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“数”中自有黄金屋——绩效管理在大数据背景下的挑战与完善

日期: 2018-02-09
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“数”中自有黄金屋——绩效管理在大数据背景下的挑战与完善

绩效管理在大数据背景下的挑战与完善

“数”中自有黄金屋——绩效管理在大数据背景下的挑战与完善    改进咨询 | 郜军     “数”中自有黄金屋——绩效管理在大数据背景下的挑战与完善


郜军:

绩效改进专家,清华大学、浙江大学、中国人民大学等高校特聘专家,改进咨询首席项目顾问兼顾问总教练,曾在金杯集团担任过集团团委书记、汽车制造厂党委书记兼副厂长、实业公司总经理;东软集团担任分公司副总经理、数字医疗人力资源总监、培训中心总经理等管理职务。

●前言

“大数据”的应用,在当今企业管理中已成为被普遍认知的一个理念,但是,它不是今天才存在的,其实它一直就在我们身边!

首先,给大家分享一个让我难忘的“职场经历”:

记得在2003年年初,我入职在一家知名的软件企业担任行政部长职务,在一次报销办公电费的过程中,发生过这样一件事,负责电费缴纳的员工,告诉我本月的电费,并让我签字确认,同时说还需要领导签字,于是我签字之后提请上级领导审批,结果在领导办公室发生了这样一个场景:

我:领导您好,这是本月的电费,请审批。

领导:为什么是这些数据?你能告诉我原因吗?这些数据正常吗?

我顿时茫然了,觉得领导问得对,但是我却回答不上来,因为没有准备!

回去之后,我询问负责电费的同事,他告诉我说,去年基本上也是这些费用,因为在现在公司尚未使用空调,所以电费没有那么多?我感觉他说的有道理,于是乎再一次去面对领导,请求审批,场景如下:

我:领导,由于现在公司尚未使用空调,所以电费并不是很多,而且与去年同期的费用基本上持平。

领导:我就是想知道,持平就是正常的吗?这个数据你能说是正常的吗?为什么?

看到领导质疑的目光,我越加感到我工作的失职,内心告诉自己一定要拿出“数据”,让数据说话!当天晚上,我带领部门的所有员工,分别从“照明、动力设备、办公台式机、笔记本、服务器、辅助设施”等等用电设备与耗电量,做了认真的“数据分析”,通过如下几个方面的测算,即:

照明电费=灯具数量ⅹ耗电量ⅹ平均使用时间ⅹ电费单价

台式机电费=台式机数量ⅹ耗电量ⅹ平均使用时间ⅹ平均使用比例ⅹ电费单价

笔记本电费=笔记本数量ⅹ耗电量ⅹ平均使用时间ⅹ平均使用比例ⅹ电费单价

服务器电费=服务器数量ⅹ耗电量ⅹ24小时ⅹ30天ⅹ波峰/波谷电价

辅助设备电费=公共资源设备数量ⅹ耗电量(含线损)ⅹ使用时间ⅹ波峰/波谷电价

测算的结果接近我们的实际电费!

第二天,带着这样的结果再次来到领导办公室,得到的答复是——我要的就是这个!批复通过!

—— —— ——

这段经历虽然已经过去十多年了,但是每次想起就好像发生在昨天,之所以让我记忆犹新,其实是这段经历,开启了我对数据关注的工作习惯!

我非常感谢我这位“严厉”的领导!

那么今天,我就给大家分享一下“大数据”与绩效管理的一些关系,以及我们应该具备的管理能力。

一、辨析绩效管理的基本内涵

“要想应用、先找联系”,这是数据管理的核心基础,没有联系的数据一定是“垃圾数据”,下面我们来探寻一下绩效管理和大数据的链接方式会有哪些?

理解绩效管理的核心,必须要把握如下几个关键点:

1.绩效管理的基本定义

任何学习都要先从定义开始,只有明晰内涵,方可实践,总体来讲绩效管理的核心内涵包含下面三个方面,即:

目标管理:明确企业战略目标、找到员工与目标之间的差距、并辅以有效的培养手段、实现企业目标。

职业生涯管理:帮助员工做好职业生涯规划,即通过绩效表现的特征性结果和行为,帮助员工规划在组织内部的职业发展路径。

员工培养:有效寻找核心骨干的管理工具,通过绩效表现所需的关键能力要求,设计完善提升的有效方法。

上述三点,是我对绩效管理的全面理解的三个组成部分,由此可见绩效管理并不仅仅是业务的管理,更是员工能力的管理。

2.以终为始看绩效管理的目标

在不同的发展阶段,每一个组织对绩效管理都会有不同的追求,但是总体而言,评价一个组织是否是“卓越绩效”组织的核心标准是三个,即:

