數字化時代下績效管理的效能優化策略

葛歆婕

(廣西壯族自治區市場監管研究所，廣西 南寧 530028)

0 引言

隨著數字化技術的廣泛應用，績效管理在組織中的重要性日益凸顯。 數字化時代的績效管理不僅涉及對員工的工作表現評估與激勵，還需要面對大數據處理與分析的挑戰、績效評價的主觀性與公正性難題、跨部門合作與績效管理的協調困境以及技術工具與員工參與的平衡難題。 如何優化績效管理的效能成了每個組織都需要思考和解決的問題。

1 數字化時代下績效管理的價值審視

1.1 利于提升組織績效管理整體水平

數字化時代的到來為績效管理帶來了新的機遇和挑戰。 借助數字化技術，組織可以更精確地收集、分析和評估員工績效數據，從而提高管理決策的準確性和效率。 數字化績效管理系統可以自動化數據收集和分析過程，降低人力成本和錯誤率，提升績效評估的科學性和公正性[1]。 同時，通過數字化平臺，可以實現信息的共享和溝通的便捷，促進員工和管理者之間的互動和反饋，從而加強績效目標的對齊和執行，提升組織的績效管理整體水平。

1.2 利于優化企業的人才管理與發展

數字化時代的績效管理可以幫助企業更好地發現和培養人才，實現人才戰略的有效實施。 通過數字化績效管理系統，可以全面記錄和分析員工的能力、表現和成長軌跡，為企業提供科學的數據支持，準確評估員工的潛力和發展方向。 此外，在績效管理過程中，數字化平臺可以提供學習和發展資源，為員工提供個性化的培訓和發展機會，激發其潛力和動力，實現人才與企業共同成長。

1.3 利于提高組織競爭力與創新能力

數字化時代的績效管理可以幫助組織提高競爭力和創新能力。 數字化績效管理系統可以及時監測和評估員工的績效，發現問題并及時進行改進，提高組織運作的效率和質量。 通過數字化平臺，可以實現全員參與和協同工作，促進信息共享和知識傳遞，激發創新思維和團隊合作，提升組織的創新能力和市場適應性，以應對日益激烈的競爭環境。

1.4 利于實現員工激勵與滿意度平衡

數字化時代的績效管理可以實現員工激勵與滿意度的平衡，激發員工的積極性并提升其歸屬感。通過數字化績效管理系統，可以建立公正、透明的績效評價機制，確保員工的表現得到公平評價和獎勵。數字化平臺還可以提供豐富的獎勵和激勵機制，如績效獎金、晉升機會、學習資源等，滿足員工的激勵需求，提升員工的工作滿意度和忠誠度。 同時，數字化績效管理系統可以提供及時的反饋和指導，幫助員工了解自身表現和發展需求，提供個性化的發展規劃和支持，提升員工的職業發展和成長空間。

2 數字化時代下績效管理存在的現實困境

2.1 大數據處理與分析的挑戰

2.1.1 數據收集與清洗的困難

在數字化時代，企業可以輕松地收集大量的數據，但在績效管理中，數據的收集卻存在著一些困難。 首先，不同部門和系統中的數據格式和存儲方式可能不一致，導致數據收集存有困難。 例如，公司的銷售數據可能存儲在銷售系統、CRM 系統和電子表格中，需要進行整合和清洗，以便進行績效分析。其次，數據的質量也是一個挑戰，因為數據中可能存在錯誤、缺失或重復的情況。 這需要人工干預和數據清洗的工作，以確保數據的準確性和完整性。

2.1.2 數據分析與解讀的復雜性

一旦數據被收集并清洗好，接著就是數據分析與解讀的復雜性。 大數據往往包含大量的維度和指標，需要進行深入的分析和解讀，才能得出有意義的結論。 這需要專業的數據分析人員和工具來處理和解讀數據。 例如，在績效管理中，企業可能會使用多種指標來評估員工的績效，如銷售額、客戶滿意度和工作質量等。 通過分析這些指標之間的關聯和趨勢，企業可以更好地理解員工的績效情況，并做出相應的決策。

2.1.3 數據隱私與安全的風險

隨著大數據的應用越來越廣泛，數據隱私和安全的風險也日益凸顯。 在績效管理中，企業可能需要收集一些敏感的個人數據，如員工的薪酬信息、績效評估結果等。 這就需要企業加強對數據的保護，以防止數據泄露和濫用。 例如，公司的員工績效數據被黑客獲取后，可能被用于進行競爭性情報或進行針對性的攻擊。 因此，企業在處理和分析大數據時，必須要重視數據隱私和安全的風險，并采取相應的措施來保護數據的安全。

