［摘要］企业发展与多种因素相关，在内部因素中，人力资源绩效决定着员工工作热情。随着大数据时代的到来，企业人力资源绩效管理面临着新的机遇与挑战。本文深入探讨大数据背景下企业人力资源绩效管理的创新策略。首先分析大数据对人力资源绩效管理的影响。其次，剖析当前绩效管理存在的问题。最后，提出针对性的创新策略，旨在帮助企业充分利用大数据提升人力资源绩效管理水平，增强企业竞争力。

　　［关键词］大数据；企业人力资源；绩效管理

　　0引言

　　在信息技术飞速发展的当下，大数据已成为推动各行业变革的重要力量。从商业运营到科学研究，从医疗健康到教育领域，大数据的应用无处不在，企业人力资源管理也深受影响。人力资源绩效管理作为企业管理的核心环节之一，对企业战略目标的实现、员工的激励与发展起着举足轻重的作用。然而，传统的人力资源绩效管理模式在大数据浪潮的冲击下，逐渐暴露出诸多弊端，难以满足企业日益增长的管理需求和员工多元化发展的诉求。传统模式下的数据收集方式有限，导致绩效评估缺乏全面性；绩效指标设定主观性强，无法精准衡量员工贡献；绩效沟通反馈不及时，影响员工积极性和工作效率。因此，积极探索大数据背景下企业人力资源绩效管理的创新策略，已成为企业实现可持续发展的必然选择，具有极其重要的现实意义和理论价值。

　　1大数据在企业人力资源绩效管理中的影响

　　1.1提供更全面的数据支持

　　大数据技术凭借强大的数据采集和整合能力，能够广泛收集企业内部和外部的多源数据。在企业内部，涵盖员工的基本信息，如年龄、学历、专业背景等，这些信息是了解员工基础素质的关键。工作表现数据则包括日常工作任务的完成情况、工作效率、工作质量等，通过对这些数据的长期跟踪记录，可以清晰地看到员工工作状态的变化趋势。培训记录能反映员工参加各类培训的内容、时长以及培训后的考核成绩，有助于评估培训对员工能力提升的效果[1]。同时，大数据还能整合企业外部的市场行业数据，如同行业企业的人才流动情况、薪酬水平、绩效优秀员工的特征等，为企业自身的绩效管理提供参考和对照。这些丰富的数据汇聚成庞大的信息库，为人力资源绩效管理提供了全面且精准的信息基础，使管理者能够从多个维度深入洞察员工的工作情况和潜在能力，从而做出更科学合理的管理决策。

　　1.2实现精准的绩效评估

　　传统的绩效评估往往依赖简单的数据统计和主观评价，容易出现偏差。在大数据时代，借助先进的大数据分析工具，企业能够对海量的绩效数据进行深度挖掘和分析[2]，构建复杂的数学模型和算法，将员工的工作行为、成果等多维度数据进行量化处理，从而构建更为科学、精准的绩效评估模型。例如，通过分析员工在项目执行过程中的沟通频率、解决问题的速度和质量、团队协作的参与度等行为数据，结合项目最终的成果数据，能够客观全面地评估员工在项目中的贡献。这种基于数据的评估方式有效避免了主观偏见和人为因素的干扰，使绩效评估结果更能真实反映员工的工作表现，为员工的职业发展和企业的人才管理提供可靠依据。

　　1.3促进个性化的绩效改进

　　不同员工有着不同的优势和不足，使用大数据分析手段，企业可以深入了解员工在不同技能领域的表现情况。通过对比员工的实际绩效与岗位要求、企业平均水平以及优秀员工的标准，精准定位员工的能力短板和优势领域[3]。例如，对于一名销售员工，如果大数据分析显示其在客户拓展方面表现出色，但在客户关系维护方面存在不足，企业就可以为其制订针对性的培训计划，如提供客户关系管理方面的培训课程、安排经验丰富的导师进行一对一指导等。同时，根据员工的学习进度和反馈，及时调整培训内容和方式[4]。帮助员工有针对性地提升绩效，实现个性化的职业发展。

　　1.4推动人力资源决策科学化

　　大数据分析结果为企业人力资源决策提供了强有力的支持。在人才招聘环节，通过分析企业现有高绩效员工的数据特征，结合岗位需求，建立精准的人才画像，明确所需人才的关键技能、知识储备、性格特点等，从而在招聘过程中更准确地筛选候选人，提高招聘效率和质量。在晋升决策方面，基于大数据的绩效评估结果和员工的潜力分析，能够确保晋升的员工真正具备相应的能力和业绩，激励员工积极进取。在薪酬调整时，依据大数据分析确定合理的薪酬结构和薪酬水平，使薪酬与员工绩效紧密挂钩[5]，充分发挥薪酬的激励作用，提高人力资源管理的整体效率和效果，促进企业人力资源的优化配置。

