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自進入21世紀以來,以大數據為代表的現代化信息技術對各行各業發展產生直接影響,通過開展大數據分析,能夠幫助單位深入剖析海量數據下存在的問題,最終為實現可持續發展奠定基礎。因此事業單位在人力資源績效管理中應該充分發揮大數據技術作用,探索新的工作模式,以適應未來工作需求。
事業單位在人力資源績效管理中積極推廣大數據技術,能夠在數據挖掘的基礎上尋找績效管理突破口,最終全面提高績效管理能力。例如通過對當前單位內人才隊伍的流動情況進行統計,能夠清晰發現其中存在的問題,包括老員工流失率高、新員工占比過大等,方便管理人員根據人力資源的現狀制定工作對策。
現階段事業單位普遍采用了自上而下的人力資源管理模式,存在柔性管理缺失的問題,這是造成相關績效管理效果不理想的重要原因。而通過大數據技術,為確保人力資源管理工作人員更好的了解員工訴求,可發放調查問卷的方法記錄員工對績效管理工作的感受,再通過大數據技術統計員工反饋的關鍵詞,這樣就能更直觀了解員工對績效管理的看法,為實現人力資源柔性管理奠定基礎[1]。
對于事業單位而言,大數據體現在多個方面,在人力資源績效管理中,依托大數據技術能夠更直觀的分析績效管理中的不足,并制定干預措施。例如在“辦公降耗”的績效管理中,通過大數據技術能夠統計每個部門反饋的辦公耗材使用情況,根據數據的時間與部門變化,確定耗材使用多的部門與時間,并適當的調整工作方向,保證了績效管理目標的實現。
大數據技術需要海量的數據支持,在績效管理中的數據數量、質量在很大程度上決定了大數據處理效果。所以在新時代下,事業單位在管理創新中應該確定數字化的發展策略,制定數字化轉型戰略目標,緊緊圍繞事業單位人力資源的基本情況完善數據管理路徑。其中重點內容包括:(1)原始數據。事業單位通過記錄員工的基本信息,將其作為大數據的原始數據,包括員工的姓名、年齡、工作年限、受教育情況、工作資質等,實現數據的積累。(2)能力數據。在人力資源績效管理中,依托事業單位員工入職之后的工作情況,并結合崗位培訓結果,對員工的培訓時間、周期以及崗位績效細則、測評結果等做量化調整,確保數據能體現員工能力。(3)效率數據。在績效管理中,當員工按照規定的時間完成各類工作后,需要結合工作時長、工作質量、工作強度、工作收益等做量化調整,方便事業單位能夠調整績效管理路徑,充分挖掘現有人力資源體系潛力,進一步拓展大數據的應用范圍。而到了大數據的應用環節,可通過數據傳輸共享的方法,將所有采集的數據進行調整,最終成為人力資源績效管理的關鍵數據,包括員工出勤、工作時間、工作失誤發生率等,依托數據形成完整的人力資源管理架構。
在大數據環境下,人力資源績效管理方案也需要做出相應的調整,為適應數據處理要求,需要重點開展以下工作:(1)績效管理目標。事業單位將員工的日常工作情況錄入到系統中,并利用大數據的方法對各類數據進行分析,評估績效管理的工作流程、工作時間以及政策環境等因素對員工的影響,在數據共享基礎上,通過完善工作路徑、運用新管理方法、解讀政策制度等手段確定大數據管理要求,形成基于人力資源績效管理內環的工作路徑。(2)確定人力資源績效管理目標。在大數據基礎上采集員工、單位對相關工作的期望值以及目標效價等數據,并針對每個員工描繪畫像,確定激勵員工的目標。例如當大數據統計結果顯示員工對于提高薪酬待遇的意愿強烈的情況,可根據事業單位的工作內容來明確“提高薪酬待遇”的獎懲制度,確保事業單位在人力資源績效管理中能夠充分運用各種大數據信息[2]。
基于大數據技術的處理要求,人力資源績效管理工作應該圍繞事業單位的日常工作要求完善工作細節,具體包括:(1)在周期性統計事業單位海量運營數據的基礎上,確定員工績效考核的目的、內容、指標等,并隨時將相關數據錄入系統中,保證績效管理目標得以實現。(2)合理運用績效管理技術。大數據的績效管理中應該重視數據采集、處理、存儲等工作,在完善數據管理的基礎上,形成配套管理制度,保障大數據處理能夠順利實施。例如通過基于數據的混合分析法,將大數據與人力資源績效管理的深數據結合在一起,在關注績效管理數據廣度的基礎上也強調數據高度,依托數據來評估人力資源管理績效工作情況,確保相關數據能夠得到合理使用。
在大數據技術的支持下,事業單位人力資源管理也進入到了新的發展階段,為了能夠更好的適應下一階段的工作要求,相關人員需要在了解大數據技術優勢的基礎上,與事業單位的工作現狀相結合,探索一條適合人力資源績效管理的新路徑,最終為實現事業單位的可持續發展奠定基礎。