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绩效管理与考核中按量化数据性质划分的数字量化方法有哪些

03月12日 编辑 39baobao.com

[庸者上,能者下的制度——量化考核采购]看到不少关于采购考核必须量化的文章,其中关于如何确定产品底价后,按月或季度考核降低价格,感觉实在是误人。因为第一,如何确定这就是产品底价?往往根据的还是采购员的调查,管理者...+阅读

绩效管理与考核中按量化数据性质划分的数字量化方法有: 1.统计结果量化方法 统计结果量化是指按照任务完成后的状况,直接给出数字化的任务结果,如产量、销售额、次数、频率、利润率等量化指标。 2.目标达成情况量化方法目标达成情况量化是指将完成任务后的结果与事先期望目标进行比较,得出可衡量的目标与实际差异结果的方法,量化指标包括计划达成率、目标实现率、落实率等。 3.频率量化方法频率量化方法是指是根据完成任务的频次或行为表现的频次计算出结果的方法,其包括及时性、出错次数、完成次数、周转速度等量化指标。4.余额控制量化方法余额控制量化是完成任务后余下的额度所代表的工作价值的一种计量方法,如预算余额控制率、应收账款余额控制率。5.分段赋值量化方法分段赋值量化是指将不同程度水平的任务达成或行为表现情况进行区间赋值,通过对应区间直接找出考核结果分值的一种计量方法。运用分段赋值量化方法进行指标量化时,需充分考虑分段区间设置及其对应分数区间设置的合理性、公平性,并结合企业的实际情况与特点。某些难以量化的考核项,如工作态度、工作能力等也可采用分段赋分方法实现指标的量化。 6.强制百分比量化方法强制百分比量化是指是在优劣比例确认的情况下将完成任务中把不同情况强制排名次的一种方法。强制百分比量化方法是定性指标量化的重要方法之一。7.行为锚定量化方法行为锚定量化是指将完成任务中不同的行为定义不同的水平刻度的一种计量方法,把定性的事情通过行为刻度给出结果的分值,直观反映部门/员工间的行为差距,在比较中得出学习标杆。

(1)1级:项目进度延误,未对项目成本进行合理预测,项目成本费用超支,现场出现浪费现象,得0~3分;

(2)2级:合理安排项目资金,保证项目进度,关注项目相关价格信息对项目成本的影响,提出降低项目成本的建议,得4~6分;

(3)3级:能够配合企业进行合理的项目成本预测,积极关注项目成本的相关信息,采取一定的措施降低项目成本,得7~8分

(4)4级:能对项目市场中短期总体趋势进行较为准确的分析和判断,进行相应前瞻性指导工作,关注项目成本的相关信息,更清晰项目成本构成、比例及其余其他相关成本关系,进行合理有效成本控制,得9~10分 8.关键行为量化方法关键行为量化是指是从直接带来结果关键动作中给予分值的一种计量方法,把定性的事情通过寻找事情根源给出结果分值,重视细节对于任务成败的意义。9.时间维度量化方法企业可从时间维度(即时效性)实现考核指标量化,如完成时间、批准时间、开始时间、最早开始时间、最迟开始时间、最早结束时间,最迟结束时间、期限天数、及时性、进度、周期等考核指标。时间量化的方法之一是进度量化,进度量化是指完成任务过程中对事态发展(时间阶段)进行控制的一种计量方法,通过计算特定时间与行为之间的因果关系给出结果的分值。10.结果维度量化方法结果量化方法是指通过分析某考核指标的目的,了解实现此考核指标最终期望的结果,得到结果表现的细分量化考核指标,从而使该考核指标达成量化。结果量化方法的第一步为回答一个问题:实现这样的目标,最终期望的结果会是什么。 11.行动维度量化方法行动量化方法是指从分析完成某项结果出发,明确需采取的行动,并对各项需采取的行动设置考核指标的一种方法。12.“鱼刺图+平衡记分卡”分析法鱼刺图可运用于针对企业战略目标寻找并确定关键成功因素,根据关键因素确定企业级KPI,并分解到部门级KPI、岗位KPI,使KPI形成因果关系网络,支持战略目标实现。在运用鱼刺图进行指标分析量化时,可结合使用平衡计分卡原理,将指标主因划分为财务类、运营类、客户类、学习发展类,在其基础上,确定次因,步步分解指标,最终达成指标细化、量化。

