工作实行跟踪记录，员工也可以将工作中的感受反馈到系统，最后由大数据系统对接收的各种数据以文本、数字或者图像、视频等格式存储，并做到及时更新。
2.2大数据下绩效管理的特征
2.2.1数据信息化处理和实时同步
大数据下的绩效数据不仅有结构化形式，更多的包括非结构化和半结构化数据，需要采用信息的智能分析和整理，将这些数据信息化，并做到数据落实到个人且实时同步。
2.2.2数据的开放性与可反馈性
在大数据背景下，开放式平台面向多用户，信息的透明度高，避免公司内部绩效信息不对称，使员工在竞争中自我监督、相互激励；大数据下的绩效管理系统能够提醒员工的不达标行为，因此员工能够及时改正自身错误，从而提高工作效率。[2]
2.2.3绩效考核可预测性
大数据背景下大量的数据信息提供使人力资源部能全面对员工的工作行为以及各影响因素进行分析，通过这些预测性分析及时对员工进行有针对性的调整以提高其工作效率。
3 A公司大数据时代下的绩效管理方案设计
3.1A公司绩效管理现状
A公司是一家农业产业化龙头企业，是集研发、生产、加工、销售于一身的大型现代种业企业，自1996年成立以来，不断在管理中深化和自我改造，在2011年企业实行战略变更后，A公司更加重视精细化的高效管理。
总结来看，A公司的绩效管理主要主要问题有：指标设计不合理，数据统计滞后，绩效反馈无结果以及与公司战略管理脱离。
3.2大数据背景下A公司绩效管理优化设计流程
3.2.1扩大A公司绩效数据来源
A公司的绩效考核数据应分为静态、动态和各部门分析数据三大类。员工材料的静态数据通过人力资源管理中心获取，主要包括员工年龄、学历、职位、工作经历等；工作情况的动态数据主要依靠大数据技术以及开放式平台对员工工作的跟踪记录，最终由大数据系统以文本、数字或图像、视频等形式存储；各部门的分析数据包含部门成果绩效的完成情况分析和各员工的贡献率、员工进程绩效中的得分点和贡献率，这一系列数据可以利用绩效仪表盘、基于“云计算”技能下的“共同体GTT企业云管理平台”等技能取得。[3]
3.2.2引入基于平衡计分卡下的KPI指标
（1）平衡计分卡
平衡计分卡理论认为，组织应从四个维度评价本组织的业绩，即财务维度、内部运营维度、客户维度、创新与学习维度，针对A公司实际情况选择对应有用的指标。
（2）关键业绩指标法（即KPI）
在平衡计分卡四个维度下引入相关的关键绩效指标可以更有针对性地实行绩效考核。
首先应该就A公司在四个财务、客户、内部运营、学习与发展四个维度上的战略目标对公司指标体系进行分解，制定了如下所示的各一级指标：
a、财务维度
利润、总资产报酬率、营业周期、销售收入、单元产品成本下降目标达成数目、成本费用控制目标完成率，均为考核指标。
b、客户维度
考核指标有大客户满意率、新产品上市综合评价得分；关注指标是重点老客户保有率；扣分指标有部门管理遭通报次数、质量事故未及时回应次数。
c、内部运营维度
考核指标有合格供应商比率、产品成品率、生产技术改进项目达成数目、招标规划完成率、财务核算抽检符合率；扣分指标是食品安全检查记录合格次数；加分指标是技术创新改进建立立项数目。
d、学习与发展维度
考核指标有关键职位人才培养计划实行合格率、部门关键岗位员工流失率；关键指标有生产技术问题及时解决率；扣分指标有公章、行政章严重违反管理规定次数；加分指标是合理化建议获奖数目。
显然，平衡计分卡的四维度在A公司的战略规划中并不占据相同地位，需要按照四个维度对公司的影响程度设置指标的比重，譬如财务维度的指标设置的权重会相对较大，占35%，客户类和内部运营类指标各占25%，学习与发展维度的指标占比15%。
4结束语
基于大数据下的企业绩效管理能够做到原始数据完整及时更新存储、分析数据同步量化，将企业的绩效管理层层划分，由企业所有者、经理层以及下级员工相互沟通、并行纠错，可以真正做到职工及时改错、企业适时调整的高效性，为企业发展战略的制定实施摆明了科学的、有针对性的决策依据。因此，在大数据已经成为时代潮流的背景下，企业应当积极应用大数据处理技术，将大数据与企业绩效管理充分结合，创新使用多元化的绩效考核工具，加强企业绩效管理的科学性、预测性与针对性，从而实现更好的公司治理。
参考文献：
[1]（美）ThomasH.Davenport.大数据分析[M].吴峻申译.机械工业出版社，2015.
[2]汪燕丹.大数据时代的企业绩效管理[J].经营与管理，2015，12：56-58.
[3]李德毅，郑思仪.大数据时代的创新思维[J].北京联合大学学报，2014，04：1-6.