2.2 績效評價的主觀性與公正性難題

2.2.1 評價指標的選擇與權重設定

在績效管理中，選擇適當的評價指標并設定合理的權重是個挑戰。 不同的崗位和組織可能有不同的關注重點和業務需求，導致評價指標的選擇多樣化。 例如，在銷售崗位中，銷售額、客戶滿意度和市場份額可能是重要的評價指標；而在研發崗位中，技術創新和團隊合作可能更加重要。 此外，權重的設定也需要考慮各個指標的重要性。 然而，不同人對同一個職務的評價可能存在主觀差異，導致評價指標和權重的選擇缺乏一致性。

2.2.2 績效評價的主觀偏好與認知偏差

績效評價常受到主觀偏好和認知偏差的影響。評價人對被評價者的個人喜好、偏見和先入為主的看法可能會影響評價結果。 例如，某位評價人可能對團隊合作非常重視，而忽視了個人的貢獻，導致對員工的評價偏低。 此外，評價人的認知偏差也可能影響評價結果，如記憶偏差、確認偏差等。 這些主觀偏好和認知偏差將對績效評價的公正性產生負面影響，使得評價結果可能不準確或不客觀。

2.2.3 績效評價的公平與公正問題

績效評價的公平和公正問題是一個普遍存在的困境。 評價的過程和標準應當對所有員工公平透明，避免任何形式的歧視和偏見。 然而，實際操作中存在著許多挑戰。 例如，評價人的個人喜好和偏見可能導致對某些員工進行不公正的評價。 此外，評價標準的設定需要盡量客觀和可量化，以減少主觀因素的影響。 另外，考慮到員工的個體差異和背景差異，可能存在著虛假一致效應，即將員工歸為某個常見類別，而忽視個體的獨特性。

2.3 跨部門合作與績效管理的協調困境

2.3.1 跨部門協作中的信息流通與溝通問題

在數字化時代，企業通常由多個部門組成，這就需要不同部門之間進行跨部門協作。 然而，協作過程中存在信息流通和溝通問題。 每個部門可能有自己的信息系統和工具，導致信息孤島的問題。 例如，銷售部門可能使用的是CRM 系統，而研發部門可能使用的是項目管理工具。 這就需要跨部門間的信息共享和溝通，以確保協作順暢進行。 如果信息流通不暢，會影響到績效管理的準確性和效率。

2.3.2 跨部門協作中的目標一致性與沖突協調

在跨部門協作中，不同部門之間往往有不同的工作目標和職責，這可能導致目標之間的沖突。 例如，營銷部門可能追求銷售增長，而研發部門可能關注產品創新和質量。 這就需要協調和平衡不同部門的目標，以確保整個企業能夠實現整體的績效目標。然而，目標的一致性和沖突的協調常常是一個挑戰，需要企業的管理者擁有較高的領導力和溝通能力。

2.3.3 跨部門協作中的責任與權責清晰性

在跨部門協作中，責任和權責的清晰性是至關重要的。 不同部門之間的責任界定和職責劃分需要明確定義，以避免責任模糊和權責沖突的問題。 例如，銷售部門負責銷售額的增長，而研發部門負責產品質量的提升，如果兩個部門的職責界定不清晰，可能導致相互推諉和責任逃避的現象，對績效管理造成困擾。 因此，跨部門協作中，需要明確每個部門的責任和權責，建立起合理的協作機制。

3 數字化時代下績效管理的效能優化策略

3.1 數據驅動的績效管理策略

3.1.1 確定關鍵指標與數據收集方式

在數字化時代，確定關鍵指標并選擇合適的數據收集方式是提高績效管理效能的關鍵。 首先，根據組織的戰略目標和關鍵業務需求，確定關鍵指標，如銷售額、客戶滿意度、員工績效等。 接下來，選擇合適的數據收集方式，可以利用在線調查、客戶反饋、銷售數據、員工績效評估等方式收集數據[2]。例如，一家電商企業可以通過在線訂單系統收集銷售數據，通過客服系統收集客戶反饋數據，通過員工績效考核系統收集員工績效數據。