　　2当前企业人力资源绩效管理存在的问题

　　2.1绩效指标体系不完善

　　许多企业在设定绩效指标时存在严重的单一性问题，过于侧重财务指标和结果指标，如销售额、利润、生产数量等。这些指标虽然能够直观反映企业的经营成果，但忽视了工作过程中的关键因素以及非财务方面的重要贡献。例如，在产品研发部门，若只关注产品的研发周期和最终市场收益，而忽略研发过程中的技术创新、团队协作、知识积累等过程指标，可能导致短期行为，影响企业的长期技术竞争力。同时，绩效指标的设定缺乏与企业战略的紧密结合，未能将企业的战略目标有效地分解到各个部门和岗位，使员工在工作中对企业战略方向缺乏清晰认知，工作目标与企业战略目标脱节，无法形成合力推动企业发展。

　　2.2绩效评估方法不科学

　　传统的绩效评估方法以主观评价为主，如上级评价、同事评价等。上级评价往往受到上级领导个人喜好、对员工了解程度以及工作繁忙程度等因素的影响，可能导致评价结果失之偏颇。同事评价则容易受到人际关系的干扰，存在互相偏袒或恶意竞争的情况，影响评估的公正性。而且，这些传统评估方法缺乏动态性和灵活性，通常是定期进行评估，如月度、季度或年度评估，无法及时捕捉员工工作表现的实时变化。在快速变化的市场环境和工作场景中，员工的工作任务和工作重点可能随时发生改变，传统的评估方法不能及时反映这些变化，导致评估结果滞后，无法为员工的绩效改进提供及时有效的指导。

　　2.3绩效沟通与反馈不足

　　在绩效评估过程中，很多企业缺乏有效的绩效沟通与反馈机制。管理者与员工之间沟通不畅，管理者往往只是简单地告知员工绩效评估结果，而没有深入解释评估的标准、过程以及依据，导致员工对绩效评估结果感到困惑和不满，降低了员工对绩效评估的认可度。同时，员工在工作中遇到的问题和困难也无法及时反馈给管理者，管理者不能及时给予指导和支持，影响员工的工作积极性和工作效率。此外，缺乏双向沟通使企业无法从员工那里获取关于绩效管理的意见和建议，不利于绩效管理体系的持续优化和改进。

　　3大数据背景下企业人力资源绩效管理创新策略

　　3.1构建基于大数据的绩效指标体系

　　企业应借助大数据分析工具，深入研究市场动态、行业发展趋势以及自身的战略规划。通过对大量市场数据、行业报告、竞争对手分析等信息的收集和分析，明确企业在市场中的定位和发展方向。例如，一家互联网企业计划在未来三年内拓展海外市场，那么其市场部门的关键绩效指标（KPI）就应围绕海外市场的用户增长、市场份额提升、品牌知名度提高等方面来确定。将企业战略目标层层分解，细化到各个部门和岗位，确保每个员工的工作目标都与企业战略紧密相连。以市场部门的海外市场拓展项目为例，市场经理的KPI可以设定为海外市场年度用户增长率达到10%、品牌知名度在目标市场提升15%；市场专员的KPI则可以是每月成功拓展的海外合作渠道数量、社交媒体上的海外用户互动量等，通过这种方式将企业战略转化为具体可衡量的工作目标。

　　3.2运用大数据优化绩效评估方法

　　借助大数据分析技术，构建数据驱动的绩效评估模型。通过对企业多年来积累的大量历史绩效数据进行深入挖掘和分析，运用机器学习算法和数据挖掘技术，找出数据之间的内在关系和规律。例如，通过分析销售部门员工的销售额、拜访客户数量、客户转化率、客户投诉率等多维度数据，建立一个能够准确预测员工销售绩效的模型。该模型不仅考虑了最终的销售结果，还综合考虑了影响销售业绩的各种过程因素和外部因素。在实际评估过程中，将员工的实时数据输入模型，即可得出客观、准确的绩效评估结果，有效提高评估的准确性和客观性。

　　利用大数据实时采集技术，对员工的工作数据进行实时跟踪和收集。通过在企业内部管理系统中嵌入数据采集模块，实时记录员工的工作任务完成进度、工作质量数据、与团队成员的协作情况等。例如，在软件开发项目中，通过项目管理工具实时采集开发人员的代码提交量、代码质量检测结果、任务完成时间等数据。根据这些实时数据，实现对员工绩效的动态评估，及时发现员工工作中的问题和亮点。一旦发现员工在某个环节出现问题，如任务进度滞后、工作质量不达标等，及时给予反馈和指导，帮助员工及时调整工作方式，不断改进绩效，使绩效评估更加贴近员工的实际工作情况，提高评估的及时性和有效性。

