[原创]浅谈绩效数据管理

探险者

浅谈绩效数据管理

 

 

“可衡量才可管理，可管理才可实现”作为绩效管理的重要逻辑依据；提到绩效管理，便无法回避如何设定指标、如何量化等问题。其中数据客观有效、支持绩效衡量是绩效管理的基础和前提，而数据又是支撑绩效衡量与分析的基础。特别是在以BSC理论为指导的绩效体系建立之初，由于管理习惯以及量化管理意识等原因，绩效数据管理成为许多HR和直线管理者头痛的问题。下面将从绩效数据的作用、类别以及绩效数据来源分类、职责划分、注意的问题等几个方面简单介绍一下绩效数据的管理。

一、绩效数据在绩效管理中的作用

绩效数据对于绩效管理的支持作用主要体现在衡量和分析两个方面。业绩好坏需要指标衡量，而指标衡量需要数据作为基础，所谓数据说话、心中有数也就是这个道理。而业绩是否理想？影响业绩的主要是那些因素？哪些是正向的，哪些是负向的？要判断和分析这些问题同样需要绩效数据作为基础。

二、绩效数据的分类

（一）根据绩效数据运用的不同层次，绩效数据可划分为组织数据、流程数据、职位数据以及供应链数据。

1、组织数据—反映组织整体状况的相关数据，如某产品的市场占有率、品牌价值、员工满意度等。组织数据用于概括组织整体状况，但由于结构的差别或侧重不同，数据口径和具体统计方法会有所差别，如员工流失率就能找出多达5种以上的算法，而适用情况和表达意图各不相同。

2、流程数据—流程数据用以表达流程效率的相关数据，通常习惯于从时间、质量、成本、风险四个方面来考虑。例如平均配送周期、平均生产周期、工作有效时间比例、破损率等数据。流程是组织运转的基本形态，对于组织绩效管理而言流程数据也是绩效数据中的核心所在。

3、职位数据—就是基于个体职位职责履行产生、记录的绩效相关数据，比如个人的出勤率、个人销售收入等。职位是组织构成和流程运行的最小组成单元，因此职位绩效数据也是最为基础的信息。其口径合理性、真实性等方面的管理效率决定了流程、组织数据的管理效率。

4、供应链数据----供应链绩效管理是较为前沿的理论，可以根据供应链研究的权威机构PRTM提出的度量供应链绩效的11项指标界定供应链绩效数据：交货情况、订货满足情况、完美的订货满足情况、供应链响应时间、生产柔性、总物流管理成本、附加价值生产率、担保成本、现金流周转时间、供应周转的库存天数和资产周转率。

以上四个层面数据体现整体与局部、相互支撑的关系，即职位数据的综合特征或最后环节支撑流程整体绩效特征数据，反映流程整体效率及特征；流程效率数据最终反映组织整体效率。而同一数据因不同背景和目的可能被归入不同的分类，不可偏持一己之见，如库存周转周期反映内部库存管理流程效率，同时也是构成供应链指标数据的数据。

（二）依据绩效指标的属性绩效数据同样可分为定量与定性、考核与监测数据

1、定量数据与定性数据：即可以通过数字表达、用于统计和运算的绩效数据，比如员工人数、应收账款总额等。部分指标不能或因成本过高或没有必要量化管理，需要定性数据的支撑。如某项工作计划完成情况简单从时间、成本或质量单一维度界定都可能不符合管理者的本意，所以需要综合评价。如员工满意度、品牌价值等实际也是对定性指标的定量化衡量。另外，绩效管理中除去需要数据“点”来衡量和分析绩效之外，还需要大量“面”的相关信息支撑，如市场环境、阶段销售政策等也可归入绩效数据范畴。

