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| 大数据下企业绩效评价体系优化思考 |
| 第734期 作者：□文/樊若兰 时间：2024/8/1 14:04:00 浏览：295次 |
［提要］ 随着科技的发展，将大数据技术融入企业绩效评价体系已是不可或缺的一步，采用大数据分析技术有助于加快企业的升级与转型，在大数据背景下企业绩效评价体系面临着新的挑战和机遇。对此，本文首先阐述大数据技术对企业绩效评价体系的重要性，但企业绩效评价体系在大数据时代也存在着诸多问题，就此提出相应的解决建议。
关键词：大数据技术；绩效；企业绩效评价体系
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2023年11月27日
大数据技术的应用可以帮助企业收集、处理和分析大量的数据，从而为决策提供更加科学和准确的信息，同时大数据技术也可以帮助企业实现数据的精细化管理，提高企业的管理水平和运营效率。总之，企业绩效评价应结合大数据技术，加强数据管理和分析团队的建设，提高团队成员的技能和素质，以建立完善的数据挖掘算法，提高数据处理效率和准确性。
一、大数据技术对企业绩效评价体系的重要性
（一）提升企业的管理水平和运营效率。通过建立基于数据的绩效评价体系，企业可以更加客观地评估员工和部门的业绩表现，避免主观判断的误差，提高决策的科学性和准确性，从而帮助企业实现数据的精细化管理。通过对数据的深入分析和挖掘，企业也可以了解员工和客户的需求和偏好，以提高企业的管理水平和运营效率。
（二）优化资源配置。大数据背景下，企业可以通过对数据的分析，了解市场和消费者的需求，从而更加精准地进行资源配置。基于大数据的绩效评价体系可以帮助企业发现潜在的问题和改进空间。通过对各种数据的分析和比较，企业可以及时找出管理和运营中的不足之处，提出改进措施，提高企业的整体运营效率和竞争力。通过对销售数据、库存数据、财务数据等的分析，企业可以优化生产和销售流程，提高资源的利用效率，实现更高效的资源配置。同时，大数据技术可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，及时调整战略和决策，提高企业的市场竞争力，从而促进企业战略目标的实现。
（三）提高员工工作效率。一方面大数据技术可以自动化处理大量的数据，相对于传统的绩效评价体系，大数据技术可以获取更全面、更准确的数据，从而更准确地评估员工的绩效，相对减少人工干预，提高评价的公正性和客观性，缩短评价周期，以提高评价效率。另一方面大数据背景下的绩效评价体系提供更客观的评估标准，可以让员工更加明确自己的工作任务和职责，从而及时为员工提供反馈和建议，以帮助员工了解自己的优点和不足之处，明晰自己的职业发展路径和晋升机会，进而有针对性地改进工作表现。同时，企业可以根据大数据算法得出的绩效评价结果对员工进行奖励或惩罚，以制定员工培训计划和发展计划，激励员工提高工作效率和质量，为员工提供更多的发展机会和挑战。
大数据背景下企业绩效评价体系的重要性主要体现在提高决策的科学性和准确性、优化资源配置、提高员工工作效率等方面。为了充分发挥大数据技术在企业绩效评价体系中的作用，企业需要建立科学、合理的绩效评价体系，加强数据管理和分析团队的建设，提高企业绩效评价水平。
二、大数据背景下企业绩效评价体系存在的问题
（一）数据处理难度大。大数据时代，数据量巨大且复杂，处理难度大。企业需要投入大量资源来处理和分析这些数据，以支持绩效评价体系的建立和完善。而且，大数据中可能不仅包括传统的数字和文字数据，还包含大量的图像、音频、视频等非结构化数据，这些数据的处理需要采用不同的技术和方法，使得数据处理的难度增加。大数据时代，数据的分析和决策变得更加复杂和困难，企业需要具备强大的数据分析能力和决策能力，能够从大量的数据中提取有用的信息，并据此做出正确的决策，否则可能会导致评价结果不够准确和公正，也可能会影响企业的战略决策和业务发展。
（二）评价体系建立困难。大数据背景下的企业绩效评价体系较为复杂，需要根据不同的业务需求和数据特点进行定制和优化，建立难度较大，而且不同的评价体系也会产生不同的评价结果，这也会影响企业的决策和战略规划。绩效评价体系的构建需要建立清晰的评价标准，以便能够客观地评价企业的绩效，但是在实际操作中，往往存在评价标准不清晰、不具体、不量化等问题，导致评价结果存在主观性和不确定性，难以发挥绩效评价的作用。此外，绩效评价体系应该能够随着企业战略目标和业务发展的变化而变化，但是在实际操作中，往往存在绩效评价体系过于死板、缺乏灵活性等问题，导致绩效评价结果难以反映企业的实际情况和未来发展需求。
（三）缺乏专业人才。随着大数据技术的不断发展，企业绩效评价体系也在不断演变和升级。这意味着相关人才需要不断学习和更新自己的专业技能，以适应不断变化的工作需求。然而，这种不断学习和更新的过程往往需要投入大量的时间和精力，增加了企业的培训成本。且与传统的绩效评价体系的构建不同，大数据技术应用繁琐，流程复杂，大数据时代的绩效评价不仅要求员工具备基本的绩效管理知识，还要求员工具备数据分析、信息系统操作等多方面的复合型知识，这种高要求使得企业在寻找和培养相关人才时面临更大的挑战。更糟糕的是，大数据技术在企业绩效管理中的应用仍处于探索阶段，因此市场上具备相关技能和经验的人才相对较少，这使得企业在招聘和选拔合适的人才时面临更大的困难。
