摘 要: 人力資源績效管理是企業人力資源管理的一個核心環節, 是管理者和員工持續溝通的過程。它是由績效計劃、績效監控、績效考核、績效溝通以及績效改進等環節構成的持續不斷的回圈過程。企業人力資源績效管理就是將每個員工對企業所做出的貢獻進行科學評價, 并通過績效管理來牽引和激勵員工朝著企業戰略目標方向努力的一個過程。我國人力資源績效管理信息化的研究剛開始起步, 一些信息系統偏重于軟件使用的一般性, 不能完全涵蓋企業特有的管理活動, 應用范圍受到限制 。

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　　1 企業人力資源績效管理信息系統設計

　　1. 1 建立基于平衡計分卡的關鍵績效指標體系

　　平衡計分卡法( Balanced Scorecard, 簡稱BSC) 和關鍵績效指標法各有特色, 在實施過程中也各有優缺點。因此, 在KPI 的選擇上采用平衡記分卡思想的策略目標分解法的方式, 即通過建立包括財務指標與非財務指標的綜合指標體系對企業的績效水平進行監控[3] 。平衡計分卡體現了企業的可持續發展戰略, 為關鍵績效指標提供了一個最優的框架。因此,將兩者結合建立基于平衡計分卡的關鍵績效指標體系是一個更為有效的管理方法。

　　1. 1. 1 平衡計分卡概述

　　Robert S.Kaplan 與David P. Norton( 1992) 提出的平衡記分卡是目前績效管理的主流管理方法。平衡計分卡分別從財務、客戶、內部流程和學習與成長這四個視角向組織內各層次的人員傳遞公司的戰略, 以及每一步驟中各自的使命, 最終幫助組織達成目標,從而有效地解決傳統方法的局限性[ 4] 。通過這四個方面的指標以及指標之間相互驅動的因果關系體現組織等的戰略實施和戰略修正過程, 并且通過這四個方面的指標實現與戰略目標密切相關的績效管理[ 5] 。

　　1. 1. 2 關鍵績效指標體系的確立

　　建立KPI 首先要明確企業的戰略目標, 并在企業會議上利用頭腦風暴法和魚骨圖分析法找出企業的業務重點, 也就是企業價值考核的重點。然后, 再用頭腦風暴法找出這些關鍵業務領域的關鍵績效指標[ 6] 。接下來, 各部門將企業的關鍵績效指標分解到每個部門, 然后再分解到部門里面的每個員工。對財務、客戶、內部流程、學習與成長這四個方面, 分別為員工構建相應的KPI。

　　現在的指標權重基本由專家打分來確定, 受主觀因素影響較大, 當指標個數超過一定數目時, 往往會出現循環判斷的情況。在每一期績效考核指標確定之后, 通過召集部門以及一些專家來進行指標重要性排序, 根據層次分析法來最終確定指標權重, 可以克服這一缺陷。該方法具有堅實的理論基礎, 對各指標之間重要程度的分析更具邏輯性, 通過數學處理, 可信度較大, 應用范圍很廣。

　　1. 2 系統功能設計

　　企業人力資源績效管理信息系統采用模塊化設計, 包括績效管理平臺、查詢平臺、系統幫助、系統管理四個功能模塊。

　　績效管理平臺包括基礎設置、績效計劃、績效考核、績效交流與反饋以及績效分析這五個功能模塊。

　　基礎設置模塊包括基礎檔案、自定義檔案和績效指標的設置。基礎檔案包括部門、人員的基本信息; 自定義檔案包括績效考核人類別、績效指標類型、績效考核類型以及績效考核等級; 績效指標的設置可以根據績效指標類型進行具體指標的定義。

　　績效計劃模塊是確定相應部門和人員的績效指標與標準, 制訂出詳細的績效工作計劃。它是績效管理的依據, 包括對部門和個人的績效計劃的生成。

　　績效考核模塊可以靈活設置考核人、績效指標以及考核人和指標的權重, 可以按照月份、季度、半年和年度進行考核。根據已定義的計劃建立實施,制定考核名稱、考核起始日期、考核截止日期、考核組織者、設置定量指標的計劃目標、采集定量指標的實際完成額; 為每個考核對象指定上級、同級、下級或者客戶方面的具體考核人、各考核人對考核對象的定性指標進行打分。為保證考核結果查詢、統計分析的正確性在考核結束后要執行考核結果封存。

　　績效交流與反饋模塊是方便各級人員之間進行溝通的平臺, 它包括日志管理和申訴管理子模塊。員工可以記錄個人日志信息, 工作期間內發生的一些關鍵事件, 并且可以在此提交一些述職報告。對于一些關于績效考核的意見可以進行申訴, 相應管理人員可以對申訴進行解釋和處理。