2、考核数据与监测数据

考核指标因其特性和管理分为考核指标与监测指标，相应绩效数据也有用于监测和考核的绩效数据。从本质意义上而言两者并没有差别，不过是人们因为不用于绩效考核往往忽视监测数据的管理。如同政府部门监测大气质量一样，常态下一般人不会去重视它，指标呈现异常才被人们关注，而常态下并不意味对市民生活不重要。

（三）在根据数据的复杂程度还可以区分单一数据与复合数据

单一与复合实际上是相对的概念，如某部门的员工流失率相对于企业整体流失率而言是单一数据，而相对于流失人数和基础员工总数又是复合数据。之所以强调单一与复合的概念，用意在于强调绩效管理中各责任主体应明确数据的复合程度，同时注意在对数据的处理和运算转化过程中因指标口径、使用目的不同而不同，避免对指标口径理解的偏差。比如某企业人力资源部向领导提供了本企业党员员工的比例，但因为该企业大部分员工都是党员，领导却需要企业非党员员工的比例。再如在不同背景下关注销售收入的增长率和总体规模两个数据有不同的意义。

[此贴子已经被作者于2006-6-21 13:08:15编辑过]

探险者

三、绩效数据来源分类

>数据集中管理部门

这一点集中体现在职能部门，每个职能部门都会收集、管理本部门职能相关的大量数据。如会计/财务部会集中记录、并管理财务数据，而人力资源部会集中记录并处理大量的人事数据。因为职能部门是企业内相关管理职能的集中管理部门，是所涉及流程数据的权威部门。实际推进绩效管理的过程中会有部门推卸数据提供责任，或者根本难以满足数据支持的需求，仔细观察就会发现职能数据的不完善恰恰体现企业内部该管理职能的效率低下甚至缺失，这一点在管理不完善的民营企业尤为突出。

>日常记录、检查

日常绩效管理的过程中，直线管理者应该是对关键、重要的过程信息和数据进行记录，便于期末考核时做到心中有数。应该注意的是管理者要把握好管理细化的“度”，过细的以及不必要的细化管理有可能造成员工对绩效管理的抵触，并导致发生绩效目标置换的可能。

>项目性调查

部分指标数据是在日常业务流程之外产生的，比如为了解企业员工的敬业度需要相关部门作专项调查，终端零售的SKU、首荐情况需要借助外部资源组织专门调查。此类数据取得成本相对较高，但对于衡量和分析绩效有时是必不可少的。

>流程末端职位的记录以及相关绩效数据的整合

由于流程概念的淡漠，这一点是最易被忽视或难以落实的。比如业务人员的票据核销周期，需要综合内勤、区域会计、资金管理等相关职位对票据核销流程的时间记录，通常就被忽略。而销售人员抱怨、财务人员推诿，却都找不出数据来支撑对票据核销流程数据的衡量和分析，无法回到类似的问题：销售人员的票据核销效率到底如何？是谁影响了我们的核销效率？应该改善那个环节？再比如终端零售药店的覆盖铺货情况，需要业务主管上报数据、药店动销数据、终端督察人员的抽查数据多方面相互印证，共同支撑该绩效数据的真实有效性，而不能简单的取其一而用之。此类数据往往需要专门进行整合、对照才能使用。 

四、在数据管理的过程中主要有以下几种职责

>数据录入 即直接将基础数据进行记录、输入，比如销售流向的录入、人事信息的输入等。

>数据汇总 指对绩效数据进行汇总、整理并进行简单归纳及核实，如行政人员汇总上报的销售流向，财务人员及时汇总终端费用明细等。

>数据审核 部分数据因其重要程度或容易产生偏差，需要对其进行审核与核实。

除去绩效管理体系的管理部门----人力资源部之外，每个绩效管理者都应该是绩效数据务、IT相关部门协同作战，共同规范数据管理。绩效管理是实现全员人力资源管理的重要环节，全员绩效管理的重要前提就在于绩效数据管理的全员化。

lmrichvast

很有见地,可衡量性非常重要!

