大數據背景下企業集團子公司績效管理研究

摘 要：隨著大數據時代的到來，企業集團子公司的績效管理面臨著新的機遇與挑戰。基于此，深入分析企業集團子公司績效管理的特點，探討大數據對其績效管理的多方面影響，指出當前在大數據背景下子公司績效管理存在的問題，并針對性地提出相應的對策建議，旨在為企業集團子公司在大數據時代提升績效管理水平提供理論支持和實踐指導，以實現子公司的可持續發展，進而推動企業集團整體戰略目標的實現。

關鍵詞：大數據；企業集團子公司；績效管理中圖分類號：F275 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2025）10-0134-04

在大數據時代，隨著互聯網、物聯網、人工智能等技術的迅猛發展，數據資源的收集、存儲、分析和應用，已成為各行各業變革的重要驅動力。企業績效管理作為企業管理和戰略規劃的核心環節，同樣在大數據背景下迎來前所未有的機遇與挑戰。企業集團子公司作為大型企業的重要組成部分，其績效管理的有效性和科學性，直接關系整個集團的運營效率和戰略目標的實現。在大數據背景下，企業集團子公司如何充分利用大數據技術提升績效管理水平，成為擺在企業管理者面前的重要課題。

一、企業集團子公司績效管理特點

在大數據浪潮席卷各行業的當下，企業集團子公司績效管理面臨新機遇與挑戰。企業集團子公司績效管理呈現獨特特點，從目標戰略關聯到多層級考核，再到多元化業務評估，深入剖析這些特點有助于探索大數據賦能下的績效管理優化路徑。

（一）目標導向性與戰略關聯性

企業集團子公司的績效管理具有明確的目標導向性，其績效目標通常與集團的整體戰略目標緊密相關。子公司的績效目標是集團戰略在子公司層面的具體體現，實現子公司的績效達成，推動集團整體戰略的實現。子公司的績效目標就是圍繞這些戰略任務制定，實現各自的績效目標，為集團的整體戰略目標貢獻力量[1]。

（二）多層級管理與復雜的考核關系

企業集團采用多層級的管理結構，使得子公司的績效管理涉及多個層級的管理者和被管理者。同時，子公司與集團總部、其他子公司之間存在著復雜的考核關系。一方面，子公司須接受集團總部的考核，以確保其績效符合集團的整體戰略要求；另一方面，子公司之間也存在相互考核或協作考核的情況，以促進資源的優化配置和協同發展。多層級管理和復雜的考核關系，增加了子公司績效管理的難度和復雜性。

（三）多元化業務與差異化績效評估

企業集團子公司從事不同的業務領域，具有多元化的特點。不同的業務領域面臨著不同的市場環境、競爭態勢和客戶需求，因此需采用差異化的績效評估方法。從事制造業的子公司更注重生產效率、產品質量和成本控制等方面的績效指標；而從事服務業的子公司，更關注客戶滿意度、服務質量和市場份額等方面的績效指標[2]。

二、大數據對企業集團子公司績效管理的影響

在大數據時代背景下，企業集團子公司績效管理各環節正發生深刻變革。從目標設定到數據處理，從評價方式到反饋改進，大數據為績效管理帶來新的思路與方法，推動績效管理朝著更科學、精準的方向發展。

（一）績效目標設定

大數據為企業集團子公司提供更豐富、更準確的市場信息和競爭對手情報，有助于子公司制定更加科學合理的績效目標。通過對大數據的分析，子公司可深入了解市場需求趨勢、客戶偏好變化、競爭對手的戰略動態等信息，從而確定符合市場實際和自身發展需求的績效目標。子公司利用大數據分析客戶的購買行為和反饋意見，確定產品或服務的改進方向，進而制定相應的績效目標[3]。

