㈠ 如何做好移动互联网时代的绩效管理
1.去中心化的绩效文化，让价值观的一致性更加重要
为什么领导做决策，基层做执行，很大的原因是上级掌握更多做决策的信息，在大数据时代，数据因需而动，只要有授权，所有人都能接触到企业运营的相关信息，信息鸿沟在逐步被消除。
互联网改变了人与组织的关系，改变了人与组织的力量对比，组织中话语权的分散使信息的发布权力掌握在每一个个体手中，依靠个体的影响力去掌握资源。现在越来越多的企业重视雇主品牌的内外建设，对外吸引欣赏公司文化的人才加入，对内凝聚和打造强势文化，正是在朝着保证个体基因一致的方向发展，以适应充分授权的需要，在绩效体系中，价值观和文化的力量愈发被重视。
2.绩效制度试点，找到你的粉丝，让员工顶你，与你一起“工作”
我们推行一项绩效方案，要得人心，如果闭门造车，不能以产品化的思维来设计，那么，或者是你，或者是制度，总有一项被埋葬。在互联网思维下，我们需要通过企业微博、个人微信及微信公众平台、电子邮箱等方式，让员工参与人力资源管理，让员工成为我们产品的“粉丝”，时刻为你的工作建言献策，与人力资源部一起“工作”，共同打造以实际需求为基础的人力资源解决方案。
3.绩效考核做减法，去除繁文缛节，让考核简单、便捷、高效
人力资源部门是企业规章制度的制定者、执行者、监督者，往往给员工以“官僚”和“故作深沉”的感觉。约束是为了减少出错，约束是无法产出让你有惊喜的员工的。另一方面，互联网思维要求产品快捷便利，要让用户可以用最少的时间完成对产品的理解和熟悉。回到绩效考核，作为管理者，我们有没有被信息过载?我们建立各种流程，设立各种检测指标，绘制各种报表，用各种KPI去考核员工的绩效表现，但面对这些数据，有多少能简明扼要地帮助我们决策？而我们的员工，有那一个能够随时把公司的考核要点背全？！
4.用情感链接用户，绩效辅导让每一次交互都更有人情味
规则带来秩序，但爱使人们团结一致，靠制度和规则来管理只能解决常规性问题，而只有依靠领导力，团队成员才能够激情澎湃地发挥各自最大的潜能。
绩效考核的用户是谁，应该是我们的受众——员工，绩效考核的客户是谁，最主要的是雇佣我们的企业。未来，我们的价值在于和用户建立情感链接，产生更多的需求，不断提供增值的服务。绩效辅导不再是冰冷指出错误，Grow模型不再是以完成冰冷目标为核心的 “割肉模型”，而是一次以用户为中心的互动体验。在移动互联网时代，我们应该抛弃唯利是图的想法，抛弃只看投入产出比的狭隘思想，特别是在保留和激励优秀人才方面，在员工的感情银行里预存入更多的资金，以期日后或有双倍的回报。
5.即时反馈的回馈系统，建立全面认可的激励体验。
多数企业在用一年一次(或两次)的绩效评估系统来收集正式的员工表现反馈，在奖励上，表现优秀的员工不能够得到及时的提升，在决定惩处时，需要层层审批，害怕出错。
我们一方面要使员工的需求和价值诉求的表达更快捷、更全面、更丰富，另一方面，移动互联也使企业对员工的价值创造、价值评价与价值分配可以做到更及时、更全面。因此，互联网时代呼唤全面认可激励，并且也为全面认可激励的实施提供了技术基础。企业可以通过移动互联让组织对员工的绩效认可与激励无时不在，无处不在。员工所做的一切有利于组织发展、有利于客户价值及自身成长的行为都可以得到即时认可和激励。全面认可激励可以实现激励措施的多元化与长期化，提升员工的自我管理能力和参与互动精神，给企业带来更多的协作、关爱和共享，有利于公司文化和制度的落实和推进。
6.运用大数据，绩效过程和结果绩效终于能被“预测”了