探险者

五、在绩效数据管理中应注意的几个问题

其实绩效衡量、绩效指标、绩效数据从属性上来讲本是一脉相承的，本不宜割裂来看，所谓“皮之不存、毛将焉附”。要厘清绩效数据管理的来龙去脉并有效支撑绩效管理体系的运行，根本在于流程、职责等组织基础管理平台的完善和管理者管理职责的有效承担。根据个人在绩效管理实践中的心得总结以下几点：

1、避免追求无效量化和过度准确

绩效管理推进之初，许多管理者可能会片面追求量化管理，对绩效指标进行过度量化并寻求数据支撑。并不是所有的管理内容都需要病能够予以精确的量化。关键是对于工作内容而言，什么是最重要的，以及管理者所需要的到底是什么。

 有很多工作的成果或过程很难被精确地量化，特别是某些对工作质量方面的要求。另外大量工作的改进和提高需要很多富有建设性和创造性的做法，一开始的时候就片面追求量化，可能会适得其反。过度或无效的量化往往还是造成绩效目标置换的诱因。

 在不可能做到足够精确的地方要求精确，这很可能是最大的不精确。它不仅会对工作产生误导，而且也容易打击员工的工作积极性。特别是对于开拓性、创新性的工作，采集数据、跟踪进展是有必要的，但简单用于考核可能会出现事与愿违的境地。

2、避免使数据管理成为“额外”工作

既然绩效数据管理对于绩效体系而言如此重要，理应重视绩效数据管理，但不可矫枉过正。数据是组织、流程运行自然产生，数据管理不过是进行流程信息的记录和整理，而不应成为相关部门的额外工作甚至负担；换言之如果专门为绩效管理（准确的说是为绩效考核）开展数据管理的话，往往相关指标的设定、数据管理职责的规范是有问题的且不能长期的延续。

3、数据有效提取的前提是流程规范化和数据管理者对数据本质的充分认识

绩效数据管理效率不佳的原因往往是基础业务流程不清晰、精细化程度不够或职责履行不到位。比如某国有企业老总要知道集团实际人数都要20天的时间，人力资源数据管理的效率就可想而知了。对于初期导入绩效管理的企业而言，部分管理者特别是职能部门管理者可能对数据在管理中的重要意义认识不够，或不能正确解读数据的业务本质。比如某些管理人员眼中只有财务数据才是数据；或认为绩效数据就是考核数据，却不理解数据不是考核一个环节的特殊要求，制定绩效计划、开展绩效分析往往需要更为大量的数据支撑。特别是财务人员、战略规划部门对BSC理念的正确解读对于确保数据管理效率非常关键。

解决数据管理效率也可以借助有效的信息化工具，但信息化对于组织、流程管理只能是锦上添花的道理同样适用绩效数据管理。

4、绩效数据管理需关注数据间的稽核关系及部门间的协作

会计科目之间存在的稽核逻辑关系同样存在于企业的绩效指标体系之间，特别是BSC理念提供了“发现”这些逻辑关系的路径。与财务管理不同的是，绩效指标之间的稽核关系因企业不同的业务模式和经营环境更为复杂，而且不同企业会差别很大，同一企业的也可能由于策略不同而造成迥异的钩稽关系。“发现”有效的指标体系及并有效表达其逻辑关系不是一个部门能够做到的，需要的是企业内部战略、财务、人力资源以及相关部门充分沟通和协作。而这一点正是以战略为导向绩效管理体系推行成功地必要条件。

 

探险者

五、在绩效数据管理中应注意的几个问题

其实绩效衡量、绩效指标、绩效数据从属性上来讲本是一脉相承的，本不宜割裂来看，所谓“皮之不存、毛将焉附”。要厘清绩效数据管理的来龙去脉并有效支撑绩效管理体系的运行，根本在于流程、职责等组织基础管理平台的完善和管理者管理职责的有效承担。根据个人在绩效管理实践中的心得总结以下几点：

