高雅  

（内蒙古呼铁旅游广告集团有限公司，内蒙古 呼和浩特   010050）

摘要：通过分析大数据在国企人力资源绩效管理中的重要作用，包括提升绩效管理的精准性、效率、决策支持以及推动个性化发展。指出大数据视域下国企人力资源绩效管理面临的挑战，如数据整合与处理、数据安全与隐私保护、技术需用与人才短缺以及绩效管理理念与模式转变等。提出国企在大数据视域下人力资源绩效管理的创新实践策略，包括建立统一的数据管理平台、强化数据安全与隐私保护措施、加强大数据技术培训与人才引进以及推动绩效管理理念更新与模式创新。以期为国企适需大数据时代要求，提升人力资源绩效管理水平提供有益参考。

关键词：大数据；国企；人力资源绩效管理；创新实践；数据管理平台；数据安全

随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的热门话题和重要资源。在国企管理中，人力资源绩效管理作为核心环节，其科学性和有效性直接关系到企业的竞争力和可持续发展。传统的人力资源绩效管理方式通常依赖于主观评价和经验判断，缺乏数据支撑和科学性。如何将大数据技术需用于国企人力资源绩效管理中，提升其精准性、效率和决策支持能力，已成为当前亟待解决的问题。

一、大数据在国企人力资源绩效管理中的作用

1.大数据提升绩效管理的精准性

大数据技术的引入，为国企人力资源绩效管理的目标设定和评估提供了更为科学、准确的依据。传统绩效目标设定通常依赖于管理层的主观判断和历史经验，大数据则通过全面收集和分析员工的历史绩效数据、市场动态信息以及行业标杆数据，为绩效目标的设定提供了客观、全面的参考。大数据能够实时追踪员工的工作进度和成果，通过数据分析准确衡量员工的工作效率和质量，避免主观偏见和人为误差，使绩效评估更加公正、客观。

2.大数据促进绩效管理的效率提升

大数据技术在绩效管理流程中的需用，有效地提升了国企人力资源管理的效率。传统的绩效管理流程繁琐、耗时，而大数据技术的自动化处理能力使得绩效管理变得更加高效。国企可以建立绩效管理信息系统，通过系统集成多维度数据，实现数据的自动采集和整理。大数据分析技术能够快速筛选出关键绩效指标，对员工的绩效表现进行实时监控和预警，及时发现并解决绩效管理中的问题。

3.大数据增强绩效管理的决策支持

大数据为国企绩效管理提供了全面的数据支持，增强了决策的科学性。通过大数据分析，国企可以深入了解员工的工作状态、绩效表现以及潜在的发展空间，为绩效管理决策提供有力的数据支撑。大数据还能帮助国企预测未来的人力资源需求和市场趋势，为绩效管理策略的制定提供前瞻性的建议，使得国企能够更加科学地制定绩效管理政策。

4.大数据推动绩效管理的个性化发展

大数据技术助力国企实现绩效管理的个性化，满足员工的多元化需求。每个员工都有其独特的工作风格和发展需求，传统的绩效管理方式往往难以充分考虑员工的个体差异。而大数据通过深入分析员工的行为数据、职业发展规划以及个人偏好等信息，为国企提供了个性化的绩效管理方案。国企可以利用大数据了解员工的激励偏好，制定更加精准的激励政策，提高员工的满意度和忠诚度，不仅能够增强员工的归属感和认同感，还可以提高国企的人力资源管理水平和竞争力。

