数字化时代下绩效管理的效能优化策略

葛歆婕

(广西壮族自治区市场监管研究所，广西 南宁 530028)

0 引言

随着数字化技术的广泛应用，绩效管理在组织中的重要性日益凸显。 数字化时代的绩效管理不仅涉及对员工的工作表现评估与激励，还需要面对大数据处理与分析的挑战、绩效评价的主观性与公正性难题、跨部门合作与绩效管理的协调困境以及技术工具与员工参与的平衡难题。 如何优化绩效管理的效能成了每个组织都需要思考和解决的问题。

1 数字化时代下绩效管理的价值审视

1.1 利于提升组织绩效管理整体水平

数字化时代的到来为绩效管理带来了新的机遇和挑战。 借助数字化技术，组织可以更精确地收集、分析和评估员工绩效数据，从而提高管理决策的准确性和效率。 数字化绩效管理系统可以自动化数据收集和分析过程，降低人力成本和错误率，提升绩效评估的科学性和公正性[1]。 同时，通过数字化平台，可以实现信息的共享和沟通的便捷，促进员工和管理者之间的互动和反馈，从而加强绩效目标的对齐和执行，提升组织的绩效管理整体水平。

1.2 利于优化企业的人才管理与发展

数字化时代的绩效管理可以帮助企业更好地发现和培养人才，实现人才战略的有效实施。 通过数字化绩效管理系统，可以全面记录和分析员工的能力、表现和成长轨迹，为企业提供科学的数据支持，准确评估员工的潜力和发展方向。 此外，在绩效管理过程中，数字化平台可以提供学习和发展资源，为员工提供个性化的培训和发展机会，激发其潜力和动力，实现人才与企业共同成长。

1.3 利于提高组织竞争力与创新能力

数字化时代的绩效管理可以帮助组织提高竞争力和创新能力。 数字化绩效管理系统可以及时监测和评估员工的绩效，发现问题并及时进行改进，提高组织运作的效率和质量。 通过数字化平台，可以实现全员参与和协同工作，促进信息共享和知识传递，激发创新思维和团队合作，提升组织的创新能力和市场适应性，以应对日益激烈的竞争环境。

1.4 利于实现员工激励与满意度平衡

数字化时代的绩效管理可以实现员工激励与满意度的平衡，激发员工的积极性并提升其归属感。通过数字化绩效管理系统，可以建立公正、透明的绩效评价机制，确保员工的表现得到公平评价和奖励。数字化平台还可以提供丰富的奖励和激励机制，如绩效奖金、晋升机会、学习资源等，满足员工的激励需求，提升员工的工作满意度和忠诚度。 同时，数字化绩效管理系统可以提供及时的反馈和指导，帮助员工了解自身表现和发展需求，提供个性化的发展规划和支持，提升员工的职业发展和成长空间。

2 数字化时代下绩效管理存在的现实困境

2.1 大数据处理与分析的挑战

2.1.1 数据收集与清洗的困难

在数字化时代，企业可以轻松地收集大量的数据，但在绩效管理中，数据的收集却存在着一些困难。 首先，不同部门和系统中的数据格式和存储方式可能不一致，导致数据收集存有困难。 例如，公司的销售数据可能存储在销售系统、CRM 系统和电子表格中，需要进行整合和清洗，以便进行绩效分析。其次，数据的质量也是一个挑战，因为数据中可能存在错误、缺失或重复的情况。 这需要人工干预和数据清洗的工作，以确保数据的准确性和完整性。

2.1.2 数据分析与解读的复杂性

一旦数据被收集并清洗好，接着就是数据分析与解读的复杂性。 大数据往往包含大量的维度和指标，需要进行深入的分析和解读，才能得出有意义的结论。 这需要专业的数据分析人员和工具来处理和解读数据。 例如，在绩效管理中，企业可能会使用多种指标来评估员工的绩效，如销售额、客户满意度和工作质量等。 通过分析这些指标之间的关联和趋势，企业可以更好地理解员工的绩效情况，并做出相应的决策。

2.1.3 数据隐私与安全的风险

随着大数据的应用越来越广泛，数据隐私和安全的风险也日益凸显。 在绩效管理中，企业可能需要收集一些敏感的个人数据，如员工的薪酬信息、绩效评估结果等。 这就需要企业加强对数据的保护，以防止数据泄露和滥用。 例如，公司的员工绩效数据被黑客获取后，可能被用于进行竞争性情报或进行针对性的攻击。 因此，企业在处理和分析大数据时，必须要重视数据隐私和安全的风险，并采取相应的措施来保护数据的安全。