市场的聚焦与定位:明确在何时、何地、同何人竞争,并对未来的市场和企业的发展有清晰的认识(否则无从找到对标数据)。

独特的能力:一个企业创建的和利用其现有能力的独特之处(否则无从找到核心业务数据,并与竞争对手对标)。

绩效的底蕴:一个企业在其发展过程中,形成的根本的文化特性和理念,它使企业无论采用何种战略,其执行力均能超越竞争对手。

3.绩效的分类

没有分类,管理没有开始,这是管理的基础要求,只有分类之后,我们才能清晰看到每一个分类下的关键属性,通常情况下,一个企业的绩效分类,我们按照下面三个方面进行,即:

组织绩效:面向整个组织的任务与目标的最终结果(结果类数据)。

过程绩效:业务过程的工作质量、过程及工具的优化,核心是“效率、质量”(过程类数据)。

岗位绩效:集中于如何促进员工努力工作以达成工作岗位的要求,核心是“岗位能力标准”(行为类数据)。

通过上述三点简要的阐述,我们可以对绩效管理有一个初步的认知,并从中找到绩效管理的关键词:目标管理、业务聚焦、业务过程、业务结果、人才培养、辅导等六大关键词!

二、辨析大数据管理的基本内涵

所谓“大数据管理”其核心,是通过“数据挖掘”寻找隐藏在数据中的信息的过程,如趋势、特征及相关性,也就是从数据中发掘出有价值的“信息或知识”。学习“大数据管理”管理,我们首先还是要清晰两个“最基本”的定义,即:

知识发现(KDD)—— Knowledge Discovery in Database,从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识,从数据矿山中找到蕴藏的知识金块,将为知识创新和知识经济的发展做出贡献,该过程输出的结果,是“规则/结构”。

数据挖掘(DM)—— Data Mining,是通过系统分析从大量数据中提取隐藏于其中的规律,并用这些规律来预测未来或指导未来工作的科学。该过程输出的结果,是“模型”,帮助你预测未来。

数据挖掘与分析,包含三大阶段、八个节点、七个过程:

—— 三大阶段:数据准备、数据挖掘、结果应用。

—— 八个节点:数据源、数据、目标数据、预处理数据、数据转换、模型输出、知识输出、评价/培养。

—— 七个过程:数据集成、数据选择、预处理、转换、数据挖掘、结果表达与解释、结果应用。

如图:

“数”中自有黄金屋——绩效管理在大数据背景下的挑战与完善

 

第一阶段:数据准备

1、过程一:数据集成,核心关键节点是“数据源和数据”。

所谓数据源,也就是我们在企业现实业务中产生的各类数据,是业务实现过程中的各类行为的一种数据化的表现形势,其特点是分散的、凌乱的,但是却是现实存在的。

所谓数据,是基于业务的特点,将凌乱的数据进行集成处理,分类展示业务过程中的影响因素,也就是所谓的实现业务目标的关键驱动要素的数据化表现。

2、过程二:数据选择,核心是将现有数据与目标数据做“对标”。

数据源是零散的,数据是分类之后的结果,而数据选择就是基于现实数据与业务目标之间的匹配对标过程,从中可以看出,影响业务结果的数据差距(后面案例解释)。

3、过程三:预处理,就是针对业务目标,剥离非影响因素,找到真正影响业务的驱动要素,如果在该阶段尚未实现对业务有效性的准确判断,那么我们又要回“数据源”去提取“补充”有效数据,这是一个循环的过程。

第二阶段:数据挖掘

4、过程四:转换阶段,也就是我们要将数据的现实表现形式,转换成另外一种展示形式,例如,我们经常将某一个阶段的过程数据,通过转换变成数据走势图,或者引入既往同期数据,进行对标分析。

5、过程五:数据挖掘,该过程的核心是将转换之后的数据进行分类、聚类、关联相关规则,以及最终发现“异常和趋势”,核心是输出一个业务走势模型。

第三阶段:结果应用

6、过程六:结果表达与解释,通过数据分析以及模型的输出,我们可以清楚的看到影响目标达成的关键因素,以及该因素对业务发展的影响趋势,从中我们可以进一步分析影响该因素所涉及到的各类知识的输出,有的可能涉及到员工的技能,有的可能涉及到设备、环境以及材料等因素,以及管理因素等等(如——人、机、料、法、环)。

7、过程七:结果应用,其核心是通过挖掘出来的知识体系和管理体系,修补管理漏洞,以及提升员工的岗位技能。

这就是,大数据管理(数据挖掘)的管理过程,以及每一个过程下的关键要素!请大家牢记的是数据的挖掘是一个“从细节到整体,再从整体到细节”的循环过程。

三、辨析大数据与绩效管理的关系

根据我们前面两个环节的分析,分别从绩效管理和大数据挖掘的角度分别看到了它们的核心管理目标及过程,下面我们将两个内涵做详细的“搭接”,看看我们如何利用大数据来进行绩效管理?

