大数据在企业绩效评价中的应用探索

大数据在企业绩效评价中的应用探索摘要：大数据时代的到来使越来越多的企业在管理工作中积极应用先进的技术手段，并取得了一系列优质的成果。绩效评价是企业在一定时间内工作成果以及发展质量的工作，与企业的整体发展有着紧密的联系。在企业的绩效评价工作中应用大数据技术，不仅可以增强绩效评价工作的准确性，还可以为企业的发展提供科学的参考依据。本文将依据相关研究成果及工作实践经验，首先分析了大数据在企业绩效评价中的应用手段，其次探讨了企业绩效评价工作中存在的问题，最后提出了具体的优化策略。最终希望通过本文的分析探讨，能够为更多的企业提供经验参考。关键词：大数据；企业；绩效评价；应用进入新时期后，大数据技术成为企业保障内部管理效果的关键手段。绩效评价是企业生产经营活动中不可或缺的一部分，其随着企业的发展也产生了更多类型的数据信息，仅仅依靠传统的数据分析工作是不能发挥其价值的。大数据技术能够在短时间内整合以及分析绩效评价中的一系列数据，使管理者能够准确掌握各部门的发展现状以及各类发展规划的落实状况。当前，仍有一部分企业不能够立足于大数据时代优化绩效评价工作，导致其发展受到重重阻碍。基于此，新时期的企业就需要正确认知大数据技术应用与绩效评价管理之间的关系，结合内部发展现状强化大数据技术应用，使其能够达成稳健发展的目标。一、大数据在企业绩效评价中的应用手段（一）预测性分析在企业的绩效评价中，大数据能够作用于预测性分析工作。这一工作能够对企业的生产经营活动中的各类数据信息开展全方位的分析以及整理，如历史数据、财务信息、业务信息等。大数据技术能够对这部分数据信息进行评估，再结合机器人学习技术预判企业的未来发展趋势，如财务绩效、市场变化状况、潜在的风险等。结合各类数据，企业的管理者就能够充分掌握绩效评价数据，并明确收入的增减状况、成本数据的变化状况以及当前的市场需求。根据预测性分析提供的信息，企业也能够对各时期的发展战略进行调整，将全部的资源配置于不同的发展环节。如果企业所在行业在发展过程中出现不确定因素，管理者也能够及时开展应对工作，使企业能够在日趋激烈的市场竞争中获得一席之地。

（二）实时监控分析

在绩效评价中发挥大数据技术的作用，企业也能够实时监控生产经营活动各环节的状况。第一，提升财务状况感知能力。大数据技术能够引导企业的财务管理人员对财务活动中的关键数据信息进行整合以及分析，再制定高质量的数据信息报告。通过阅读数据报告，企业的管理者也能够明确当前的经济动态，使其更好地适应市场整体环境的变化。第二，提升问题的处理效率。企业在开展生产经营活动的过程中必然会面对不同类型的问题。大数据技术能够快速分析出现变化的环节，如预算、成本等。一旦指数超过预警标准，管理者就能够及时知悉风险，并要求相关部门开展风险应对工作。第三，加快反应速度。实时监控分析可以为企业的管理者提供强有力的信息支持，在市场环境出现变化时快速做出调整。

（三）多维度数据分析

大数据技术在绩效评价中的应用具备了多维数据分析的功能，有利于企业的管理者正确认知业务活动运转过程中所产生的内在逻辑。企业若要掌握行业的发展趋势，就必须开展多维度的数据分析工作，不能仅依靠传统绩效评价中特定的财务指标。除了财务指标之外，多数非财务指标也能够影响绩效评价的效果。因此，企业就需要应用大数据技术，对更多领域中的数据信息进行挖掘，并深入分析其应用价值，如市场发展状况、产品生产线现状、各类客户的行为等，以多维度的数据信息抓住影响绩效评价的关键因素。另外，企业也可以借助大数据技术对不同领域数据的内在关联进行评估，如产品销售、市场需求变化、成本数据信息、生产经营活动的效率等，进而增强管理实效性REF_Ref15368\r\h[1]。