二、大数据视域下国企人力资源绩效管理面临的挑战

1.数据整合与处理的挑战

在大数据视域下，国企人力资源绩效管理面临着数据整合与处理的重大挑战。国企通常拥有庞大的员工队伍和复杂的业务结构，导致绩效数据的多样性和海量性。数据由于来源于不同的业务系统、部门或时间节点，导致格式不一，质量参差不齐。数据整合过程中，如何将这些分散、异构的数据有效整合在一起，形成统一、完整的数据视图，是国企面临的一大难题。数据清洗也是一项艰巨的任务，需要剔除错误、重复、无效的数据，确保数据的准确性和可靠性。此外，数据处理的高效性和实时性也是国企必须考虑的问题。随着业务的发展和市场的变化，绩效数据需要不断更新和迭代，如何快速、准确地处理这些数据，为绩效管理提供及时、有效的支持，是国企亟待解决的技术难题。

2.数据安全与隐私保护的挑战

大数据需用在为国企人力资源绩效管理带来便利的同时，也带来了数据安全与隐私保护的挑战。绩效数据涉及员工的个人信息、工作表现、薪酬福利等敏感内容，一旦泄露或被滥用，将对员工个人隐私和企业利益造成严重损害。大数据技术的开放性和共享性使得数据泄露的风险大大增加。黑客攻击、内部人员泄露、系统漏洞等都会导致数据的安全问题。

3.技术需用与人才短缺的挑战

大数据技术在人力资源绩效管理中的需用，对国企的技术水平和人才储备提出更高要求。目前国企在大数据技术需用方面的人才短缺问题日益凸显。一方面，具备大数据处理和分析能力的专业人才相对稀缺，难以满足国企对大数据技术的需求。另一方面，国企现有的人力资源管理人员由于缺乏大数据技术的相关知识和技能，难以有效利用大数据进行绩效管理。

4.绩效管理理念与模式转变的挑战

大数据技术的引入，对国企传统的绩效管理理念和模式带来了冲击和挑战。传统的绩效管理通常侧重于事后评价和结果导向，强调对员工工作成果的考核和奖惩。大数据技术使得绩效管理可以更加注重过程监控和实时反馈，强调对员工工作行为和表现的全面、客观评价。国企须更新绩效管理理念，从传统的以结果为导向的管理模式向以过程为导向的管理模式转变。国企还需要调整绩效管理的流程和方法，适需大数据技术的特点和要求。这些转变对国企的绩效管理提出了更高的要求和挑战，需要国企在实践中不断探索和创新。

三、大数据视域下国企人力资源绩效管理的创新实践

1.建立统一的数据管理平台

（1）明确数据来源与范围

构建数据管理平台的首要任务是明确数据的来源与范围。国企人力资源数据涵盖广泛，从员工的基本信息如姓名、年龄、教育背景，到工作业绩如完成的项目数量、质量评价，再到培训记录、薪酬福利等，这些数据都是绩效管理的重要依据。为了确保数据的全面性和完整性，国企需全面梳理现有数据资源，识别数据缺口，以及通过数据集成技术，将这些分散在不同业务系统、以不同格式存储的数据整合到统一的数据仓库中，为后续的数据分析提供了丰富的“食材”。

（2）数据标准化

数据标准化是数据管理平台建设的核心环节。国企需制定一套统一的数据标准体系，包括数据格式、命名规范、编码规则等。例如，对于员工姓名的存储，可以规定统一使用中文全称，避免昵称、英文名的混用；对于工作业绩的量化指标，可以设定统一的计算方法和单位。在数据标准化过程中，可以采用数据映射技术，将不同格式的数据“翻译”成统一的标准格式，确保数据的一致性和可比性，为后续的数据分析打下坚实基础。

（3）数据清洗与处理

原始数据往往存在各种问题，如错误、重复、缺失等，就像数据中的“噪音”，会严重影响数据分析的准确性和可靠性。国企需建立一套完善的数据清洗和处理流程。对于重复数据，可以采用数据匹配算法，如同人同名识别算法，对重复数据进行识别和合并；对于缺失数据，可以根据数据的性质和分布情况，采用数据插值方法，如线性插值、均值填充等，对缺失数据进行估算和填充。通过这些处理，确保数据的准确性和完整性，让数据“说话”更加有力。

