時(shí)間: 分類:推薦論文 次數(shù):
摘 要: 人力資源績(jī)效管理是企業(yè)人力資源管理的一個(gè)核心環(huán)節(jié), 是管理者和員工持續(xù)溝通的過程。它是由績(jī)效計(jì)劃、績(jī)效監(jiān)控、績(jī)效考核、績(jī)效溝通以及績(jī)效改進(jìn)等環(huán)節(jié)構(gòu)成的持續(xù)不斷的回圈過程。企業(yè)人力資源績(jī)效管理就是將每個(gè)員工對(duì)企業(yè)所做出的貢獻(xiàn)進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià), 并通過績(jī)效管理來牽引和激勵(lì)員工朝著企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)方向努力的一個(gè)過程。我國(guó)人力資源績(jī)效管理信息化的研究剛開始起步, 一些信息系統(tǒng)偏重于軟件使用的一般性, 不能完全涵蓋企業(yè)特有的管理活動(dòng), 應(yīng)用范圍受到限制 。
關(guān)鍵詞: 企業(yè)資源管理師論文范文,職稱論文發(fā)表,人力資源績(jī)效管理,平衡計(jì)分卡,關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo), 聯(lián)機(jī)分析處理,數(shù)據(jù)挖掘
1 企業(yè)人力資源績(jī)效管理信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)
1. 1 建立基于平衡計(jì)分卡的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)體系
平衡計(jì)分卡法( Balanced Scorecard, 簡(jiǎn)稱BSC) 和關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)法各有特色, 在實(shí)施過程中也各有優(yōu)缺點(diǎn)。因此, 在KPI 的選擇上采用平衡記分卡思想的策略目標(biāo)分解法的方式, 即通過建立包括財(cái)務(wù)指標(biāo)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)的綜合指標(biāo)體系對(duì)企業(yè)的績(jī)效水平進(jìn)行監(jiān)控[3] 。平衡計(jì)分卡體現(xiàn)了企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略, 為關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)提供了一個(gè)最優(yōu)的框架。因此,將兩者結(jié)合建立基于平衡計(jì)分卡的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)體系是一個(gè)更為有效的管理方法。
1. 1. 1 平衡計(jì)分卡概述
Robert S.Kaplan 與David P. Norton( 1992) 提出的平衡記分卡是目前績(jī)效管理的主流管理方法。平衡計(jì)分卡分別從財(cái)務(wù)、客戶、內(nèi)部流程和學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)這四個(gè)視角向組織內(nèi)各層次的人員傳遞公司的戰(zhàn)略, 以及每一步驟中各自的使命, 最終幫助組織達(dá)成目標(biāo),從而有效地解決傳統(tǒng)方法的局限性[ 4] 。通過這四個(gè)方面的指標(biāo)以及指標(biāo)之間相互驅(qū)動(dòng)的因果關(guān)系體現(xiàn)組織等的戰(zhàn)略實(shí)施和戰(zhàn)略修正過程, 并且通過這四個(gè)方面的指標(biāo)實(shí)現(xiàn)與戰(zhàn)略目標(biāo)密切相關(guān)的績(jī)效管理[ 5] 。
1. 1. 2 關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)體系的確立
建立KPI 首先要明確企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo), 并在企業(yè)會(huì)議上利用頭腦風(fēng)暴法和魚骨圖分析法找出企業(yè)的業(yè)務(wù)重點(diǎn), 也就是企業(yè)價(jià)值考核的重點(diǎn)。然后, 再用頭腦風(fēng)暴法找出這些關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)[ 6] 。接下來, 各部門將企業(yè)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)分解到每個(gè)部門, 然后再分解到部門里面的每個(gè)員工。對(duì)財(cái)務(wù)、客戶、內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)這四個(gè)方面, 分別為員工構(gòu)建相應(yīng)的KPI。
現(xiàn)在的指標(biāo)權(quán)重基本由專家打分來確定, 受主觀因素影響較大, 當(dāng)指標(biāo)個(gè)數(shù)超過一定數(shù)目時(shí), 往往會(huì)出現(xiàn)循環(huán)判斷的情況。在每一期績(jī)效考核指標(biāo)確定之后, 通過召集部門以及一些專家來進(jìn)行指標(biāo)重要性排序, 根據(jù)層次分析法來最終確定指標(biāo)權(quán)重, 可以克服這一缺陷。該方法具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ), 對(duì)各指標(biāo)之間重要程度的分析更具邏輯性, 通過數(shù)學(xué)處理, 可信度較大, 應(yīng)用范圍很廣。
1. 2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
企業(yè)人力資源績(jī)效管理信息系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì), 包括績(jī)效管理平臺(tái)、查詢平臺(tái)、系統(tǒng)幫助、系統(tǒng)管理四個(gè)功能模塊。
績(jī)效管理平臺(tái)包括基礎(chǔ)設(shè)置、績(jī)效計(jì)劃、績(jī)效考核、績(jī)效交流與反饋以及績(jī)效分析這五個(gè)功能模塊。
基礎(chǔ)設(shè)置模塊包括基礎(chǔ)檔案、自定義檔案和績(jī)效指標(biāo)的設(shè)置。基礎(chǔ)檔案包括部門、人員的基本信息; 自定義檔案包括績(jī)效考核人類別、績(jī)效指標(biāo)類型、績(jī)效考核類型以及績(jī)效考核等級(jí); 績(jī)效指標(biāo)的設(shè)置可以根據(jù)績(jī)效指標(biāo)類型進(jìn)行具體指標(biāo)的定義。