3.1.2 高效數據分析與決策支持系統

高效的數據分析和決策支持系統是優化績效管理的重要工具。 利用數據分析技術，可以對收集到的大量數據進行深入分析和挖掘，發現潛在的績效問題和機會。 基于數據分析結果，決策者可以制訂相應的績效管理決策，如調整銷售策略、改善顧客體驗、優化員工培訓等。 例如，一個銀行可以利用數據分析技術對客戶信用卡使用情況進行分析，發現滯納金收入較高的客戶群體，并決定制訂相應的催收策略以提高回收率。

3.1.3 以數據為基礎的實時績效評估與調整

數據驅動的績效管理策略還包括實時績效評估與調整。 通過實時收集和分析數據，可以及時發現績效問題，并采取相應的調整措施。 例如，一個酒店可以利用酒店管理系統收集客戶入住評分、員工服務數據等，并實時監控績效情況。 當酒店績效不達標時，可以立即采取措施，如改變員工排班、加強培訓，以提高績效水平。

3.2 基于技術的績效評價與改進策略

3.2.1 利用智能化工具提高評價準確性

在數字化時代，利用智能化工具可以提高績效評價的準確性。 例如，可以采用自動化考核系統，通過對員工工作表現、項目完成情況等多維度數據進行分析，生成客觀準確的績效評價報告。 這樣可以避免主觀因素的干擾，提高績效評價的客觀性和公正性。 例如，一家高科技企業可以利用智能化工具對技術團隊的項目完成情況、質量指標等進行評估，確保對技術人員的績效評價更加準確和客觀。

3.2.2 引入大數據分析優化績效評價流程

引入大數據分析技術可以優化績效評價流程，并提升評價效能。 通過對大量數據的分析，可以發現績效評價中的關聯性和趨勢，進而改進評價指標和流程。 例如，一個零售企業可以利用大數據分析技術，分析銷售數據、顧客體驗數據等，找出與業績相關的關鍵指標，并更新績效評價流程來更好地衡量業務成果[3]。 通過引入大數據分析，績效評價流程變得更科學、精確和有效。

3.2.3 結合人工智能與人力資源管理實踐

結合人工智能與人力資源管理實踐可以幫助優化績效管理效能。 人工智能技術可以輔助績效管理流程中的各個環節，如目標設定、反饋提供、培訓支持等。 例如，一個快速擴張的企業可以利用人工智能技術開發智能化目標設定工具，根據員工的職責和發展階段，為其定制個性化目標，提高績效管理的針對性和精細化水平。 同時，人力資源管理實踐涵蓋員工培訓、激勵機制等方面，將人工智能技術與這些實踐相結合，可以實現員工績效的全面提升。

3.3 強化溝通與協作的績效管理策略

3.3.1 建立跨部門信息共享與溝通機制

在數字化時代，建立跨部門的信息共享和溝通機制可以提高績效管理的效能。 通過共享信息和跨部門溝通，不同部門之間可以更好地理解彼此的工作內容和目標，促進協同合作，避免信息孤島[4]。例如，一個跨國企業可以利用內部社交媒體平臺建立跨部門的信息分享平臺，讓員工可以分享項目進展、經驗教訓等，促進團隊間的交流和學習。

3.3.2 加強目標協調與沖突解決能力

強調目標協調和沖突解決能力是優化績效管理的重要策略。 在數字化時代，組織內部存在不同團隊、不同崗位的目標差異和沖突是常見的情況。 為了提高績效管理效能，需要加強對目標的協調和沖突的解決能力。 例如，一個跨部門的項目團隊可以通過定期召開目標協調會議，明確各自的目標、資源需求等，并及時解決可能出現的沖突，確保團隊整體目標的達成。

3.3.3 促進員工間的協作與互動合作

在數字化時代，促進員工間的協作與互動合作對績效管理的效能優化至關重要。 組織可以通過創建協作工具和平臺，鼓勵員工跨部門、跨崗位合作，共同解決問題和實現目標[5]。 例如，一個軟件開發公司可以通過使用項目管理工具和在線協作平臺，使開發人員、測試人員和設計人員能夠更好地共享信息、協調工作并迅速解決問題，提高團隊整體的績效水平。

4 結語

數字化時代下績效管理的效能優化策略對組織的發展至關重要。 通過數據驅動的績效管理策略，可以實現實時的績效評估和調整；通過基于技術的績效評價與改進策略，可以提高評價的準確性和效率；通過強化溝通與協作的績效管理策略，可以促進跨部門合作和目標的協調。 數字化時代下的績效管理效能優化需要組織在技術、溝通和人才發展等方面進行綜合考慮和實踐。 只有不斷優化績效管理策略，組織才能在數字化時代中保持競爭力和持續發展。