（4）强化数据的实时性与可用性

在数据管理平台的建设中，数据的实时性和可用性同样至关重要。国企需建立数据更新机制，确保数据的及时性和准确性。比如，可以设定定时任务，每天或每周自动从各业务系统同步最新数据到数据仓库中。为了方便各部门和人员根据需要获取和利用数据，数据管理平台需提供便捷的数据查询和访问接口。例如，可以开发数据报表和仪表盘，通过图表、表格等形式直观展示关键绩效指标和数据趋势；提供数据API接口，支持与其他系统的数据集成和共享，让数据在国企内部“流动”起来，发挥最大价值。

2.强化数据安全与隐私保护措施

（1）数据加密

数据加密技术是保护数据安全的第一道防线。国企须紧跟技术发展的步伐，采用业界领先的加密算法，为存储和传输中的敏感数据提供强有力的保护。无论是员工的个人信息、薪酬数据，还是其他任何形式的私密信息，都需在数据生成的那一刻起就进行加密处理。即使数据在传输过程中被截获，恶意攻击者也难以破解其中的内容，如同给数据穿上了一件“隐形衣”。加密密钥的管理同样不容忽视。国企需建立起一套严密而完善的密钥管理制度，确保密钥的安全存储和定期更换。密钥的访问权限应严格限制，只有经过身份验证和授权的人员才能接触和使用。例如，国企可以采用先进的对称加密算法或非对称加密算法，对员工的薪酬数据进行加密存储和传输。建立密钥管理系统，对密钥的生成、存储、分配和销毁进行全生命周期的管理，确保密钥的安全性和可控性。

（2）数据脱敏

在数据共享或发布的场合，国企需谨慎处理敏感信息，以免泄露员工隐私。数据脱敏技术便是在这一场景下发挥重要作用的智慧面纱。通过对敏感信息进行脱敏处理，如模糊化、泛化或替换等，可以在保持数据一定分析价值的同时，有效防止数据被直接追溯到具体个人。以员工绩效统计报告的发布为例，国企可以对员工的姓名、工号等直接识别信息进行脱敏处理。用“员工A”、“部门B”等代替具体姓名和部门名称，既保证了数据的可用性，又有效保护了员工的个人隐私。即使报告被外部人员获取，也无法直接识别出具体员工的绩效情况。

（3）权限管理

建立严格的数据访问与使用权限制度是防止数据泄露和滥用的根本之道。国企需根据数据的敏感程度和业务需求，精心制定数据访问权限策略。对于高度敏感的数据，如员工个人薪酬、绩效考核细节等，需严格限制访问权限，只有经过特定授权的人员才能访问和使用。国企还需加强对数据使用行为的监控和审计。通过记录数据的每一次访问、使用、修改等操作日志，可以实时掌握数据的使用情况。一旦发生数据泄露或滥用事件，国企便能迅速追溯和定位问题源头，及时采取措施防止损失扩大。这就像为数据安装了一套全天候的监控系统，确保数据的安全可控。

3.加强大数据技术培训与人才引进

（1）大数据技术培训

国企在制定大数据技术培训计划时，需明确培训的目标，不仅涵盖提升员工的大数据理论知识，还需注重培养员工的实际操作能力和创新思维。为了确保培训内容的全面性和深入性，国企需细致规划培训内容，确保其覆盖大数据的多个核心领域。在培训内容方面，国企可以开设大数据基础概念课程，让员工深入了解大数据的起源、发展历程、特点以及在实际业务中的应用场景。通过生动的案例和形象的比喻，帮助员工打破对大数据的神秘感，激发其学习兴趣。数据分析技术课程也是必不可少的。在这类课程中，国企可以教授员工如何运用统计方法和机器学习算法进行数据分析，提升其数据处理和解读的能力。此外，大数据处理工具的学习也是培训的重要内容之一。国企可以介绍主流的大数据处理工具，如Hadoop、Spark等，并通过实际操作演示，让员工掌握这些工具的使用方法和技巧。为了增强培训的实用性，国企还可以结合企业自身的业务需求，设计针对性的大数据处理项目，让员工在实战中锻炼和提升。