（二）績效數據收集與分析

大數據技術使企業集團子公司能夠更加高效地收集和分析績效數據。傳統的績效數據收集方式存在數據不全面、不準確、時效性差等問題，而大數據技術可實現實時數據采集、多源數據整合和深度數據分析。子公司結合物聯網、社交媒體等渠道，收集大量的結構化和非結構化數據，利用數據挖掘、機器學習等技術對這些數據進行分析，提取有價值的信息，為績效管理提供更加可靠的依據。

（二）績效評價

大數據為企業集團子公司的績效評價提供更加客觀、準確的評價標準。對大量績效數據的分析，可幫助子公司建立科學的績效評價模型，減少人為因素的干擾，提高績效評價的公正性和可信度。企業集團子公司利用大數據分析員工的工作行為和績效數據，建立員工績效評價模型，對員工的工作表現進行全面、客觀的評價[4]。

（三）績效反饋與改進

大數據幫助企業集團子公司及時、準確地獲取績效反饋信息，為績效改進提供有力支持。通過對績效數據的實時監測和分析，子公司可及時發現問題和不足，并采取相應的改進措施。子公司可利用大數據分析銷售數據，發現某個產品的銷售業績不佳，及時調整營銷策略和產品定位，提高銷售業績。

三、企業集團子公司在大數據背景下績效管理存在的問題

大數據為企業集團子公司績效管理注入活力的同時，實踐中仍暴露諸多問題。數據質量參差不齊、分析能力滯后制約精準決策，而績效管理與戰略目標的脫節則使得數據價值難以轉化為實際效能。深入剖析這些痛點，是優化大數據應用、提升管理效能的關鍵前提。

（一）數據質量問題

大數據時代，企業集團子公司面臨著海量的數據，但數據質量參差不齊。數據的準確性、完整性、一致性等問題可能會影響績效管理的效果。錯誤的數據可能導致績效目標設定不合理、績效評價結果不準確等問題。造成數據質量問題的原因主要有以下方面：一是數據采集渠道不規范，導致數據來源不可靠；二是數據存儲和管理不善，導致數據丟失、損壞或重復；三是數據處理過程中存在錯誤，導致數據失真[5]。

（二）數據分析能力不足

雖然大數據為企業集團子公司提供了豐富的數據資源，但很多子公司缺乏有效的數據分析能力。缺乏專業的數據分析人才和先進的數據分析工具，使得子公司無法充分挖掘數據中的價值，為績效管理提供有力的支持。具體表現為：一是數據分析方法單一，無法應對復雜的數據類型和分析需求；二是數據分析結果的解釋和應用能力不足，無法將分析結果轉化為實際的管理決策和行動方案。

（三）績效管理與戰略目標脫節

在大數據背景下，一些企業集團子公司仍然存在績效管理與戰略目標脫節的問題。子公司在制定績效目標和進行績效評價時，未充分考慮集團的戰略目標，導致績效目標與戰略目標不一致，影響集團整體戰略的實現。造成這種問題的原因主要有以下方面：一是子公司對集團戰略目標的理解不深入，導致績效目標的制定缺乏戰略導向；二是子公司在績效管理過程中，缺乏與集團總部的溝通和協調，導致績效目標與集團戰略目標脫節[6]。

四、大數據背景下企業集團子公司績效管理的對策建議

針對前文大數據背景下企業集團子公司績效管理存在的問題，解決之道在于多管齊下。從數據質量提升、人才隊伍建設，到工具技術應用與戰略導向強化，這些對策建議為企業突破管理瓶頸，釋放大數據潛能，實現績效管理升級指明方向。