（四）异常检测与风险评价

大数据技术还能够作用于绩效评价的异常检测以及风险评价，将风险隐患对企业整体发展所造成的影响降至最低。企业绩效评价工作的相关参与主体应结合大数据技术的原理以及绩效评价的需求构建专门的异常检测数据模型，再采用专门的算法实时抓取与正确绩效信息差异过大的数据，如职工的行为、财务指标、交易活动数据等。如果超出的异常数据触及警戒线，信息化系统平台就能够立刻发出警报。此时，管理者则能够根据具体的报告信息强化内部控制工作。在风险管理方面，绩效评价数据信息模型则能够整合多方面的数据信息，再立足于企业的实际发展状况分析各类风险对生产经营活动造成的影响，主要涉及财务、市场、成本等。二、企业绩效评价工作中存在的问题（一）绩效评价目标不够明确根据实际的工作状况以及调查发现，部分企业没有构建明确的绩效评价目标，这直接阻碍了绩效评价工作的有序开展。出现这一问题的原因是这部分企业的管理者没有对绩效评价工作的重要意义形成全面的认知，没有立足于本企业的实际发展目标以及行业环境的现状对绩效评价的标准进行进一步的完善，导致绩效评价指标无法与企业的实际发展现状形成有效衔接。在实际的绩效评价工作中，该类企业的管理者将财务指标作为绩效评价中最为重要的指标，很少或是几乎不会关注非财务指标，如产品的竞争力、企业整体的创新能力、客户满意度等，更不用说是结合不同部门的特点对绩效评价指标进行细化了。在这一状况下，企业就不能够以绩效评价驱动发展战略的执行，也不利于职工对绩效评价形成正确认知，直接降低了绩效评价工作的质量REF_Ref27808\r\h[2]。

（二）难以落实信息共享

相当数量的企业虽然能够优化绩效评价模式，但是其不能够全方位落实信息共享，这也会对绩效评价工作的落实造成负面影响。在出现这一问题的企业内部，各个部门之间是无法开展高频次的沟通交流工作的，职工也认为各部门之间的工作没有联系，因而不会积极主动地与其他部门的职工开展深层次的合作，这就限制了各部门之间信息的流通，更是造成绩效评价工作的相关参与主体无法及时获取关键的评价信息。即便是能够开展绩效评价，这部分企业也无法保障绩效评价工作各个环节的落实，也不能够深入挖掘不同部门内部绩效评价关键信息之间的关联性，造成绩效评价无法准确评估各部门的发展现状。随着时间的推移，这部分企业内部就会出现严重的信息壁垒，各部门也更容易转变为“信息孤岛”，进一步加大了绩效评价工作的难度。

（三）绩效评价模式落后

部分企业仍采用传统的绩效评价模式，更是会导致绩效评价工作的质量大打折扣。引发这一问题的因素在于这部分企业的管理者受到了传统管理观念的束缚，难以根据企业的发展现状以及新时期的绩效评价标准对当前的绩效评价模式进行调整，极易致使绩效评价受到主观因素的影响。在开展绩效评价工作时，该类企业更为重视部门主管以及管理层人员对部门或个人的评价，不能够完全结合具体的工作成果开展定量以及定性的分析，降低了绩效评价的公平性。这部分企业的管理者未能意识到的是，绩效评价工作必须坚持客观以及公正的原则。如果其中包含了过多的主观因素，就无法保障绩效评价成果的有效性。一旦出现问题，企业内部的部门或职工就会出现纠纷，也会降低职工群体的工作动力，更是不利于企业的可持续发展REF_Ref31658\r\h[3]。（四）无法保障隐私数据安全再从信息安全保护这一环节出发，一部分企业无法保障绩效评价工作中的隐私数据安全，这同样会导致绩效评价工作的成效不尽如人意。该类企业的管理者能够在绩效评价工作中应用大数据技术，也可以将数据信息规整至对应的数据存储平台，但是不能够做好信息安全保护工作。由于绩效评价工作的相关参与主体必须使用大数据技术收集以及整理不同部门以及职工的数据，且全部的数据信息均有着极高的隐私性，这就对企业的数据安全管理能力提出了极高的要求。这部分企业未能在收集数据信息的过程中使用专业化的安全保护措施，这就有可能导致绩效评价数据信息在多个环节中被泄露，因而会被不法分子所利用，严重情况下还有可能损害企业的整体形象，最终引发恶性经营危机。三、大数据在企业绩效评价中应用的优化策略（一）明确绩效目标企业应明确绩效评价的目标，以此提升大数据下绩效评价工作的质量。在开展这一方面的工作时，相关参与主体应采用大数据技术对企业内部绩效评价相关的数据进行深层次的挖掘以及分析，明确影响绩效评价的各类因素，再结合企业的发展需求以及各时期的战略目标对当前的绩效目标进行优化。以财务管理绩效评价目标为例，全新的绩效评价目标应设定为财务管理效率的提升状况、财务服务工作的质量、成本状况等，保障绩效评价方向与企业发展战略的一致性。应用大数据技术时，则需要重点评估企业的财务流程、成本结构、交易数据信息等，优化细节方面的指标。基于大数据技术提供分析信息报告，就能够从当前的成本结构中调整不同成本的具体目标，保障绩效评价的成本效益，以科学的目标服务企业的整体发展。