2.2 绩效评价的主观性与公正性难题

2.2.1 评价指标的选择与权重设定

在绩效管理中，选择适当的评价指标并设定合理的权重是个挑战。 不同的岗位和组织可能有不同的关注重点和业务需求，导致评价指标的选择多样化。 例如，在销售岗位中，销售额、客户满意度和市场份额可能是重要的评价指标；而在研发岗位中，技术创新和团队合作可能更加重要。 此外，权重的设定也需要考虑各个指标的重要性。 然而，不同人对同一个职务的评价可能存在主观差异，导致评价指标和权重的选择缺乏一致性。

2.2.2 绩效评价的主观偏好与认知偏差

绩效评价常受到主观偏好和认知偏差的影响。评价人对被评价者的个人喜好、偏见和先入为主的看法可能会影响评价结果。 例如，某位评价人可能对团队合作非常重视，而忽视了个人的贡献，导致对员工的评价偏低。 此外，评价人的认知偏差也可能影响评价结果，如记忆偏差、确认偏差等。 这些主观偏好和认知偏差将对绩效评价的公正性产生负面影响，使得评价结果可能不准确或不客观。

2.2.3 绩效评价的公平与公正问题

绩效评价的公平和公正问题是一个普遍存在的困境。 评价的过程和标准应当对所有员工公平透明，避免任何形式的歧视和偏见。 然而，实际操作中存在着许多挑战。 例如，评价人的个人喜好和偏见可能导致对某些员工进行不公正的评价。 此外，评价标准的设定需要尽量客观和可量化，以减少主观因素的影响。 另外，考虑到员工的个体差异和背景差异，可能存在着虚假一致效应，即将员工归为某个常见类别，而忽视个体的独特性。

2.3 跨部门合作与绩效管理的协调困境

2.3.1 跨部门协作中的信息流通与沟通问题

在数字化时代，企业通常由多个部门组成，这就需要不同部门之间进行跨部门协作。 然而，协作过程中存在信息流通和沟通问题。 每个部门可能有自己的信息系统和工具，导致信息孤岛的问题。 例如，销售部门可能使用的是CRM 系统，而研发部门可能使用的是项目管理工具。 这就需要跨部门间的信息共享和沟通，以确保协作顺畅进行。 如果信息流通不畅，会影响到绩效管理的准确性和效率。

2.3.2 跨部门协作中的目标一致性与冲突协调

在跨部门协作中，不同部门之间往往有不同的工作目标和职责，这可能导致目标之间的冲突。 例如，营销部门可能追求销售增长，而研发部门可能关注产品创新和质量。 这就需要协调和平衡不同部门的目标，以确保整个企业能够实现整体的绩效目标。然而，目标的一致性和冲突的协调常常是一个挑战，需要企业的管理者拥有较高的领导力和沟通能力。

2.3.3 跨部门协作中的责任与权责清晰性

在跨部门协作中，责任和权责的清晰性是至关重要的。 不同部门之间的责任界定和职责划分需要明确定义，以避免责任模糊和权责冲突的问题。 例如，销售部门负责销售额的增长，而研发部门负责产品质量的提升，如果两个部门的职责界定不清晰，可能导致相互推诿和责任逃避的现象，对绩效管理造成困扰。 因此，跨部门协作中，需要明确每个部门的责任和权责，建立起合理的协作机制。

3 数字化时代下绩效管理的效能优化策略

3.1 数据驱动的绩效管理策略

3.1.1 确定关键指标与数据收集方式

在数字化时代，确定关键指标并选择合适的数据收集方式是提高绩效管理效能的关键。 首先，根据组织的战略目标和关键业务需求，确定关键指标，如销售额、客户满意度、员工绩效等。 接下来，选择合适的数据收集方式，可以利用在线调查、客户反馈、销售数据、员工绩效评估等方式收集数据[2]。例如，一家电商企业可以通过在线订单系统收集销售数据，通过客服系统收集客户反馈数据，通过员工绩效考核系统收集员工绩效数据。

3.1.2 高效数据分析与决策支持系统

高效的数据分析和决策支持系统是优化绩效管理的重要工具。 利用数据分析技术，可以对收集到的大量数据进行深入分析和挖掘，发现潜在的绩效问题和机会。 基于数据分析结果，决策者可以制订相应的绩效管理决策，如调整销售策略、改善顾客体验、优化员工培训等。 例如，一个银行可以利用数据分析技术对客户信用卡使用情况进行分析，发现滞纳金收入较高的客户群体，并决定制订相应的催收策略以提高回收率。