（一）確保數據的準確性和完整性

一方面，規范績效數據采集流程，明確數據采集的責任部門和人員，確保數據采集工作的準確性和及時性。在銷售數據采集方面，銷售部門應指定專人負責記錄每一筆銷售交易的詳細信息，包括客戶信息、產品信息、銷售金額、銷售時間等。同時，制定數據采集的標準操作流程，規范數據采集的方法和步驟，避免因人為操作不當導致數據錯誤。對數據采集源頭進行嚴格把控，確保數據的真實性和可靠性。對于通過傳感器采集的生產數據，應定期對傳感器進行校準和維護，保證數據的準確性；對于從外部渠道獲取的數據，如市場調研數據、行業報告數據等，應選擇權威的數據源，并對數據進行驗證和核實。另一方面，強化數據審核機制，建立多層級的績效數據審核體系，對采集到的數據進行嚴格審核。在數據錄入系統之前，由數據采集人員進行初步審核，確保數據格式正確、內容完整。然后由專門的數據審核人員進行二次審核，對數據的準確性和合理性進行檢查。由管理層進行最終審核，確保數據符合公司的戰略目標和業務需求。在利用數據驗證工具和技術對數據進行自動審核。

（二）實現數據標準化，建立共享機制

在績效數據標準和規范方面，需確定統一的數據格式要求，包括數據的存儲格式、編碼方式、字段類型等。例如，對于客戶信息數據，可規定統一的字段名稱、字段長度、數據類型，確保不同部門和系統之間的數據能夠順利交換和共享。建立數據格式轉換工具和流程，對不符合標準格式的數據進行轉換。例如，當從外部數據源導入數據時，如果數據格式與公司內部標準不一致，則使用數據轉換工具將其轉換為標準格式。同時，制定統一的數據編碼規則，對各類數據進行編碼，確保數據的唯一性和可識別性。例如，對于產品編碼，采用國際通用的編碼標準，或者根據公司的業務需求制定內部編碼規則，避免不同部門對同一產品使用不同的編碼，導致數據混亂。同時，建立數據共享平臺，為公司內部各部門提供數據訪問和共享服務。在公司內部網搭建數據共享平臺，各部門可以根據自己的權限訪問和下載所需的數據，實現數據的共享和協同工作。制定數據共享規范和流程，明確數據共享的范圍、方式、權限等。對于敏感數據，可以設置嚴格的訪問權限，只有經過授權的人員才能訪問。

（三）培養和引進數據分析人才

一方面，在內部培養數據分析人才，根據公司的業務需求和員工的技能水平，制訂個性化的數據分析培訓計劃。對于缺乏數據分析基礎的員工，可從數據分析基礎知識、數據可視化工具使用等方面進行培訓；對于有一定數據分析經驗的員工，可開展高級數據分析技術、機器學習算法等方面的培訓。培訓內容應涵蓋數據分析的各個環節，包括數據采集、數據清洗、數據分析方法、數據可視化等。結合實際案例進行講解和實踐操作，提高員工的數據分析能力和實際應用水平。同時，為數據分析人才提供良好的職業發展空間，建立數據分析人才成長通道。設立數據分析專員、數據分析主管、數據分析經理等崗位級別，明確不同崗位的職責和要求，為員工提供晉升機會。此外，鼓勵員工參加數據分析相關的認證考試和培訓課程，提升自身的專業水平。對于取得相關認證的員工，給予一定的獎勵和晉升機會，激發員工的學習積極性。另一方面，從外部引進數據分析人才，拓寬數據分析人才的招聘渠道，除傳統的招聘網站、校園招聘等渠道外，可結合專業的數據分析社區、行業論壇等渠道，尋找合適的人才。

（四）積極應用先進的數據分析工具和技術

首先，選擇功能強大的數據可視化工具，如Tableau、PowerBI 等，將復雜的數據轉化為直觀、易懂的圖表和圖形，幫助管理層和員工更好地理解數據。制作銷售數據的柱狀圖、折線圖、餅圖等，可直觀展示銷售業績的變化趨勢、不同產品的銷售占比等信息。數據可視化工具應具備良好的交互性和可定制性，用戶可根據自己的需求進行數據篩選、鉆取、聯動等操作，深入分析數據。工具還應支持多種數據源的接入，方便用戶整合不同來源的數據進行分析。其次，引入機器學習和人工智能工具，如 TensorFlow、Scikit-learn 等，進行數據挖掘、預測分析和智能決策。利用機器學習算法對客戶購買行為進行分析，預測客戶的需求和購買意向，為精準營銷提供支持。利用人工智能技術對生產數據進行實時監測和分析，預測設備故障，提高生產效率和質量。再次，密切關注數據分析技術的發展動態，及時了解新的數據分析方法、工具和技術。關注大數據、人工智能、區塊鏈等領域的最新發展，探索這些技術在公司績效管理中的應用前景。參加行業數據分析研討會、培訓課程等活動，與同行交流經驗，學習先進的數據分析技術和應用案例。同時，鼓勵員工自主學習和探索新的數據分析技術，提高公司的數據分析水平。

