大数据背景下企业人力资源绩效管理创新策略

刘涵 对外经济贸易大学保险学院

摘要：大数据的应用给企业人力资源绩效管理创新带来了机遇。本文通过对大数据特点及人力资源管理目标的解读，挖掘大数据对人力资源绩效管理的价值。在此基础上，分析其给人力资源绩效管理带来的创新，如数据驱动的绩效评价、实时监控和反馈、个性化发展和激励、预测性分析和人才规划、跨部门协作和知识共享、智能化工具和系统支持，并提出创新策略，即强化数据意识、健全绩效管理体系、创新管理机制和方法、完善绩效考核标准。

关键词：绩效管理；大数据；绩效管理创新；大数据与绩效管理融合

随着科技的持续发展，大数据技术已经渗透到各行各业，企业的研发、生产、经营、管理等都离不开大数据技术的应用，并且不断与企业经营各环节融合创新。绩效管理是人力资源管理的重要项目，人力资源管理是现代企业经营管理的重要组成部分。大数据技术与人力资源绩效管理融合，能够以数据驱动决策，提高绩效评估的公平性和透明性，提升培训效果，实时监控和反馈，预测和预防问题，提高员工满意度和忠诚度，进而提升企业人力资源管理的整体水平。

一、大数据以及企业人力资源管理概述

(一)大数据及其特点

1、大数据的含义

大数据是指通过技术手段获取、存储、处理和分析规模庞大、复杂多样的数据集合。这些数据集合往往包含了传统数据库无法处理的海量数据、非结构化数据以及实时数据等。

2、大数据的特点

一是体量大。大数据最显著的特点是数据量非常庞大，传统数据处理工具无法处理如此庞大体量的数据。这些数据有不同的来源，如社交媒体、传感器、交易记录等。

二是速度快。数据生成和处理的速度非常快。例如，社交媒体上的帖子、金融交易数据、物联网设备的数据等都在实时产生并需要快速处理。

三是种类多。大数据包括各种类型的数据，如结构化数据(数据库中的表格数据)、半结构化数据(数据格式)以及非结构化数据(文本、图像、视频)。

四是价值密度低。大数据中包含的信息量很大，但其中真正有价值的数据可能只占很小一部分，需要通过高效的数据分析技术从中提取出有价值的信息。

五是真实性需要分析。大数据的质量和准确性通常需要进行进一步确认，确保数据的真实可靠需要对数据进行分析。

六是可视化。通过图表、仪表盘等方式直观展示数据。

七是复杂性。大数据的处理和分析需要复杂的技术和算法。

总之，大数据技术旨在克服传统数据在处理大规模数据时所遇到的挑战，从而提供更有效的数据存储、管理、分析和应用解决方案。

(二)人力资源绩效管理及目标

1、人力资源绩效管理的含义

绩效管理是人力资源管理中的一种方法，不仅评估员工的工作表现，还包括与员工讨论目标、提供指导和支持、发展员工技能和能力，与员工一起规划职业发展路径等方面。

2、人力资源绩效管理目标

一是明确期望和目标，提高员工绩效。确保员工理解组织的战略目标，并明确员工在实现这些目标中的角色和责任；通过持续反馈和指导，帮助员工提升工作表现和技能水平。

二是促进员工发展，加强沟通和反馈。通过识别员工的强项和发展需求，提供培训和职业发展机会，支持员工的职业成长；建立开放的沟通渠道，鼓励员工和管理层之间的双向反馈，并确保员工了解他们的工作表现并及时进行改进。

三是激励员工，优化资源配置。通过公平和透明的绩效评价体系，激励员工努力工作，提升工作积极性和满意度；根据员工绩效评估结果，合理配置和调整人力资源，确保企业资源的有效利用。

四是提高组织效能，加强责任意识。通过绩效管理体系，持续监控和改进业务流程和工作方法，提高组织的整体效能和竞争力；通过明确的绩效目标和考核标准，增强员工责任意识的同时，也增强他们自我管理的能力。

绩效管理不仅重视结果，更关注过程，旨在通过系统性的管理方法，持续提升员工和组织的整体绩效，确保企业目标的实现。

二、大数据技术对企业人力资源绩效管理的重要性

(一)数据驱动决策，提高绩效评估的公平性和透明性

大数据技术能够收集和分析大量的员工绩效数据，客观评估员工的绩效，帮助企业做出更科学合理的决策；基于大数据的绩效评估体系，可以减少人为主观因素的影响，确保评估的公平性和透明性。

(二)实时监控和反馈，预测和预防问题

大数据技术实现对员工绩效的实时监控和反馈，帮助员工及时了解自己的工作表现，并进行相应的调整和改进；通过大数据分析，企业可以识别潜在的绩效问题和风险，如员工可能出现绩效下降问题，及时采取干预措施，从而减少问题发生。

(三)提升培训效果，提高员工满意度和忠诚度

大数据可以更好地了解每个员工的特长、弱点和职业发展需求，从而制定个性化的绩效管理计划和职业发展路径。大数据能够识别员工技能差距，进而了解员工的培训需求，从而制定针对性培训，提高培训的效果和投资回报率；通过对绩效数据的分析，企业可以更有效地配置人力资源，确保将合适的人安排到合适的岗位，提高员工的满意度和忠诚度。