（二）强化信息整合

大数据技术能够提升企业的信息整合能力，便于管理者构建更为全面的绩效评价数据信息来源，并强化各部门之间的合作。使用大数据技术后，绩效评价工作的相关参与主体就能够对不同业务单元的数据信息进行收集以及整理，也可以关注外部环境数据信息的变化状况，客观评估企业的整体管理效率。通过收集财务管理、运营活动、市场环境以及客户群体的数据信息保障绩效评价的落实，使全部的绩效评价不再局限于财务管理数据信息。根据绩效评价报告，企业的管理者就能够掌握不同类型业务活动的运营状况以及所在行业对企业整体发展的真实反馈。同时，也能够明确不同业务单元之间产生的联系，深入挖掘生产经营活动各环节的现状，引导各部门强化沟通交流，突破“信息孤岛”对企业整体发展造成的桎梏REF_Ref8945\r\h[4]。

（三）创新绩效评价模式

全新的绩效评价模式能够保障大数据技术与企业绩效评价的有机结合，更是能够提升企业绩效评价工作的质量。因此，企业的管理者同样需要创新绩效评价模式，使其能够在大数据技术的作用下更具灵活性以及实时性。应采用大数据技术的数据监测以及分析功能，对绩效评价策略的实施效果进行评估以及分析。相关参与主体应始终保持客观、公正的原则，保障绩效评价结果的准确性。如果出现不符合企业发展需求的情况，就需要立刻对绩效评价策略进行调整。完成绩效评价后，需要使用专门的数据可视化工具对全部的绩效评价数据信息进行处理，再将其编制为对应的数据信息报告，便于管理者直观查看全新的业务数据以及各部门的工作成果。通过这一举措，管理者就能够全面了解生产经营活动的运行状况，并针对存在问题的环节制定解决方案。

（四）重视隐私数据保障

企业在绩效评价中应用大数据技术时还需要重视隐私数据保障，为绩效评价的实施构建安全稳定的环境。第一，构建专业化的信息安全管理制度。结合大数据技术的特点以及绩效评价的需求优化信息安全管理制度，严格规定绩效评价信息安全管理工作的主要目标、基本原则以及责任主体，严格禁止数据泄露或滥用的行为。如果出现信息被盗用的问题，就能够立即追究相关参与主体的责任。第二，完善信息安全审计监管机制。针对绩效评价数据信息安全管理工作开展审计以及监管，第一时间发现潜在的安全隐患。一旦出现信息安全事件，就需要要求技术团队立刻解决问题。第三，构建信息安全应急预案。根据先前出现的问题以及同类型企业出现的案例建立预案，并定期更新细节内容，重点关注隐私问题，保障及时响应REF_Ref9020\r\h[5]。结束语综上所述，在企业的绩效评价工作中加大大数据技术的应用力度，既是企业实现现代化发展的需求，也是大数据时代整体经济环境对企业提出的要求。企业的管理者应正确认知大数据时代对绩效评价工作带来的机遇与挑战，深入分析这一工作的现状，结合企业的实际发展方向以及行业环境应用大数据技术，使绩效评价工作更为科学且合理。在这一过程中，管理者就需要创新绩效评价工作的理念以及模式，并培养高素质的复合型人才，不断增强绩效评价的准确性，