1、避免追求无效量化和过度准确

绩效管理推进之初，许多管理者可能会片面追求量化管理，对绩效指标进行过度量化并寻求数据支撑。并不是所有的管理内容都需要病能够予以精确的量化。关键是对于工作内容而言，什么是最重要的，以及管理者所需要的到底是什么。

 有很多工作的成果或过程很难被精确地量化，特别是某些对工作质量方面的要求。另外大量工作的改进和提高需要很多富有建设性和创造性的做法，一开始的时候就片面追求量化，可能会适得其反。过度或无效的量化往往还是造成绩效目标置换的诱因。

 在不可能做到足够精确的地方要求精确，这很可能是最大的不精确。它不仅会对工作产生误导，而且也容易打击员工的工作积极性。特别是对于开拓性、创新性的工作，采集数据、跟踪进展是有必要的，但简单用于考核可能会出现事与愿违的境地。

2、避免使数据管理成为“额外”工作

既然绩效数据管理对于绩效体系而言如此重要，理应重视绩效数据管理，但不可矫枉过正。数据是组织、流程运行自然产生，数据管理不过是进行流程信息的记录和整理，而不应成为相关部门的额外工作甚至负担；换言之如果专门为绩效管理（准确的说是为绩效考核）开展数据管理的话，往往相关指标的设定、数据管理职责的规范是有问题的且不能长期的延续。

3、数据有效提取的前提是流程规范化和数据管理者对数据本质的充分认识

绩效数据管理效率不佳的原因往往是基础业务流程不清晰、精细化程度不够或职责履行不到位。比如某国有企业老总要知道集团实际人数都要20天的时间，人力资源数据管理的效率就可想而知了。对于初期导入绩效管理的企业而言，部分管理者特别是职能部门管理者可能对数据在管理中的重要意义认识不够，或不能正确解读数据的业务本质。比如某些管理人员眼中只有财务数据才是数据；或认为绩效数据就是考核数据，却不理解数据不是考核一个环节的特殊要求，制定绩效计划、开展绩效分析往往需要更为大量的数据支撑。特别是财务人员、战略规划部门对BSC理念的正确解读对于确保数据管理效率非常关键。

解决数据管理效率也可以借助有效的信息化工具，但信息化对于组织、流程管理只能是锦上添花的道理同样适用绩效数据管理。

4、绩效数据管理需关注数据间的稽核关系及部门间的协作

会计科目之间存在的稽核逻辑关系同样存在于企业的绩效指标体系之间，特别是BSC理念提供了“发现”这些逻辑关系的路径。与财务管理不同的是，绩效指标之间的稽核关系因企业不同的业务模式和经营环境更为复杂，而且不同企业会差别很大，同一企业的也可能由于策略不同而造成迥异的钩稽关系。“发现”有效的指标体系及并有效表达其逻辑关系不是一个部门能够做到的，需要的是企业内部战略、财务、人力资源以及相关部门充分沟通和协作。而这一点正是以战略为导向绩效管理体系推行成功地必要条件。

 

探险者

总算发完了！不过最后一部份发重了，不知道怎么删除，版主如果看见可以帮忙删掉。

这是前几天写的，也是对做绩效以来对数据管理的一个总结吧。

望家人多指教！

[此贴子已经被作者于2006-5-31 10:31:34编辑过]

三面人

很有见地，顶！！！

数据管理是绩效管理的基础，很需要好好研究。

[em01]但能做到如此管理恐怕也不是易事吧。

zj1980

请问大家，你们所在单位的绩效管理实行的很好吗？实行利用绩效管理软件进行考核了吗？我所在的公司绩效指标一直感觉设置不是很好，尤其在工作实绩上很难量化和考核？能够给我一些指点吗？

hkrocky

谢谢！

FlyingHigh

感谢分享!

很多企业在实施绩效管理时只走形式，难以真正达到效果。究其原因，考核指标的确定及作业完成数据的管理是很重要的原因。