大数据背景下的人力资源绩效管理创新研究 .docx

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中小企业管理与科技

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然大数据和人工智能技术为绩效管理提供了有力支撑，但目前的智能化决策系统并不完善。一方面，系统可能无法准确确定影响员工绩效的主要因素或给出有针对性的改进建议；另一方面，智能化决策系统极易受到数据偏差、算法局限性等因素的影响，导致决策失误。第三，绩效管理缺乏个性化特征。大数据环境下，个性化管理是绩效管理发展的一个重要趋势。但很多企业在实际工作中并没有完全遵循个性化原则。一方面，评估标准过于笼统，没有针对不同职位的特点建立适应性强的评估标准；另一方面，激励机制针对性不强，不能有效地调动职工的积极性与创造力。第四，定性与定量指标不足。绩效管理，定性与定量指标兼顾是关键，但不少企业对绩效指标的设置失之偏颇。一方面，过度强调量化指标，会导致忽视员工的工作质量；另一方面，定性指标具有主观性、模糊性等特点，会影响评价的准确性、公正性。第五，绩效数据未披露。绩效数据公开透明，是保证绩效管理公正有效的关键。但出于对数据泄露的担忧，考虑到员工的不满情绪或者内部矛盾，许多企业选择不披露绩效数据。这不仅会弱化员工对绩效管理的信任，而且会使员工对绩效评估结果产生怀疑和不满。

4大数据背景下人力资源绩效管理的创新策略

4.1加强对绩效数据的整理

在大数据时代背景下，人力资源绩效管理变得日益重要，绩效数据整理成为衡量员工绩效、优化绩效管理的关键一环。对于每一家企业来说，如何高效、精准地整理绩效数据已经成为管理者亟待解决的一个棘手难题。

第一，建立完善的数据采集系统。在大数据时代背景下，各企业应具备运用多样化的信息化工具的能力，如绩效管理软件和数据分析工具等，以实现对员工绩效数据的实时监控和有效收集，从而减少人为干扰和错误，保证资料的全面性和及时性。第二，合理规划数据整理流程。管理者可以制定清晰的数据整理流程和标准，明确各个环节的负责人和时间节点，以确保数据整理工作的顺利开展。同时，为提高效率，可以探索自动化数据整理的各种可能，减少人工干预和时间成本。此外，保证数据质量是数据整理工作的关键，管理者要注重数据的准确性、完整性和一致性，努力避免数据的重复、漏记和错误，从而保证所整理数据的可靠性和可参考性。同时，定期对数据进行清洗和核查是必不可少的步骤，及时发现数据中出现的问题并进行纠正。第三，数据的可视化和分析，是绩效数据整理的重要环节。在数据可视化工具的帮助下，管理者可以直观地了解员工绩效数据的变化趋势和规律，发现可能出现的问题和机会，并及时地制定调整和改进措施。同时，结合数据分析方法探讨员工绩效数据背后的因果关系，为企业决策提供有力辅助。

4.2强化智能化的决策支持

在大数据时代背景下，强化人力资源绩效管理的智能化决策支持逐步成为组织优化运作、增强竞争力的重要手段。在科学技术日益进步的今天，人力资源管理已经引入多种方法与技术，这有助于企业更加高效地对员工绩效进行评价与改进。通过智能化决策支持，不仅能够对员工绩效进行较为客观的评价，而且能够为管理者提供更为精准的数据支持以辅助其制定更为科学的决策。

常用的智能化决策支持方法之一就是以大数据为基础建立绩效管理系统，该系统运用大数据分析技术对大量员工数据进行搜集、整理与分析，从而辅助管理者对员工绩效进行全面而准确的评价。通过该系统，管理者能够实时掌握员工的工作绩效，及时发现存在的问题，并采取改进措施。除大数据分析之外，人工智能技术在智能化的决策支持方面得到了广泛的应用。借助机器学习与自然语言处理，人工智能系统能够帮助管理者更深入地了解员工需求与行为，并提供个性化绩效管理方案。例如，管理者通过智能化推荐系统能够针对员工特点及业绩为他们量身定做合适的培训计划，以提高其工作效率及满意度。另外，智能化的决策支持方法包括数据可视化技术。通过将大量的员工数据以直观易懂的图片和报表展示，管理者可以更直观地了解员工的绩效变化趋势和关键指标，从而更好地制定绩效改进计划和调整管理策略。

总体来看，随着智能化技术的发展与运用，面向人力资源绩效管理的智能决策支持方法显得日益重要。这些办法既能帮助企业对员工进行更好的管理与激励，又能为组织发展奠定更坚实的基础。

4.3开展个性化的绩效管理

大数据时代下，人力资源绩效管理正在走向个性化、定制化这一新阶段。导入个性化绩效管理方法，能够为企业带来更准确、更高效的人才管理模式，从而促进员工工作积极性与工作质量的提高。

第一，个性化的绩效管理方法是通过对员工工作绩效数据的采集、分析，为企业带来一个较为客观和综合的绩效评