可怕吧，你明天表现如何，你老板今天能猜到人力资源部门的数据数量，恐怕不比财务部门少，如简历数据、考勤数据、奖惩数据、绩效数据、培训数据、员工档案数据等等，加上未来可穿戴设备人本身的延伸，对人行为和情绪的记录，企业随时随地收集关于工作现场、员工个人和员工互动互联数据，将员工行为与情感数据化。未来，运用大数据技术，更多的数据被用来辅助决策，人与组织之间、人与人之间的互联互通累积、集聚的巨量大数据为人力资源的程序化决策与非程序化决策提供了无穷的科学依据，人力资源管理真正基于数据并用数据说话。通过建立关系模型，我们也许可以预见到某个具体工作人员的个人绩效行为和导致的绩效结果，若结果将会下滑，就可以及时的“挑出”有问题的员工，开展绩效辅导工作。作为团队的指挥官，你就如现场指挥的教练，就运用数据分析的方法对球员的场上发挥做出预见，在状态最好的时候派他上场，而在状态下滑的时候及时调整人员。多么令人“向往”的恐怖未来
7.发挥长尾效应，只有人尽其才，没有末位淘汰
在人力资源管理领域，为了提高组织效率，从来都是强调发掘和培养关键人才的。每个大公司都有一套繁杂的绩效考核系统，将所有员工分为三六九等，对优等员工加倍奖励，而对低劣绩效的员工进行训诫甚至开除。比较著名的就是GE的末位淘汰法则。最近的消息说微软放弃员工分级制，美国媒体一面倒的报以掌声。微软为什么要放弃曾经被管理界奉为圭臬的绩效分级制度？因为人们发现这将会扼杀创新，也有人把这顶帽子戴在了日落西山的索尼身上。
传统的分级理论的假设是人都是相似的，都是可比的，但事实上，每个体都是独一无二的，都会有其所长，个人没有达到绩效的原因往往是由于人岗之间的不匹配，而不匹配往往又是由于信息匮乏和失真造成的。如果我们相信互联网最终能够把人的思想和智慧串联起来，运用大数据技术，在人际网络里自由配对，我们就有理由相信，公司组织中不再存在“核心”员工，每一个员工都可以在适合自己的岗位上发挥关键作用，每个人都有独特的角色，而每个员工是否胜任工作，则可以由其周边的环境反馈来获得证明。
8.绩效结果轻应用，聚焦工作本身带来的乐趣，减少物质刺激的频率和力度
员工激励，没有钱不行，但光给钱更不行。传统的绩效闭环往往直接会和员工的物质激励紧密结合起来，但过度的物质激励的刺激甚至会让一个优秀的员工反而迷茫，我的价值真的都要用物质来衡量吗？那工作本身带给我的快乐如何来衡量呢？
伟大是“熬”出来的，捞一把就走的心态是无法成就一个伟大的产品，更无法成就一番伟大的事业。互联网思维，我们希望员工聚焦于做让用户尖叫的产品，产品不仅免费，而且要最好，其次才是利润，有了黏性，有了增值服务，自然有了愿意付费的客户。连接到我们的管理，给员工充分的安全感、适度的紧张度、深度的自我驱动力觉察，再加上团队的化学反应，共同引爆员工的创造力，这应该是互联网时代的绩效经理所应该追求的东西。所以，给员工有安全感的保障，减少物质刺激的频率和力度，给他们欣赏和拥抱，发自内心的为他们点赞，因为，你知道，工作本身就是对他们最好的奖赏，免费的却是最珍贵的。我在网秦也花了大量的时间培育这种基于信任的绩效文化，我坚信他能给我们带来欣喜的硕果。
技术已经真正在改变着我们：人的需求多元化个性化、人的流动频率加快、人对组织的粘度降低、小人物能够创造大价值。这些变化要求组织重新审视人这个最重要、最核心的资源，真正从人力资本至上角度重构管理理念和模式。接受这种变化，体会他，驾驭他，你就能把握住他每一分正在勃发的积极力量。
㈡ 大数据时代企业人力资源绩效管理创新论文
摘要： 在互联网技术的发展和各种数据信息化、共享化的背景之下， 大数据时代得到了应用与发展。在现代的生活之中，我们可以明显的 看到，在人们的日常生活或者在各行各业的管理之中大数据时代得到 了广泛的应用与发展。在这些的领域之中，大数据时代发展的最为理 想的就是在企业大的管理之中。大数据时代的运用使得企业的人力资 源大的管理更加的优化。
关键字： 大数据时代；电力供电企业；人力资源；绩效管理；
正文：
一、大数据对供电企业绩效管理的影响
（一）职位多元化
大数据时代可能促进新职位的产生，如首席数据官、数据科学家、数据分析师等，他们的主要职责是管理供电企业拥有的及其他的数据资源，挖掘、分析和利用这些数据为供电企业创造价值。因此，面对供电企业复杂多样的绩效管理数据，人力资源部门无需进行分析和解读，只需进行简单地收集和提取，这样他们将从以往重复且低效的绩效管理任务中跳脱出来，从而大大提高管理效率。