　　系統管理模塊包括用戶管理和數據管理的功能。在用戶管理中系統管理員設置不同權限的用戶, 根據用戶名和密碼登錄進行相應權限范圍內的操作。在數據管理中可以對數據進行導入導出。系統功能結構如圖1 所示。

　　2 聯機分析處理技術的應用

　　SQL Server 2000 提供強大的OLAP 工具, 它是獨立于數據倉庫的一種技術, 是多維數據分析工具的集合。根據分析主題, 進行數據倉庫的設計, 建立多維數據集。OLAP 把數據組織由二維平面擴展到多維空間結構, 并提供多維數據分析方法, 可以系統匯總和聚合信息, 快速、一致和交互地訪問各種可能的信息視圖和輔助數據, 幫助掌握員工績效信息中的規律,提高對數據中所表現出來的績效狀況的分析速度。

　　3 數據挖掘技術的應用

　　數據挖掘( Data Mining, 簡稱DM) 利用了人工智能中一些已經成熟的算法和技術。根據功能可以將數據挖掘的分析方法劃分為六種: 分類、估值、預言、相關性分組、聚類、描述和可視化[ 7] 。數據挖掘主題的選取是根據分析應用需求而定的, 現介紹兩個應用模型的建立路徑。

　　3. 1 員工細分

　　聚類可以應用到從員工信息庫中發現不同能力類型的員工群。為了挖掘具有特定能力或者潛質的員工, 可以按照員工崗位來劃分, 對類似崗位的員工進行分析, 有助于提高聚類的準確性。通過對員工的性別、年齡、工作時間、職位、相關工作響應度( 如客服人員響應客戶需求次數, 銷售人員響應客戶垂詢次數,技術人員響應技術問題次數等)、技能、工作經歷、考核等級等相關因素, 可以發現員工的特性規律, 劃分出不同能力素質的員工, 從而進行有針對性的管理。

　　3. 2 人員甄選

　　人員甄選模型主要依靠數據挖掘技術中的分類規則, 具體的方法可以采用決策樹。對于面向企業內部人員的崗位招聘來說, 員工的績效信息可以作為崗位任職的重要依據, 良好的人力資源績效管理信息系統是人才內部挖掘的基礎。首先構建一個任職規則的分類器, 分類器的目標變量是判斷出一個候選人是否合適; 其次是分類器的預測變量也就是目標決定因素的信息。預測變量采用員工績效數據和以往的招聘數據, 然后將數據分為訓練集和測試集, 用訓練集進行訓練, 用測試集對訓練集進行檢測。訓練集的訓練過程就是確定訓練集與目標集之間的分類關系。比如, 碩士學歷、兩年相關工作經驗、申訴記錄次數小于兩次的這些人績效水平比較高。最終得到正確、實用的分類器, 從而得到合適的人選。人員甄選輔助決策應用模型建立路徑如圖2 所示。

　　4 結束語

　　根據企業戰略目標構建的基于平衡計分卡的關鍵績效指標體系可以把個人、組織的目標和企業戰略緊密結合起來, 使各種指標充分體現企業長短期目標的實現。借助于信息化手段, 將構建的績效管理體系固化到信息系統中, 利用聯機分析處理和數據挖掘技術為管理者及時提供有效的決策信息。企業人力資源績效管理信息系統涵蓋了績效管理的各個環節, 充分體現了績效管理的管理職能, 是一個員工和管理層進行工作期望、工作表現和未來發展方面溝通的業務操作平臺, 可以極大地幫助改進員工績效, 最終提高企業的競爭力。

　　參考文獻:

　　[ 1] 趙曙明. 中國企業集團人力資源管理戰略研究[ M] . 南京: 南京大學出版社, 2002.

　　[2] 張磊. 人力資源信息系統[M] . 大連: 東北財經大學出版社,2002.

　　[3] 杜琰˙ 現代企業績效評價的幾種新方法[ J] . 中國質量, 2004.

　　[4] 安德烈˙A ˙德瓦爾. 績效管理魔力—— 世界知名企業如何創造可持續價值[M] . 上海交通大學出版社, 2002.

　　[ 5] 姜定維, 蔡巍. BSC 保證發展[M] . 北京: 北京大學出版社, 2004.

　　[ 6] 彭劍鋒1 以KPI 為核心的績效管理[M] . 北京: 中國人民大學出版社, 2002.

　　[ 7] 李小平, 陳意云, 劉黃生1 數據采掘技術問題[ J] . 小型微型計算機系統, 1998.