什么是数据化管理

数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性,以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程,是现代企业管理方法之一。

数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据,宣导与时俱进的充分利用信息技术资源,促进企业管理可持续发展。

扩展资料:

数据化管理的意义:

1、数据化管理是科学管理的基础。科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。

数据化管理是将业务工作中的基本状况,通过翔实的数据直观地展现,并通过适当地分析,明确经营基本状况,发现业务工作中的不足之处,为管理者提供准确的决策依据,促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策,是科学管理的基础。

2、数据化管理是科学领导的参考。领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。

完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题,以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段,能够有效地指导若干下属开展工作,能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善,促进团队的整体进步,从而实现领导效能,是科学领导的有效参考。

3、数据化管理是企业管理改进的关键。优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动,最终都以数据最为参考, 达成一定的数据指标,循环改进,持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节,通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。

参考资料来源:百科——数据化管理

数据分析部门与数据仓库部门之间的职责划分应该是怎样

那么究竟数据仓库的“行”在何处:它可以为我们带来什么?为什么“不行”:它的应用为什么不能达到其预期的效果?怎样才能使数据仓库从“不行”的模式转到到“行”的模式?本文试对此进行探讨,并认为数据的集中统一是数据仓库应用的基础;确立合理的数据模型是数据仓库应用的核心;高效的应用系统是数据仓库应用的动力;良好的外部环境是数据仓库成功应用的外部保障。 数据仓库的“行” 这里所说的数据仓库的“行”主要是指数据仓库可以做什么,它的使用能为证券业带来哪些好处,为什么对券商来说是一个行之有效的工具。 数据仓库(Data Warehouse)是在数据库基础上发展而来的,是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时期的数据集合,用以支持企业经营管理中的决策过程。

它通常由三个部分构成:数据仓库、联机分析处理及数据挖掘,它们之间具有极强的互补关系。数据仓库用来对大量的数据按一定的结构进行组织存储;联机分析处理则可进行灵活丰富的多维分析与查询,可以从不同的角度去分析企业的运作情况,并对未来进行预测;数据挖掘则是对现有数据进行深层次的研究分析,从中找出对经营管理有用的结论。 由上述对数据仓库的叙述,不难看出特别是对券商这种数据密集型的企业而言,数据仓库技术的应用在以下三个方面有其得天独厚之处和现实的意义: 提升客户服务 虽然大部分券商已积累了大量的客户信息和交易数据,但现在还没有办法对客户的贡献度、盈亏情况、持仓情况及操作习惯等进行统计和分析,为客户提供针对其个人习惯的投资组合建议。

而通过建立数据仓库,为客户资料的统计分析提供基本的信息源和辅助工具,已成为券商提高市场竞争能力和客户服务水平的关键。提高资产质量 数据仓库中强大的分析和预测功能为此提供了有力的支持,可根据股市行情走势、上市公司的资料以及宏观微观经济数据等对未来市场进行预测,为客户和自有资产的经营管理提供合理的建议,从而有效地提高资产质量、防范经营风险。降低成本 数据仓库的建立可使券商更加及时、准确地掌握自身的经营状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息,从而能有效地提高管理水平、降低经营成本,使整个证券公司的经营管理更加高效、科学、规范。数据仓库的“不行” 虽然从理论上说数据仓库技术的应用可以为券商带来很大的收益,但实际情况却并不尽如人意,完全意义上的数据仓库的应用在证券业中还鲜有成功的案例,这也使得相当部分券商对它“望而却步”,为什么数据仓库从“行”变成了“不行”,不能有效发挥其应有的作用呢?究其主要原因就是数据仓库技术没有做到与证券业务的有机融合 。

系统平台不统一 目前大部分券商所用的业务系统平台并不统一,如交易系统用一种软件,清算系统又用另一种软件,还有的证券公司中各家营业部所采用的业务系统的平台也不一样,而且大部分采用的都是分布的管理模式,这种情况造成了数据的分散、数据结构的多样。而数据仓库的基础是大量集中的、丰富的、按统一规则组织存放的数据,分散的、结构不同的数据使得数据采集困难,数据仓库不能有效地发挥其作用。技术与业务部门欠协调 数据仓库的提出和应用通常都是技术部门在其中扮演重要角色,业务部门参与得较少,但实际上没有业务部门与技术部门之间的很好协调,数据仓库是不可能应用成功的。因为数据仓库技术是管理科学、计算机科学、网络科学和分析手段的大融合,从技术上来说数据库技术的发展已使数据仓库的实现并不困难,而关键在于怎样使用它。