　　3.3加强基于大数据的绩效沟通与反馈

　　企业可以搭建基于大数据的数字化绩效沟通平台，利用云计算、移动互联网等技术，实现管理者和员工之间的实时沟通。员工可以通过手机App、电脑客户端等多种终端设备，随时登录平台查询自己的绩效数据和评估结果。在平台上，员工可以对不理解的评估结果提出疑问，发表自己的意见和建议；管理者也可以及时回复员工的问题，与员工进行在线交流。同时，平台还可以设置绩效讨论区，员工可以在其中分享工作经验、交流绩效改进方法，促进员工之间的相互学习和共同成长。例如，某企业搭建的数字化绩效沟通平台，员工在一个月内提出的关于绩效评估的疑问得到及时解答的比例达到了10%，员工对绩效评估的满意度提升了15%。

　　根据大数据分析结果，针对每个员工的绩效表现和特点，开展个性化的绩效沟通与反馈。管理者在与员工沟通前，通过大数据分析了解员工的工作强项和弱项、职业发展需求以及性格特点等信息。在沟通时，采用适合员工的沟通方式和方法，与员工共同制订绩效改进计划。例如，对于性格内向但工作认真负责的员工，管理者可以采用一对一、较为温和的沟通方式，先肯定员工的工作成绩，再指出存在的问题，并共同探讨改进措施；对于性格开朗、有较强自我驱动力的员工，可以采用更具挑战性的沟通方式，鼓励员工设定更高的绩效目标，并为其提供相应的资源和支持。通过个性化的沟通与反馈，提高员工对绩效改进的积极性和主动性，促进员工的职业发展。

　　3.4强化绩效管理与人力资源其他模块的协同

　　在人才招聘过程中，利用大数据分析企业现有员工的绩效数据和岗位需求，建立精准的人才画像。通过对高绩效员工的特征分析，包括学历背景、工作经验、技能水平、性格特质等，明确所需人才的关键特征和能力素质。例如，一家金融企业通过对内部绩效优秀的理财顾问的数据进行分析，发现这些员工普遍具备良好的沟通能力、金融专业知识、风险识别能力以及较强的客户服务意识。在招聘新的理财顾问时，根据这些特征制定招聘标准，通过对候选人的简历数据、在线测评数据（如性格测试、专业知识测试、沟通能力测试等）进行分析，筛选出与岗位匹配度高的候选人。同时，利用大数据分析招聘渠道的有效性，选择最适合企业的招聘渠道，提高招聘的准确性和效率，降低招聘成本。

　　将绩效评估结果与薪酬体系紧密挂钩，利用大数据分析，确定合理的薪酬结构和薪酬水平。根据员工的绩效表现，给予相应的薪酬奖励和调整。例如，对于绩效优秀的员工，给予较高的绩效奖金、晋升机会或薪资涨幅；对于绩效不达标的员工，适当降低绩效奖金或进行绩效改进辅导，若长期绩效不达标，则考虑进行岗位调整或辞退。通过大数据分析同行业企业的薪酬水平和薪酬结构，结合企业自身的经营状况和绩效目标，制定具有竞争力和激励性的薪酬体系，充分发挥薪酬的激励作用，提高员工的工作积极性和工作绩效。

　　4结束语

　　大数据时代为企业人力资源绩效管理带来了新的机遇和挑战。通过构建基于大数据的绩效指标体系、运用大数据优化绩效评估方法、加强基于大数据的绩效沟通与反馈以及强化绩效管理与人力资源其他模块的协同，企业能够提升人力资源绩效管理的科学性、精准性和有效性，充分发挥人力资源的优势，为企业的可持续发展提供有力支持。企业应积极拥抱大数据技术，不断探索和创新人力资源绩效管理模式，以适应日益激烈的市场竞争环境。在未来的研究中，可以进一步深入探讨大数据在人力资源绩效管理中的应用场景和技术方法，为企业提供更具操作性的指导建议。

　主要参考文献

　　［1］李春梅.数字化人力资源管理赋能企业降本增效路径探究［J］.市场周刊，2025，38（1）：175-178.

　　［2］王静.大数据时代企业人力资源绩效管理实践探索［J］.中国集体经济，2025（1）：133-136.

　　［3］赵姝雅.人力资源绩效管理对员工工作积极性的影响研究［J］.老字号品牌营销，2024（23）：61-63.

　　［4］苏斐斐.经济转型期中小企业的人力资源管理创新与挑战［J］.老字号品牌营销，2024（23）：134-136.

　　［5］徐津平.企业薪酬与绩效管理存在的问题与对策［J］.投资与创业，2024，35（21）：121-123.