总体而言,我们可以从中找出他们的“十种联系”,如图:

“数”中自有黄金屋——绩效管理在大数据背景下的挑战与完善

具体如下:

1. 业务过程是产生数据的源泉:

业务过程是“数据源”产生的源泉,这种数据源,有的是真实的数据,有的也可能是行为表现的频次,但是不论是什么,挑战我们最大的就是我们是否可以采集到所需要的数据?

2. “有效数据”是构成业务过程中的“关键驱动因素”:

所谓“有效数据”,就是每一个企业针对自身的业务特点,所设立的影响业务成果的关键驱动要素,例如销售收入=潜在客户数量×转化率×销售量×销售单价×购买次数,这些数据全部产生在销售过程中,也是实现销售额的关键驱动要素,不同的业务存在着不同的关键驱动要素,这是我们对管理熟悉度的最大挑战,更是“数据挖掘”的关键之处。

3. “目标数据”是企业给业务发展设定的结果类目标:

在该阶段,要完成现实数据与目标数据之间的比对,从中看到存在的问题和改善的空间,该目标数据是企业面向未来设定的发展目标,以及实现发展目标所分解的阶段性目标数据。

4. 行业数据对标:

企业只有在行业聚焦之后,方可通过外部大数据的借鉴,看到企业现状的差距,如果不聚焦,这些外部大数据的参考价值意义就不大,因此只有行业聚焦,行业的数据分析才有参考价值。

5. 按照业务分类属性做好数据的预处理:

该阶段的核心,是通过数据的初始分类,剥离对结果达成的“非影响因素”,也就是不起关键作用的数据因素,从中我们可以看到“关键数据或者关键行为”,这是产生数

据模型的重要步骤。

6. 按照业务分类属性实现有效数据的转化:

该阶段的核心是通过将目标达成的关键驱动要素的影响关系,以及通过不同图表或者计算方式,做进一步的定义,从中可以清晰地看到关键要素与业务结果之间的管理规则,并于企业自身的管理现状作对应分析。

7. 通过数据挖掘输出的结果模型,评价业务的有效性:

该阶段核心是输出业务发展的过程模型,也叫趋势模型,从中我们可以看到该业务管理过程中可能存在的挑战,以及未来的可能趋势,同时可以量化各个关键驱动因素对业务结果的影响趋势,这是数据挖掘的阶段性里程碑。

8. 构成能力体系:

通过数据的挖掘,可以提取出的影响关键驱动要素的各种能力以及能力背后的知识体系,这些数据的挖掘,可以帮助我们按照业务的过程,分别提取、分别建立对应的知识体系框架,从而实现未来的培养、培训体系的建立与完善。

9. 实现过程辅导

基于构建的能力体系以及对应业务过程的难点,或者事故多发点,我们可以有针对性的实现绩效过程的有效辅导。

10. 有计划的人才培养

还可以通过使用提取的知识体系,面向组织的未来有计划的实施人才储备的培养。

上述“十种联系”,可以让我们清晰地看到绩效管理与大数据之间的密切关联度,这其中很多的管理挑战,但是核心还是挑战我们对业务的理解程度,以及成功经验的提取。

四、认清大数据背景下对绩效管理的挑战

通过上述三个方面的阐述,我们可以从绩效管理的定义以及大数据管理的逻辑中,看到我们当今企业绩效管理的挑战与机遇,我个人认为展现在我们面前更多的是“挑战”,总体而言,概括为四个方面:

挑战一:目标清不清

没有清晰的目标,大数据资源无用武之地,不论是外部数据还是内部数据,都是为目标而服务的,因此组织不但要关注结果类目标的设定,更要关注过程类目标的设定。

挑战二:业务懂不懂

HRBP是当今HR界热门话题,虽然它已经不是什么新鲜话题,但是持续成为热词,必有原因。我认为核心关键就是不断的强调HR要清晰业务的管理过程,这是HRBP的核心所在,否则不论什么样的“大数据”估计永远都是“垃圾数据”(对你而言)。

挑战三:对标有没有

对标不仅仅是企业自身与外部同行业的对标(前提是业务的聚焦),更是我们面对自身业务管理,我们是否能够找到关键驱动因素的“成功指标”,这还是要求我们对业务的理解,否则一个没有对标的数据,仍然也是“无用数据”。

挑战四:数据用不用

对标数据、结果数据是否真正在管理中得以使用,只有使用了大数据才会给我们带来价值,才能让我们更加有针对性地指导业务的管理,以及人才的培养。

 

关注企业的“内部数据”

关注企业业务的“过程数据”

这才是“大数据背景下”绩效改进的突破点!

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