（二）管理工具高效化，
传统人力资源管理部门对绩效相关信息的处理效率低，同时处理手段过于主观粗糙，很难对员工的绩效、素质等内容做出客观公正的评价。大数据时代下，绩效管理工具将变得更加多元且高效，如绩效仪表盘、基于“云计算”技术下的“共同体GTT供电企业云管理平台”等。
（三）考核目的多元化，
大数据时代下考核结果不仅是薪酬奖金、职务晋升的可靠依据，更是成为员工职业发展的指导标杆。一方面，通过对绩效数据的收集处理，测试员工和岗位的匹配度，帮助供电企业了解员工并将其调整到更适合的位置；另一方面，员工可通过考核反馈了解自己的兴趣，并且充分利用供电企业中的发展机会。
二、我国供电企业人力资源绩效管理现状分析
（一）绩效考核的主观性较强，缺乏客观数据认识
绩效管理是部门领导对该部门员工的考核和评价过程。目前，我国大部分供电企业的人力资源管理系统是通过管理部门把数据导出，利用数据库或EXCEL办公软件进行处理，最终得出绩效考核的结果，而部门领导在面对该考核结果时往往容易看重员工在某一方面或某一时期的表现，因此，这在很大程度上容易受上级观念的影响，从而使考核结果具有片面性和主观随意性。
（二）供电企业缺乏数据复合型人才，智能化程度较低
传统供电企业信息处理局限于某一职位人的单项工作，且由于受到晋升机制和管理的束缚，企业无法引进高素质人才，数据复合型人才匮乏。同时，许多供电企业的绩效管理成为一种形式，大多数时候仅仅在月末及季末、年终的时候进行绩效考核，相关领导也只是凭借有限的材料对员工的表现进行总结和评价。
（三）管理者对数据的挖掘不够深入，绩效管理成果没有得到充分应用
对于绩效信息的处理和分析结果，诸多企业高层并未进行深入挖掘，他们对数据库中的数据关联了解不透彻，只单一注重供电企业的年度财务报表和供电企业的利润情况，而不对数据存在的问题进行分析，忽视一些看似不相关的数据，如饮食情况、工作环境等。实际上，这些信息如若经过整合分析，将能够更合理地解释员工现阶段的绩效情况，并有利于供电企业改进人力资源管理的方法。
三、在大数据时代下对于供电企业人力资源绩效管理的新举措
（一）充分的数据信息
为了进一步提升供电企业中人力资源的管理水平，各供电企业管理阶层除了要进一步完善供电企业内部的管理机制和运行方式，最重要的就是要及时利用各种数据对人员进行管理。而在大数据时代之下，利用其特点，可以充分的利用其所能提供的相关数据信息，根据具体详尽的数据信息对人员进行进一步的管理。在人力资源管理中，主要是注意以下3个方面的数据信息。
1、客观的基础数据信息。这些信息主要是在人力资源管理中最为基础的信息。这些信息都是员工们最客观的基本信息。主要包括员工的姓名、性别、年龄、籍贯、学历、特长和工作时间等。根据这些最为基本的信息，了解员工最基本的`情况，同时人力资源部门要将这些信息进一步记录存档，进一步完善，做好整理工作，为以后的人员的管理提供相应的数据支持。
2、人员变动情况的相关信息。人员的变动情况主要有调动、辞退、招聘和重新分配等。人力资源部门在对这些信息进行整理时，要着重关心员工的变动情况，一名员工何时参加工作，何时进行岗位调动，何时提升岗位等。
3、人员的质量信息所谓的人员的质量信息是指员工在供电企业的工作过程中，对于供电企业的奉献的情况，以及员工对于供电企业的人力资源管理的满意度的情况。在了解这些数据和信息的基础之上，有利于企业进一步了解员工的向心力和内在的优势。只有在了解这些数据的基础之上，才能准确的运用员工的特点进行人员的管理，进一步完善人力资源绩效的管理。
（二）进一步创新人力资源绩效管理的方式方法
在大数据时代之下，供电企业的人力资源绩效管理得到了进一步的发展。为了进一步提升供电企业的人员绩效管理的能力，全面的发挥大数据时代的有利作用。在人力资源绩效管理方面还需要从几个方面进行进一步的考虑优化。主要表现在以下几个方面：