3.1.3 以数据为基础的实时绩效评估与调整

数据驱动的绩效管理策略还包括实时绩效评估与调整。 通过实时收集和分析数据，可以及时发现绩效问题，并采取相应的调整措施。 例如，一个酒店可以利用酒店管理系统收集客户入住评分、员工服务数据等，并实时监控绩效情况。 当酒店绩效不达标时，可以立即采取措施，如改变员工排班、加强培训，以提高绩效水平。

3.2 基于技术的绩效评价与改进策略

3.2.1 利用智能化工具提高评价准确性

在数字化时代，利用智能化工具可以提高绩效评价的准确性。 例如，可以采用自动化考核系统，通过对员工工作表现、项目完成情况等多维度数据进行分析，生成客观准确的绩效评价报告。 这样可以避免主观因素的干扰，提高绩效评价的客观性和公正性。 例如，一家高科技企业可以利用智能化工具对技术团队的项目完成情况、质量指标等进行评估，确保对技术人员的绩效评价更加准确和客观。

3.2.2 引入大数据分析优化绩效评价流程

引入大数据分析技术可以优化绩效评价流程，并提升评价效能。 通过对大量数据的分析，可以发现绩效评价中的关联性和趋势，进而改进评价指标和流程。 例如，一个零售企业可以利用大数据分析技术，分析销售数据、顾客体验数据等，找出与业绩相关的关键指标，并更新绩效评价流程来更好地衡量业务成果[3]。 通过引入大数据分析，绩效评价流程变得更科学、精确和有效。

3.2.3 结合人工智能与人力资源管理实践

结合人工智能与人力资源管理实践可以帮助优化绩效管理效能。 人工智能技术可以辅助绩效管理流程中的各个环节，如目标设定、反馈提供、培训支持等。 例如，一个快速扩张的企业可以利用人工智能技术开发智能化目标设定工具，根据员工的职责和发展阶段，为其定制个性化目标，提高绩效管理的针对性和精细化水平。 同时，人力资源管理实践涵盖员工培训、激励机制等方面，将人工智能技术与这些实践相结合，可以实现员工绩效的全面提升。

3.3 强化沟通与协作的绩效管理策略

3.3.1 建立跨部门信息共享与沟通机制

在数字化时代，建立跨部门的信息共享和沟通机制可以提高绩效管理的效能。 通过共享信息和跨部门沟通，不同部门之间可以更好地理解彼此的工作内容和目标，促进协同合作，避免信息孤岛[4]。例如，一个跨国企业可以利用内部社交媒体平台建立跨部门的信息分享平台，让员工可以分享项目进展、经验教训等，促进团队间的交流和学习。

3.3.2 加强目标协调与冲突解决能力

强调目标协调和冲突解决能力是优化绩效管理的重要策略。 在数字化时代，组织内部存在不同团队、不同岗位的目标差异和冲突是常见的情况。 为了提高绩效管理效能，需要加强对目标的协调和冲突的解决能力。 例如，一个跨部门的项目团队可以通过定期召开目标协调会议，明确各自的目标、资源需求等，并及时解决可能出现的冲突，确保团队整体目标的达成。

3.3.3 促进员工间的协作与互动合作

在数字化时代，促进员工间的协作与互动合作对绩效管理的效能优化至关重要。 组织可以通过创建协作工具和平台，鼓励员工跨部门、跨岗位合作，共同解决问题和实现目标[5]。 例如，一个软件开发公司可以通过使用项目管理工具和在线协作平台，使开发人员、测试人员和设计人员能够更好地共享信息、协调工作并迅速解决问题，提高团队整体的绩效水平。

4 结语

数字化时代下绩效管理的效能优化策略对组织的发展至关重要。 通过数据驱动的绩效管理策略，可以实现实时的绩效评估和调整；通过基于技术的绩效评价与改进策略，可以提高评价的准确性和效率；通过强化沟通与协作的绩效管理策略，可以促进跨部门合作和目标的协调。 数字化时代下的绩效管理效能优化需要组织在技术、沟通和人才发展等方面进行综合考虑和实践。 只有不断优化绩效管理策略，组织才能在数字化时代中保持竞争力和持续发展。