（四）隐私和安全问题。随着技术的发展，人们对各类信息的获取也相对容易，虽然这对企业绩效评价体系的构建来说更为方便，例如为了更好地分析和利用绩效数据，企业可能需要与其他部门或外部机构进行数据共享和开放。但从另一角度来看，在构建绩效评价体系时，正因为需要收集和处理大量的员工和客户数据，在这个过程中，一旦企业的信息防护管理出现问题，或者没有采取合适的安全措施，就可能会造成数据泄露，甚至可能损害企业的声誉和利益。而且，绩效数据需要被长期存储和管理，如果企业的数据保护措施不足，可能会遭受黑客攻击、内部人员泄露等安全风险，导致数据损坏或丢失。这些信息的安全性和隐私保护问题也正是企业在构建绩效评价体系时需要考虑的重要问题。
三、大数据背景下企业绩效评价风险应对策略
（一）强化数据处理能力。企业可以引进先进的数据处理技术和工具，提高数据处理效率和准确性，利用大数据技术，构建财政大数据平台，整合各级资金使用单位间的信息壁垒，实现财政数据的全面收集、分析和整合。同时，加强数据管理和分析团队的建设，提高团队成员的技能和素质。大数据技术的应用需要相关人员具备较高的专业素质和技能水平，因此需要加强对绩效评价人员的培训和教育，针对现有员工，制定并实施系统的培训计划，包括大数据分析技术、绩效评价体系、项目管理等方面的知识和技能。通过定期的培训和研讨会，不断提高员工的业务能力和素质，提升员工的专业素质和技能水平，以更好地应用大数据技术进行绩效评价。
（二）建立数据质量管理体系。在大数据背景下，数据的来源更加广泛和多样。除了传统的财务数据，还可以包括客户数据、员工数据、市场数据等。通过拓展数据来源，可以更全面地了解组织的运营情况，为绩效评价提供更丰富的信息。但将获取的所有数据都用于构建企业绩效评价体系也并不现实，因为这些数据中存在着“有用数据”和“无用数据”，故企业可以建立完善的数据质量管理体系，包括数据采集、清洗、预处理等环节，以确保数据的准确性和可靠性，进一步提升评价效率。此外，还可以通过大数据技术，转变数据收集和处理方式，即收集的数据类型不再局限于结构化数据，还应包括视频音频等非结构化数据，从而加大绩效评价的高效性。
（三）定制优化评价体系。企业可以根据自身业务需求和数据特点，定制适合自己的绩效评价体系。首先，企业应制定清晰的评价指标，这些指标能够反映企业的战略目标和价值观，并能够通过大数据分析来量化和衡量，以确保评价的准确性。通过大数据技术，可以对历史绩效数据进行深入分析，提取关键数据信息，进一步完善指标体系和评价方法，对企业绩效进行全面分析和评价。同时，在大数据背景下，绩效评价指标需要更加全面和客观，除了财务指标，还应关注非财务指标，如客户满意度、员工满意度、市场占有率等，通过大数据技术收集和分析这些数据，优化绩效评价指标，提高评价体系的公正性和客观性。
（四）加强专业人才引进。在加强绩效评价人员培训的同时，企业也应该对绩效评价人才的引进保持重视的态度。大数据时代，在招聘过程中应注重选拔具有大数据分析能力和绩效评价经验的专业人才。对于具有出色大数据分析和绩效评价能力的个人或团队，可适当放宽条件，以吸引更多优秀人才。企业可以加强对相关领域人才的培养和引进，提高团队的整体素质和能力。同时，也可以与高校、研究机构等合作，共同培养具备大数据分析和绩效评价能力的人才，通过课程设置、实习实训等环节，为学生提供更多的实践机会，帮助他们更好地掌握相关技能，共同培养和引进专业人才。此外，企业应通过定期对员工进行绩效评价，了解员工的工作表现和潜力，为后续的人才培养和引进提供参考。
（五）构建完善的信息安全保障体系。首先，企业应制定完善的信息安全管理制度，明确信息安全管理的目标、原则、流程和责任分工，要加强对数据使用者的管理和监督，避免出现信息泄露和滥用的情况；其次，建立信息安全审计和监管机制，通过定期的审计和监管，确保信息安全管理制度的执行和信息安全事件的及时发现和处理；再次，企业应对系统和软件进行安全评估，找出存在的安全隐患，并进行针对性的修改和改进；最后，建立信息安全事件应急预案，以便在发生信息安全事件时能够迅速响应。
总之，在大数据背景下，构建绩效评价体系需要结合大数据技术，全面分析和优化数据，提高评价体系的科学性和客观性。同时，需要加强信息安全保障体系的构建，提高相关人员的素质和能力水平，以推动绩效评价体系的持续改进和优化。
综上，在经济新常态背景下，大数据技术也在日新月异，企业绩效评价体系应抓住这个时机，顺势而上。尽管大数据技术对企业绩效评价体系有着至关重要的作用，例如提升企业管理水平和运营效率、优化资源配置、提高员工工作效率等，但在大数据背景下，企业绩效评价体系仍存在着诸多风险问题，如数据处理难度大、评价体系构建困难、缺乏专业人士、存在隐私与安全问题等。对此，本文提出相应建议以解决问题，即强化数据处理能力、建立数据质量管理体系、定制优化评价体系、加强专业人才引进、构建完善的信息安全保障体系等。在大数据时代，为保证企业自身发展的稳定性，需将大数据技术进行充分运用与发展，以创造良好的企业绩效评价体系，为企业的长期效益提供保障。
（作者单位：河北工程大学管理工程与商学院）
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