[关键词]大数据；绩效管理；平衡计分卡；KPI
1大数据解析
研究机构Gartner指出“大数据是指通过常规软件等无法在一定的时间范畴内进行获取、管理和处置的数据的集合，是需要新的处理方式才可以拥有更强的决策、洞察和流程优化能力来顺应大量、高增长率和多样化的信息资产”。[1]大数据具有海量的数据范畴、迅速的数据流转、各式的数据类型和数据可用性密度低四大特征。
2大数据时代的绩效管理
2.1大数据下绩效管理内涵
大数据下的績效管理将大数据的处置技能运用到绩效管理系统中，精细处置和分析员工绩效过程与结果，达到数据真实完整和多维同步，进而有针对性的提高人力管理效能。企业应用大数据技能以及大数据下的开放式平台对员工工作实行跟踪记录，员工也可以将工作中的感受反馈到系统，最后由大数据系统对接收的各种数据以文本、数字或者图像、视频等格式存储，并做到及时更新。
2.2大数据下绩效管理的特征
2.2.1数据信息化处理和实时同步
大数据下的绩效数据不仅有结构化形式，更多的包括非结构化和半结构化数据，需要采用信息的智能分析和整理，将这些数据信息化，并做到数据落实到个人且实时同步。
2.2.2数据的开放性与可反馈性
在大数据背景下，开放式平台面向多用户，信息的透明度高，避免公司内部绩效信息不对称，使员工在竞争中自我监督、相互激励；大数据下的绩效管理系统能够提醒员工的不达标行为，因此员工能够及时改正自身错误，从而提高工作效率。[2]
2.2.3绩效考核可预测性
大数据背景下大量的数据信息提供使人力资源部能全面对员工的工作行为以及各影响因素进行分析，通过这些预测性分析及时对员工进行有针对性的调整以提高其工作效率。
3 A公司大数据时代下的绩效管理方案设计
3.1A公司绩效管理现状
A公司是一家农业产业化龙头企业，是集研发、生产、加工、销售于一身的大型现代种业企业，自1996年成立以来，不断在管理中深化和自我改造，在2011年企业实行战略变更后，A公司更加重视精细化的高效管理。
总结来看，A公司的绩效管理主要主要问题有：指标设计不合理，数据统计滞后，绩效反馈无结果以及与公司战略管理脱离。
3.2大数据背景下A公司绩效管理优化设计流程
3.2.1扩大A公司绩效数据来源
A公司的绩效考核数据应分为静态、动态和各部门分析数据三大类。员工材料的静态数据通过人力资源管理中心获取，主要包括员工年龄、学历、职位、工作经历等；工作情况的动态数据主要依靠大数据技术以及开放式平台对员工工作的跟踪记录，最终由大数据系统以文本、数字或图像、视频等形式存储；各部门的分析数据包含部门成果绩效的完成情况分析和各员工的贡献率、员工进程绩效中的得分点和贡献率，这一系列数据可以利用绩效仪表盘、基于“云计算”技能下的“共同体GTT企业云管理平台”等技能取得。[3]
3.2.2引入基于平衡计分卡下的KPI指标
（1）平衡计分卡
平衡计分卡理论认为，组织应从四个维度评价本组织的业绩，即财务维度、内部运营维度、客户维度、创新与学习维度，针对A公司实际情况选择对应有用的指标。
（2）关键业绩指标法（即KPI）
在平衡计分卡四个维度下引入相关的关键绩效指标可以更有针对性地实行绩效考核。
首先应该就A公司在四个财务、客户、内部运营、学习与发展四个维度上的战略目标对公司指标体系进行分解，制定了如下所示的各一级指标：
a、财务维度
利润、总资产报酬率、营业周期、销售收入、单元产品成本下降目标达成数目、成本费用控制目标完成率，均为考核指标。
b、客户维度
考核指标有大客户满意率、新产品上市综合评价得分；关注指标是重点老客户保有率；扣分指标有部门管理遭通报次数、质量事故未及时回应次数。
c、内部运营维度
考核指标有合格供应商比率、产品成品率、生产技术改进项目达成数目、招标规划完成率、财务核算抽检符合率；扣分指标是食品安全检查记录合格次数；加分指标是技术创新改进建立立项数目。
d、学习与发展维度
考核指标有关键职位人才培养计划实行合格率、部门关键岗位员工流失率；关键指标有生产技术问题及时解决率；扣分指标有公章、行政章严重违反管理规定次数；加分指标是合理化建议获奖数目。
显然，平衡计分卡的四维度在A公司的战略规划中并不占据相同地位，需要按照四个维度对公司的影响程度设置指标的比重，譬如财务维度的指标设置的权重会相对较大，占35%，客户类和内部运营类指标各占25%，学习与发展维度的指标占比15%。
4结束语
基于大数据下的企业绩效管理能够做到原始数据完整及时更新存储、分析数据同步量化，将企业的绩效管理层层划分，由企业所有者、经理层以及下级员工相互沟通、并行纠错，可以真正做到职工及时改错、企业适时调整的高效性，为企业发展战略的制定实施摆明了科学的、有针对性的决策依据。因此，在大数据已经成为时代潮流的背景下，企业应当积极应用大数据处理技术，将大数据与企业绩效管理充分结合，创新使用多元化的绩效考核工具，加强企业绩效管理的科学性、预测性与针对性，从而实现更好的公司治理。
参考文献：
[1]（美）ThomasH.Davenport.大数据分析[M].吴峻申译.机械工业出版社，2015.
[2]汪燕丹.大数据时代的企业绩效管理[J].经营与管理，2015，12：56-58.
[3]李德毅，郑思仪.大数据时代的创新思维[J].北京联合大学学报，2014，04：1-6.