1、进一步创新人力资源绩效的管理办法。在之前的一般的供电企业的考评时，对于员工的考评主要是一句员工对于供电企业的奉献和年终的表现情况进行考核评价。这样的考核方法一定程度上是可以表现员工的总体的贡献的，但是由于数据考虑的不慎全面，对于员工的考核也是存在一定的不平等。
2、建立健全供电企业绩效考核体系。在对员工进行绩效考核是，对于一些具体的数据和信息的收集对于供电企业员工的绩效公平的管理也是十分重要的。只有在全面的核查过每一位员工和供电企业相关的具体信息之后才能进一步完善员工的考核体系。在考核体系进一步确定的基础之上才能实现对于供电企业中人力资源绩效管理工作的优化。
3、合理的利用全面的考核方法。在对于供电企业的员工进行考评时，供电企业的管理部门还可以改变考核方法，完善考核机制。其中360度考核方法就是一种对于员工的全面的考核方法。
参考文献：
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㈢ 利用大数据进行绩效管理的企业有哪些
绩效管理是北京海纳容大数据咨询有限公司管理中的重要手段之一，然而依靠绩效管理壮大企业的有之，通过绩效管理使得优秀员工流失的也有之，人力资源专家认为，出现这种“橘生淮南则为橘，橘生淮北则为枳”的关键原因在于对绩效管理的认知和管理方式。
绩效管理=绩效考核？
这是个很多人没能搞清楚的概念。无论是HR专业工作者还是企业的各级管理者常常会有这样的疑问：
“绩效管理为什么没有能够帮助我们企业在财务上提升和长进？”
“绩效管理为什么在让个人得到收益回报的同时企业没有得到应得的回报和收益？”
“绩效管理为什么造成了员工之间的不协作和团队之间的隔阂？”
北京海纳容大数据咨询有限公司要弄明白这些问题，就需要花些力气去审视企业的绩效管理体系是怎样构成的，包含了什么没包含什么；绩效计划是如何制订的，如何管理绩效驱动战略执行等等，不能简单地将绩效结果的不尽人意归咎于是因为实施了绩效管理。
㈣ 大数据对于管理理论与实践的影响
大数据对企业管理的影响：
.大数据对企业管理思想的影响
大数据时代的来临改变了企业的内外部环境，引起了企业的变革与发展。企业越来越智能化，管理实现了信息化。企业中的数据收集、传输利用需要现代管理思想的支撑。
大数据环境下的企业管理应当以人为本，在实践的基础上运用现代信息化技术，采用柔性管理，将数据当做附加资产来看待。企业运营离不开数据的支撑，企业管理当中如果不能够深刻认识到大数据的重要性，仅仅以公司短期盈利作为目标，是缺乏战略性的思考。有效的利用数据分析结果，提前进行预测，抓住市场先机、顾客需求，就能主动赢得市场，才能在企业管理与销售业绩上创造出更大的财富。
2.大数据对企业管理决策的影响
大数据背景下数据的分析利用是企业决策的关键。首先，大数据的决策需要大市场的数据。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案选择、决策方案制定和评估等决策实施过程，对企业的管理决策产生影响。大数据决策的特点体现在数据驱动型决策，大数据环境下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的决策方式、业务模式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。
其次，大数据对决策者和决策组织提出了更高的要求。大数据时代改变了过去依靠经验、管理理论和思想的决策方式。管理决策层根据大数据分析结果发现和解决问题、预测机遇与挑战、规避风险。这就要求决策层具有较高的决策水平。由于大数据背景下需要企业全员的参与，动态变动环境下，决策权力更加分散才有利于企业做出正确的决策。这就要求企业的组织更加趋于扁平化。
3.大数据对企业人力资源管理的影响
人力资源是企业中最宝贵的资源，是企业创造核心竞争力的基础。基于大数据技术，企业将大大提高人力资源管理的效率和质量。有效的加快人力资源工作从过去的经验管理模式向战略管理模式的转变。