績(jī)效計(jì)劃模塊是確定相應(yīng)部門和人員的績(jī)效指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn), 制訂出詳細(xì)的績(jī)效工作計(jì)劃。它是績(jī)效管理的依據(jù), 包括對(duì)部門和個(gè)人的績(jī)效計(jì)劃的生成。
績(jī)效考核模塊可以靈活設(shè)置考核人、績(jī)效指標(biāo)以及考核人和指標(biāo)的權(quán)重, 可以按照月份、季度、半年和年度進(jìn)行考核。根據(jù)已定義的計(jì)劃建立實(shí)施,制定考核名稱、考核起始日期、考核截止日期、考核組織者、設(shè)置定量指標(biāo)的計(jì)劃目標(biāo)、采集定量指標(biāo)的實(shí)際完成額; 為每個(gè)考核對(duì)象指定上級(jí)、同級(jí)、下級(jí)或者客戶方面的具體考核人、各考核人對(duì)考核對(duì)象的定性指標(biāo)進(jìn)行打分。為保證考核結(jié)果查詢、統(tǒng)計(jì)分析的正確性在考核結(jié)束后要執(zhí)行考核結(jié)果封存。
績(jī)效交流與反饋模塊是方便各級(jí)人員之間進(jìn)行溝通的平臺(tái), 它包括日志管理和申訴管理子模塊。員工可以記錄個(gè)人日志信息, 工作期間內(nèi)發(fā)生的一些關(guān)鍵事件, 并且可以在此提交一些述職報(bào)告。對(duì)于一些關(guān)于績(jī)效考核的意見可以進(jìn)行申訴, 相應(yīng)管理人員可以對(duì)申訴進(jìn)行解釋和處理。
系統(tǒng)管理模塊包括用戶管理和數(shù)據(jù)管理的功能。在用戶管理中系統(tǒng)管理員設(shè)置不同權(quán)限的用戶, 根據(jù)用戶名和密碼登錄進(jìn)行相應(yīng)權(quán)限范圍內(nèi)的操作。在數(shù)據(jù)管理中可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入導(dǎo)出。系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)如圖1 所示。
2 聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)的應(yīng)用
SQL Server 2000 提供強(qiáng)大的OLAP 工具, 它是獨(dú)立于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種技術(shù), 是多維數(shù)據(jù)分析工具的集合。根據(jù)分析主題, 進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì), 建立多維數(shù)據(jù)集。OLAP 把數(shù)據(jù)組織由二維平面擴(kuò)展到多維空間結(jié)構(gòu), 并提供多維數(shù)據(jù)分析方法, 可以系統(tǒng)匯總和聚合信息, 快速、一致和交互地訪問各種可能的信息視圖和輔助數(shù)據(jù), 幫助掌握員工績(jī)效信息中的規(guī)律,提高對(duì)數(shù)據(jù)中所表現(xiàn)出來的績(jī)效狀況的分析速度。
3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘( Data Mining, 簡(jiǎn)稱DM) 利用了人工智能中一些已經(jīng)成熟的算法和技術(shù)。根據(jù)功能可以將數(shù)據(jù)挖掘的分析方法劃分為六種: 分類、估值、預(yù)言、相關(guān)性分組、聚類、描述和可視化[ 7] 。數(shù)據(jù)挖掘主題的選取是根據(jù)分析應(yīng)用需求而定的, 現(xiàn)介紹兩個(gè)應(yīng)用模型的建立路徑。
3. 1 員工細(xì)分
聚類可以應(yīng)用到從員工信息庫(kù)中發(fā)現(xiàn)不同能力類型的員工群。為了挖掘具有特定能力或者潛質(zhì)的員工, 可以按照員工崗位來劃分, 對(duì)類似崗位的員工進(jìn)行分析, 有助于提高聚類的準(zhǔn)確性。通過對(duì)員工的性別、年齡、工作時(shí)間、職位、相關(guān)工作響應(yīng)度( 如客服人員響應(yīng)客戶需求次數(shù), 銷售人員響應(yīng)客戶垂詢次數(shù),技術(shù)人員響應(yīng)技術(shù)問題次數(shù)等)、技能、工作經(jīng)歷、考核等級(jí)等相關(guān)因素, 可以發(fā)現(xiàn)員工的特性規(guī)律, 劃分出不同能力素質(zhì)的員工, 從而進(jìn)行有針對(duì)性的管理。
3. 2 人員甄選
人員甄選模型主要依靠數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類規(guī)則, 具體的方法可以采用決策樹。對(duì)于面向企業(yè)內(nèi)部人員的崗位招聘來說, 員工的績(jī)效信息可以作為崗位任職的重要依據(jù), 良好的人力資源績(jī)效管理信息系統(tǒng)是人才內(nèi)部挖掘的基礎(chǔ)。首先構(gòu)建一個(gè)任職規(guī)則的分類器, 分類器的目標(biāo)變量是判斷出一個(gè)候選人是否合適; 其次是分類器的預(yù)測(cè)變量也就是目標(biāo)決定因素的信息。預(yù)測(cè)變量采用員工績(jī)效數(shù)據(jù)和以往的招聘數(shù)據(jù), 然后將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集, 用訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練, 用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行檢測(cè)。訓(xùn)練集的訓(xùn)練過程就是確定訓(xùn)練集與目標(biāo)集之間的分類關(guān)系。比如, 碩士學(xué)歷、兩年相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)、申訴記錄次數(shù)小于兩次的這些人績(jī)效水平比較高。最終得到正確、實(shí)用的分類器, 從而得到合適的人選。人員甄選輔助決策應(yīng)用模型建立路徑如圖2 所示。
4 結(jié)束語(yǔ)