总体而言，大数据技术通过提供深度的数据分析和洞察，能够大幅提升企业人力资源绩效管理的科学性和有效性，帮助企业实现更高的运营效率和竞争力。

三、大数据背景下企业人力资源绩效管理的创新内容

在大数据背景下，企业可以采取一系列创新举措来提升人力资源绩效管理的效率和效果：

(一)数据驱动的绩效评估，实时监控和反馈

利用大数据技术收集、分析员工的工作数据和表现指标，以客观的数据为基础进行绩效评估，减少主观评价的偏见，提高评估的准确性和公平性；通过实时数据分析和监控技术，及时发现员工的工作表现问题和潜在风险，并及时给予反馈和指导，帮助员工及时调整工作方向，提升绩效水平。

(二)个性化发展和激励，预测性分析和人才规划

企业基于员工的个人数据和偏好，为他们提供个性化职业发展规划和激励措施，帮助员工更好地发挥潜力、提升工作动力；利用大数据分析预测员工的流动趋势和绩效走向，为企业发展提供人才规划和战略决策参考，及时调整人才配置和培养计划。

(三)跨部门协作和知识共享，智能化工具和系统支持

企业通过大数据平台和技术，促进不同部门之间的数据共享和知识传递，使人力资源管理实现了跨部门的协作与整合，提高工作效率和绩效；大数据与绩效管理的融合，提升了信息化水平。企业可以利用人工智能、机器学习等技术开发智能化的人力资源管理工具和系统，实现自动化的数据处理、分析和决策支持，提升管理效率和决策水平。

总之，通过绩效管理与大数据结合，企业可以实现人力资源绩效管理的创新，提升管理水平和组织竞争力。

四、大数据背景下企业人力资源绩效管理创新的策略

(一)强化数据意识

首先，培养数据文化。在企业内部培养形成数据驱动的文化，强调数据的重要性。通过培训和宣传，让所有员工尤其是管理层，意识到数据在企业决策以及绩效管理中的重要性。

其次，加强数据素养培训。为人力资源团队和管理层提供数据分析和处理技能的培训，如基础的数据分析方法、数据工具的使用、数据可视化技术等，以加强数据素养。强化数据意识，为人力资源绩效管理的创新奠定良好基础。

(二)创新管理机制和方法

企业通过先建立数据驱动的绩效管理系统，然后设立跨部门数据分析团队，再引入持续反馈机制等，创新管理机制；企业可以应用个性化绩效评估、预测和预防措施、动态目标管理、数据驱动的招聘与培训(根据员工招聘的绩效数据评估发展潜力)、员工情绪与满意度分析、绩效数据可视化(提供个性化的绩效报告)、社交网络分析(优化团队结构和沟通方式，提高团队合作效率)等，进行管理方法的创新。创新管理机制和方法，能够提高管理的精准性和有效性，促进人力资源绩效管理的全面升级。

(三)健全绩效管理体系

首先，建立全面的数据收集体系，利用多种数据源，如员工考勤记录、客户反馈、培训数据等，全面收集员工绩效相关的数据。

其次，多维度设计绩效指标。根据岗位职责和工作性质设计清晰、明确、可操作、可衡量的考核指标，如定量指标(销售额、项目完成情况等)和定性指标(客户满意度、创新能力等)。还可以根据员工的工作特点和个人发展需求，制定个性化的绩效指标，如设定与员工个人发展方向一致的绩效目标。

再次，制定透明的绩效评估流程和标准，让员工清楚了解评估的依据和过程。如利用数据可视化工具以及利用大数据技术减少人为主观因素的影响，提高绩效评估的公平性与透明性。

最后，开放沟通渠道，鼓励员工表达不同的意见和建议，积极参与绩效管理过程。健全绩效管理体系，提高绩效管理水平，增强企业的竞争力。

(四)完善绩效考核标准

企业完善绩效考核标准，应建立透明的考核流程，包括考核时间、频次、方法等。通过大数据技术，动态调整和优化绩效指标。在必要时，引入第三方评估机构，对绩效考核进行独立评估，确保考核结果的公正性和客观性。定期评估绩效考核标准的适用性，根据评估结果和行业变化以及市场趋势不断优化和调整考核标准，保持其前瞻性和适应性。完善绩效考核标准，提升绩效管理的精准性和有效性，激发员工的积极性，提升人力资源管理水平。

五、结语

大数据具有价值密度低、体量大、速度快、种类多、可视性等特点。绩效管理能够促进员工发展、加强沟通和反馈、优化资源配置、激励员工强化责任意识。大数据给绩效管理带来数据驱动的绩效评价、实时监控和反馈、个性化发展和激励、预测性分析和人才规划、跨部门协作和知识共享、智能化工具和系统支持等的创新。企业采取强化数据意识、健全绩效管理体系、创新管理机制和方法、完善绩效考核标准等措施，能够使大数据与人力资源绩效管理更好融合，促进其创新，提升人力资源管理水平，推动企业的可持续发展。

参考文献：

[1]林沛纯.人力资源绩效管理创新企业如何避免踩坑[J].中国商人,2023(10)：42-43

[2]窦微，姜佩含.数字经济对企业人力资源创新绩效管理的影响研究[J].商场现代化,2023(22)：72-74

作者简介：

刘涵，女，1994年10月生，北京人，本科，对外经济贸易大学保险学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：劳动经济学-人力资源管理。