数据仓库的成功使用离不开管理思想和业务经验的完美结合,在有了相应的技术支持以后,只有同时具备丰富的业务经验和先进的管理思想的使用者才能成功使用数据仓库,得到有用的信息。缺乏管理经验 数据仓库不乏失败的案例,如美国在对越战争中根据越军对美军攻击的时间和次数而得出了一个“越军在有月亮的晚上最易展开攻击”的无用结论。数据仓库使用时一个重要问题是建立模型,数据仓库的产品一般可使用多种建模方法,如关联法、依赖法、时序法、神经网络以及利用统计分析等等,然后利用模型去对问题进行分析得出相应结论,建立在数据仓库之上的系统都是决策支持系统。而要进行决策,针对一个具体的问题怎样分析,从什么角度进行分析,何种因素是主要的、何种因素是次要的,采用何种方法建模以及怎样建模都要依使用者的经验而定,这就要求使用者对相关的业务非常熟悉并具备相应的管理和分析能力,否则得出的结论就很可能是无用的。

而对我国大部分券商而言,缺少的恰好就是这种经验,而且券商经营管理中的不规范也为数据仓库的成功应用增加了难度。受政策影响较大 人们将市场对经济的自动调节比喻为“一只看不见的手”,而股市则是反映经济情况的晴雨表,经济学家一直试图通过对市场的研究找出经济发展的规律,数据仓库的主要效用之一也就是通过对已有数据的分析借以揭示市场内在的发展规律,从而得出市场可能的走向。但纵观中国证券市场十多年的风风雨雨,国家政策与宏观调控这只“看得见的手”在其中起...

DBMS的功能如何划分有哪两种方法

数据库管理系统(database management system)是一种操纵和管理数据库的大型,是用于建立、使用和维护数据库,简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据,数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它提供多种功能,可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。它使用户能方便地定义和操纵数据,维护数据的安全性和完整性,以及进行多用户下的并发控制和恢复数据库。

按功能划分,数据库管理系统大致可分为6个部分:

(1)模式翻译:提供数据定义语言(ddl)。用它书写的数据库模式被翻译为内部表示。数据库的逻辑结构、完整性约束和物理储存结构保存在内部的数据字典中。数据库的各种数据操作(如查找、修改、插入和删除等)和数据库的维护管理都是以数据库模式为依据的。

(2)应用程序的编译:把包含着访问数据库语句的应用程序,编译成在dbms支持下可运行的目标程序。

(3)交互式查询:提供易使用的交互式查询语言,如sql。dbms负责执行查询命令,并将查询结果显示在屏幕上。

(4)数据的组织与存取:提供数据在外围储存设备上的物理组织与存取方法。

⑸事务运行管理:提供事务运行管理及运行日志,事务运行的安全性监控和数据完整性检查,事务的并发控制及系统恢复等功能。

(6)数据库的维护:为数据库管理员提供支持,包括数据安全控制、完整性保障、数据库备份、数据库重组以及性能监控等维护工具。

基于关系模型的数据库管理系统已日臻完善,并已作为商品化广泛应用于各行各业。它在各户服务器结构的分布式多用户环境中的应用,使数据库系统的应用进一步扩展。随着新型数据模型及数据管理的实现技术的推进,可以预期dbms的性能还将更新和完善,应用领域也将进一步地拓宽。

它所提供的功能有以下几项:

(1)数据定义功能。DBMS提供相应数据语言来定义(DDL)数据库结构,它们是刻画数据库框架,并被保存在数据字典中。

(2)数据存取功能。DBMS提供数据操纵语言(DML),实现对数据库数据的基本存取操作:检索,插入,修改和删除。

(3)数据库运行管理功能。DBMS提供数据控制功能,即是数据的安全性、完整性和并发控制等对数据库运行进行有效地控制和管理,以确保数据正确有效。

(4)数据库的建立和维护功能。包括数据库初始数据的装入,数据库的转储、恢复、重组织,系统性能监视、分析等功能。

(5)数据库的传输。DBMS提供处理数据的传输,实现用户程序与DBMS之间的通信,通常与操作系统协调完成。

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