为了满足不同员工的学习需求和习惯，国企需采用灵活多样的培训方式。线上课程是一种便捷、高效的学习方式。国企可以利用网络平台，提供丰富多样的在线课程资源，让员工随时随地进行学习，不仅节省了时间和空间，还能让员工根据自己的节奏和进度进行学习。线下研讨会则是促进员工交流和互动的重要途径。国企可以定期组织大数据技术研讨会，邀请行业专家和学者进行讲座和交流，让员工在轻松愉快的氛围中拓宽视野、增长知识。研讨会还可以为员工提供展示自己才华和成果的平台，增强其自信心和归属感。实战演练是提升员工实战能力的有效途径。国企可以结合实际业务需求，设计大数据处理项目，让员工参与其中。通过亲身体验大数据技术的魅力和挑战，员工可以加深对技术的理解和应用，提升自己的实战能力和创新思维。例如，国企可以组织员工参与客户行为分析项目，利用大数据技术挖掘客户潜在需求和行为模式，为企业的市场营销提供有力支持。

（2）人才引进策略

薪酬待遇是吸引人才的首要因素。国企在制定薪酬政策时，需充分考虑市场行情和大数据专家的实际价值，提供具有竞争力的薪资水平。不仅是对大数据专家专业能力的认可，也是对其市场价值的尊重。为了进一步激发大数据专家的工作积极性和创新精神，国企还可以设立项目奖金、年终奖等激励机制。例如，对于成功推动企业数据化转型或显著提升数据分析效率的项目团队，可以给予丰厚的项目奖金；对于年度表现突出的大数据专家，可以颁发年终奖以资鼓励。

职业发展前景是人才选择企业时的重要考量因素之一。国企需为大数据专家提供广阔的职业发展空间和晋升机会，让其看到在企业中的长远未来。国企可以设立大数据技术专家、高级数据分析师等职位序列，为大数据专家提供明确的职业晋升路径。鼓励大数据专家参与企业的决策过程，如参与数据治理委员会的会议、为企业战略规划提供数据支持等，充分发挥其在大数据技术方面的专业优势。

大数据专家通常具有独特的工作习惯和个性需求。国企在引进大数据专家时，需尊重其工作方式，提供灵活的工作安排和舒适的工作环境。例如，可以实行弹性工作制，允许大数据专家根据自己的工作节奏和效率来安排工作时间；对于需要远程协作或跨地域工作的大数据专家，可以提供远程办公的支持，让其能够在家中或其他地点高效地完成工作任务。

完善的福利体系是吸引和留住人才的重要保障。国企在为大数据专家提供基本医疗保障、养老保险等法定福利的基础上，还可以设立员工关怀基金，为遇到困难的员工提供及时的经济援助。国企可以定期组织员工旅游、健身等福利活动，增强团队的凝聚力和大数据专家的归属感。例如，可以每年组织一次旅游活动，让大数据专家在紧张的工作之余放松身心；或者设立健身房、提供健身补贴等，鼓励大数据专家关注自身健康，保持良好的工作状态。

4.推动绩效管理理念更新与模式创新

（1）树立数据驱动的绩效管理理念

数据驱动的绩效管理首先要求国企构建一套完善的数据采集和存储机制，需确保数据的全面性、准确性和时效性。例如，国企可以引入企业资源计划（ERP）系统，该系统能够实时记录员工的工作任务分配、完成时间、工作质量评价等关键绩效指标。通过这些数据，管理者可以直观地了解员工的工作状态和效率，为绩效评估提供客观依据。客户关系管理（CRM）系统的应用也是必不可少的，能够帮助国企收集客户反馈、满意度调查等关键信息，从而全面反映员工在客户服务方面的表现。