公司从员工招聘到绩效考核与培训，积累了大量的各类非线性数据，这些数据都是无形的资产，利用大数据技术，将这些数据进行整合分析利用，能够为企业带来巨大贡献。首先，在员工招聘上，只需将单位用人要求与员工各项能力数据相匹配，结合人力资源招聘的经验，便可轻松选出符合要求的员工。其次，在绩效考核上，进行标准化管理，将员工日常的各类数据进行分析，设定等级标准，即可得出客观公正的考核结果。这大大排除了绩效管理的主观性与不全面性。最后，根据大数据的分析结果，针对不同员工区别培训，更有效率的提高了培训水平。
4.大数据对企业财务管理的影响
大数据使财务管理的模式和工作理念颠覆性的改变。首先，财务管理更加稳健。公司将各类财务数据在大数据技术下进行发掘，提纯出更多有用的财务信息，及早的发现财务风险，为管理决策者提供重要的决策依据，做出正确的决断。其次，财务数据的处理更加及时高效。财务数据在企业日常运营当中举足轻重，企业的各项交易都依赖于财务数据的分析，企业基于大数据，通过对财务数据的分析和处理，能够改进财务管理工作的运行模式，并且是有效率的，企业资金资本运作成本降低和压缩了，利润相应提高了。企业资源最丰富的积累，最基础的财务数据，通过大数据技术进行对财务数据，整理和分析，实现了企业价值增值。
总结：
大数据时代对企业的管理提出了更高的要求。信息化时代下企业每天都在产生大量的数据，大数据时代下，这些数据影响着企业管理的方方面面，它改变着企业的管理思想与管理模式，使企业的决策更加准确高效，使人力资源管理工作更便捷，使企业财务管理稳健、绩效考核客观公正，企业管理中应加强收集分析利用这些数据，确保数据的准确与安全防护。将传统经验、理论管理与大数据管理决策想结合，适应时代发展，将企业做大做强。
㈤ 新零售时代，大数据智能如何运用到销售业务
首先，声明一个观点，“不管是哪个时代，只要企业还是要创造客户价值，还需要人与人之间的沟通，销售就不会消亡”，借一句名言，“销售永远不死，只是需要不断修行”。说几点理由，
1）新零售时代，客户体验最重要。“无人便利店”等替代的不是销售员，而是只会做简腔核基单工作（如收款，野蛮推销）的店员。其实能与客户进行感情沟通，对商品和服伍谨务具备专业知识等，恰恰是各小区门口便利店的关键需求。好的体验离不开有“温度”的人，这点从星巴克，7/11等都有体现。
2）2C生意，很多人认为产品最重要，产品经理大行其道。但目前还没有一款“伟大产品”是埋头开发，一出来就大行天下的。产品需要收集客户需求（不是只做客户需求），需要让用户知道，需要用户使用转换，即使一切都通过线上完成，也要有“连接”把产品与用户连起来。大家都了解，最有效的连接是人，是人与人之间的关系，最有效的传播是建立在信任度连接之上的传播。网红就是一种变型过的销售，只不过从技能上多了一些社交，内容媒体等要求。以后的生意模式也许会流行S2B2C。S是大的品牌商，保证产品质量，提高效率，降低价格；B是一些由专业“达人”构成的小B，通过便利店，工作室，小众社群等手段运营用户，把S的商品或服务专业化，高体验地传递给C端用户，本质上是承接了S端的很多销售任务。（OPPO，vivo遍布在各零售终端导购员就是一种雏形）
3）流量越来越贵，大家会逐渐把运营重点从引流拉新转移到维护好老客户，销售既要做好产品销售转换，也需要能解决用户问题，维护氏兆好老客户，对其综合能力要求越来越高，以后的分工不会把岗位按用户不同阶段划分的那么细（以前分市场，销售，售后服务等，其实更多考虑的工业时代的企业内部效益，对最终用户的体验反而是不一致的，会有损害），而是把用户分群，由一个销售组织来完成用户全生命周期的运营。这对组织管理，绩效考核，任务协同等都提出了新要求。
4）新技术应用到销售管理中，不仅仅是为了规范流程，提高效率等作用，也会在增强体验，改善情感交流等方面有很大空间。游戏化销售技能培训和过程管理，智能匹配等大数据算法都是很好的一些尝试。