根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)構(gòu)建的基于平衡計(jì)分卡的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)體系可以把個(gè)人、組織的目標(biāo)和企業(yè)戰(zhàn)略緊密結(jié)合起來, 使各種指標(biāo)充分體現(xiàn)企業(yè)長(zhǎng)短期目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。借助于信息化手段, 將構(gòu)建的績(jī)效管理體系固化到信息系統(tǒng)中, 利用聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為管理者及時(shí)提供有效的決策信息。企業(yè)人力資源績(jī)效管理信息系統(tǒng)涵蓋了績(jī)效管理的各個(gè)環(huán)節(jié), 充分體現(xiàn)了績(jī)效管理的管理職能, 是一個(gè)員工和管理層進(jìn)行工作期望、工作表現(xiàn)和未來發(fā)展方面溝通的業(yè)務(wù)操作平臺(tái), 可以極大地幫助改進(jìn)員工績(jī)效, 最終提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
參考文獻(xiàn):
[ 1] 趙曙明. 中國(guó)企業(yè)集團(tuán)人力資源管理戰(zhàn)略研究[ M] . 南京: 南京大學(xué)出版社, 2002.
[2] 張磊. 人力資源信息系統(tǒng)[M] . 大連: 東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2002.
[3] 杜琰˙ 現(xiàn)代企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)的幾種新方法[ J] . 中國(guó)質(zhì)量, 2004.
[4] 安德烈˙A ˙德瓦爾. 績(jī)效管理魔力—— 世界知名企業(yè)如何創(chuàng)造可持續(xù)價(jià)值[M] . 上海交通大學(xué)出版社, 2002.
[ 5] 姜定維, 蔡巍. BSC 保證發(fā)展[M] . 北京: 北京大學(xué)出版社, 2004.
[ 6] 彭劍鋒1 以KPI 為核心的績(jī)效管理[M] . 北京: 中國(guó)人民大學(xué)出版社, 2002.
[ 7] 李小平, 陳意云, 劉黃生1 數(shù)據(jù)采掘技術(shù)問題[ J] . 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng), 1998.
級(jí)別:CSSCI南大期刊,北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:1003-1707
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:CSSCI南大期刊,北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:0577-9154
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:CSSCI南大期刊,北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:1001-4233
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:北大期刊,CSSCI南大期刊
ISSN:1671-7465
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:CSSCI南大期刊,北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:1005-9245
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:CSSCI南大期刊,北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:1002-896X
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:北大期刊,CSCD期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:0254-1769
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:CSSCI南大期刊,北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:1002-4921
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:CSSCI南大期刊,北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:1002-5936
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:CSSCI南大期刊,北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:1001-8867
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:CSSCI南大期刊,北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊
ISSN:1003-2886
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
級(jí)別:北大期刊,統(tǒng)計(jì)源期刊,CSSCI南大期刊
ISSN:1000-5560
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:2045-2322
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:0284-1851
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:2352-4928
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:0169-4332
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:0960-7412
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:0048-9697
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:0191-2917
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:1741-7007
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:2238-7854
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問
數(shù)據(jù)庫(kù):SCI
ISSN:2214-7144
刊期:進(jìn)入查看
格式:咨詢顧問