数据驱动的绩效管理不仅仅停留在数据的收集和存储上，更重要的是如何利用这些数据来提升管理的智能化水平。国企需积极引入大数据技术和人工智能算法，对海量数据进行深度挖掘和分析，以发现潜在的绩效问题和改进方向。以销售部门为例，国企可以利用数据分析工具对员工的销售业绩进行细致入微的分析。通过挖掘销售数据，管理者可以了解不同销售策略的有效性、客户群体的偏好变化以及市场动态等关键信息，对于制定销售策略、调整产品组合以及优化客户服务都具有重要的指导意义。例如，当数据分析显示某类产品在特定客户群体中的销量下滑时，管理者可以及时调整销售策略，推出针对性的促销活动或新产品，以提高销售业绩。此外，大数据技术还可以应用于员工的职业发展规划中。通过分析员工的历史绩效数据、培训记录以及职业兴趣等信息，国企可以为员工提供更加个性化的职业发展规划建议，帮助员工实现个人价值与企业目标的双赢。

数据驱动的绩效管理理念还要求国企在决策过程中充分依赖数据。无论是制定绩效目标、评估员工表现还是调整管理策略，都应基于客观、准确的数据分析。这种数据驱动的决策方式能够减少主观臆断和经验主义的影响，提高决策的科学性和有效性。国企还需建立持续改进的机制。通过定期分析绩效管理数据，发现管理中存在的问题和不足，并及时采取措施进行改进。例如，当数据分析显示某部门的员工满意度下降时，管理者可以深入调查原因，并针对性地调整管理策略或工作环境，以提高员工的满意度和忠诚度。

（2）构建实时反馈与智能化评估的新模式

在将数据驱动的绩效管理理念融入国企实践的过程中，构建基于大数据的绩效管理新模式显得尤为重要。该新模式的核心在于实时反馈机制和智能化评估系统的建立，共同为国企的绩效管理带来了前所未有的变革。

传统绩效管理通常存在反馈滞后的弊端，员工难以及时了解自己的工作表现和改进方向。为了打破这一局限，国企需要构建实时反馈机制，依托于大数据技术，能够实时收集和分析员工的工作数据，一旦发现问题或异常，便立即反馈给员工和管理者。以生产线上的工人为例，其工作效率、产品质量等数据可以通过物联网设备实时收集。当系统监测到效率下降或产品质量问题时，会立即发送提醒信息给工人和管理者。工人可以及时调整自己的工作状态，管理者也可以迅速采取相应措施，如调整生产流程或提供必要的培训，以确保生产效率和产品质量的稳定。

智能化评估系统是传统绩效评估的升级版，利用人工智能算法对员工的工作数据进行深度挖掘和分析，从而得出更客观、准确的评估结果。传统绩效评估往往依赖于人工评价，这种方式存在主观性和不准确性，难以全面反映员工的真实工作表现。而智能化评估系统则能够自动计算员工的绩效得分，并生成详细的绩效报告。以研发部门为例，系统可以根据员工提交的代码量、代码质量、项目完成情况等数据，综合评估员工的工作表现。绩效报告不仅包含员工的绩效得分，还详细列出了员工的技术特长、需提升领域及具体改进建议。管理者通过这些报告，可以更全面地了解员工的工作表现，为制定更合理的绩效管理策略提供有力的数据支持。

四、结语

基于大数据视域，对国企人力资源绩效管理的创新实践进行深入探讨。通过分析大数据在国企人力资源绩效管理中的重要作用及面临的挑战，提出相需的创新实践策略。不仅有助于国企建立统一的数据管理平台，强化数据安全与隐私保护措施，加强大数据技术培训与人才引进，还能推动绩效管理理念更新与模式创新。随着大数据技术的不断发展和完善，国企人力资源绩效管理将迎来更加科学、高效和个性化的新时代。

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