（五）以戰略為導向設定績效目標

一方面，明確集團戰略目標與子公司績效目標的關系，將集團的戰略目標進行分解，明確各個子公司在實現集團戰略目標中的角色和責任。如集團的戰略目標是擴大市場份額和提高盈利能力，那么可將這一目標分解為各個子公司的具體績效目標，如銷售增長目標、成本控制目標、產品創新目標等，將集團戰略目標轉化為財務、客戶、內部流程、學習與成長四個維度的績效指標，并將這些指標層層分解到子公司、部門和個人，確保每個層級的績效目標都與集團戰略目標保持一致[7]。同時，建立績效目標與戰略目標的動態調整機制，根據集團戰略的變化，及時調整子公司的績效目標。當集團進入新的市場或推出新的產品時，子公司的績效目標需相應地進行調整，以支持集團的戰

略決策。

另一方面，基于大數據分析制定戰略導向的績效目標，利用大數據分析技術，對市場趨勢、客戶需求、競爭對手等進行深入分析，為制定績效目標提供依據。分析行業數據、社交媒體數據、客戶評價數據等，了解市場的發展趨勢和客戶的需求變化，確定子公司的市場定位和產品策略，進而制定相應的銷售增長目標和客戶滿意度目標。同時，建立市場監測系統，實時跟蹤市場動態和競爭對手的行動，及時調整績效目標和營銷策略。監測競爭對手的產品價格、促銷活動、市場份額等信息，及時調整自己的價格策略和市場推廣計劃，確保在市場競爭中保持優勢。

五、結束語

在大數據背景下，企業集團子公司的績效管理面臨著新的機遇和挑戰。在具體實踐中，通過確保數據的準確性和完整性、實現數據標準化建立共享機制、培養和引進數據分析人才、積極應用先進的數據分析工具和技術、以戰略為導向設定績效目標等對策建議，可有效提高子公司的績效管理水平，實現子公司與集團戰略的協同發展。同時，企業集團子公司應結合自身實際、持續深化改革、優化績效管理體系，不斷探索和創新績效管理方法，適應大數據時代的發展要求，為企業的可持續發展提供有力支持。

參考文獻：

鄭麗，陳志軍 負向績效反饋下企業集團對子公司擴張變革戰略的影響：基于集團公司行政和資本管理渠道的實證分析 商業研究，2020（8）：91-98.

[2] 孫娜，王保平.企業集團持股模式、管控系統與契合績效的研究：基于210家企業集團的經驗數據[J].會計研究，2017（4）：52-58.[3] 陳志軍，馬鵬程，閔亦杰，等.集團文化控制、戰略匹配與子公司績效[J].管理評論，2018，30（6）：163-172.

[4] 李祥銘.XN集團子公司績效評價指標體系構建與應用研究[D].淄博：山東理工大學，2015.

[5] 王瓊，王成園“. 訴窮”還是“沉默”：基于中國母子公司數據的實證研究[J].當代財經，2018（4）：67-77.

[6] 毛謝恩數字化轉型與企業集團權力配置 成都：西南財經大學

[7] 徐鵬，劉萌萌，陳志軍.企業集團內部資金支持發生機理與效果研究：基于風險傾向的調節作用[J].軟科學，2014，28（10）：56-59，64.