大数据服务工程师绩效考核政策20160304)

IT行业绩效考核工作规定一、考核目的与意义在IT行业中，绩效考核是一个重要的管理工作，旨在评估和激励员工的工作表现，提高企业的整体竞争力。

本规定的制定旨在明确IT 行业绩效考核的原则、方法和流程，为员工提供明确的工作目标和激励机制，促进个人与企业共同成长。

二、考核原则1. 公正公平原则：绩效考核应坚持公正、公平的原则，避免人为因素对考核结果产生不利影响。

2. 系统完整原则：绩效考核应具备完整的体系和评估指标，全面反映员工的工作表现。

3. 目标导向原则：绩效考核应以员工工作目标为导向，关注员工能力及成果的实现。

4. 鼓励奖励原则：绩效考核应建立奖励机制，激励员工积极进取，提高工作表现。

三、考核方法1. 定期面谈：每年进行一次正式的绩效面谈，评估员工在该年度内的工作表现。

面谈内容应包括工作成果、专业能力、团队合作、职业素养等方面。

2. 360度评估：通过多方评价，包括上级、同事和下属的意见，全面了解员工在不同工作环境下的表现，提供更客观的评价。

3. 工作纪要：记录员工的日常工作纪要，包括工作计划、目标与进展、问题与解决等，作为绩效考核的参考依据之一。

四、考核指标1. 工作目标的完成情况：评估员工在该年度内完成的工作任务，并结合工作难度和重要性进行评价。

2. 专业知识与技能：考核员工在所负责领域的专业知识和技能的掌握程度，是否与行业发展保持同步。

3. 团队合作能力：评估员工在团队中的协作能力、沟通交流能力和解决问题的能力。

4. 自我学习与成长：考核员工是否具备自主学习能力和持续改进的意识，是否通过学习提升自身能力。

5. 职业道德与职业素养：评估员工在工作中是否遵守职业道德准则，具备良好的职业素养和责任感。

五、考核结果与激励措施1. 绩效等级划分：根据绩效考核结果，将员工分为优秀、称职、待加强和不适应工作等级，为员工提供明确的评价和发展方向。

2. 薪酬调整：根据绩效等级，进行薪酬的差异化调整，激励优秀员工继续努力，同时给予待加强员工改进的机会。

大数据时代下的绩效考核体系研究一、前言如今，随着大数据技术的发展，企业能够收集、分析和应用来自各个来源的数据，从而为企业决策提供更准确、更实时的信息支持。

在这种背景下，企业对于员工绩效考核的要求也越来越高。

传统的绩效考核模式面临着很多限制和问题，需要更加科学、全面、客观、公正和动态的绩效考核机制。

本文将从大数据时代下的绩效考核体系来探讨这个话题。

二、大数据时代下的绩效考核体系2.1 大数据对绩效考核的影响大数据时代下，企业可以利用大数据技术，对员工的绩效进行全面地分析和评估。

以往，企业的绩效考核往往依赖于人工判断和个别数据领域的评估，难以全面反映员工的工作表现。

例如，销售部门的业绩考核主要依赖于销售额，而不考虑客户满意度等其他因素。

而大数据分析可以将各种数据进行深度挖掘和分析，建立更加全面和客观的绩效考核模型。

2.2 大数据在绩效考核中的应用企业通过采集、处理和分析大量的数据，可以通过以下几种方式对员工绩效进行全面的评估。

2.2.1 基于数据的评估指标在利用大数据进行绩效考核时，企业可以通过分析各种数据指标，对员工进行评估。

例如，以销售部门为例，可以对销售额、销售增长率、客户满意度等指标进行分析和评估。

企业可以根据员工表现的不同，给予相应的权重和分值，建立全面的评估体系。

2.2.2 基于数据挖掘的绩效考核企业可以利用大数据挖掘技术，对员工的工作表现进行深入挖掘和分析。

例如，通过分析员工的工作日志、通话记录等信息，可以了解员工在日常工作中的表现和瓶颈，从而更好地进行绩效考核和管理。

2.2.3 基于机器学习的绩效考核企业可以利用机器学习算法，对员工绩效进行动态管理和预测。

例如，企业可以通过对员工的工作记录、教育背景、业绩等因素进行训练，建立基于机器学习的绩效考核模型，对员工的未来表现进行预测和评估，从而更好地进行绩效管理和决策。

三、大数据时代下的绩效考核问题尽管大数据技术在绩效考核中具有巨大潜力，但也存在一些问题和风险。

服务工程师绩效考核奖励方案第一章总则第一条目的为了规范驻外公司服务工程师的服务行为，有效提高服务质量，促进公司整体服务水平和配部件销售业绩，客观公正地评价服务工程师的贡献，激励服务工程师的工作热情和积极性，特制定本办法。

第二条适用对象本办法适用于驻外公司服务主任、服务工程师。

第二章细则第三条工资、考核与奖励3.1工资组成服务工程师工资=基本工资+奖金+考核3.1.1基本工资工程师职称初级中级高级专家基本工资（元）20003000500070003.2 服务工程师奖金构成服务工程师奖金＝服务技术管理奖（每月）＋配件奖（每月）＋服务津贴（每月）＋岗位工作业绩奖（每季度）3.2.1服务技术管理奖根据公司管理系统中服务工程师每月的短信、作业类别、服务工时和作业结果，按照分类作业提成标准(见附表一)，核发当月服务技术管理奖。

服务技术管理奖＝A类作业工时×20元/工时＋B类作业工时×15元/工时附表一：服务技术管理奖考核指标与奖金计算办法（参考临工或三一标准工时）考核类别考核项目考核指标内容考核标准奖金提成比例计算标准A 类作业索赔修理主动无代无偿修理新机交付定期防锈运转定期保养派工修理依据客户、厂家或公司要求的内容，参照服务手册、技报、信息、修理规范和公司制定的作业流程等20元/工时服务技术B 类作业接货检查库存机保养新机技改依据厂家和公司制定的服务报告内容、保养修理规范等，认真检查、修理和填写15元/工时3.2.2配件奖根据下达给服务工程师的月度配件销售指标，以及服务工程师在服务作业中实际配件销售额和目标达成率、有偿修理作业营业额、提供新机和二手机有效购机信息（最终成交），按照相应提成比例和标准（见附表二），核发当季度配件奖。

配件奖计算公式：配件奖＝ 配件销售额 × 提成比例＋（有偿修理费×30%）＋有效购机信息台数×提成标准附表二：配件奖考核指标与奖金计算办法考核类别考核项目考核指标内容奖金提成比例计算标准达成率＜75% 提成比例=2%75%≤达成率≤80%：提成比例＝3%×达成率80%＜达成率≤100%：提成比例＝4%×达成率配件销售配件销售个人配件指标达成率＝配件销售额÷个人配件销售目标达成率＞100%：提成比例＝（完成部分）5%+（超出部分）6%有偿修理作业修理费收入提成比例＝30%老客户：800元/台服务营业新机、二手机有效购机信息最终成交台数竞品客户/新客户：1000元/台3.2.3服务津贴服务主任出差按60元/天补贴，服务工程师按50元/天补贴3.2.4岗位工作业绩奖优秀服务工程师每季度评选一次，由分公司经理提报，后勤保障部综合季度绩效评选。

2016年工作绩效管理办法4 2016年度绩效管理办法2016年3月2016年度绩效管理办法一、目的为匹配公司经营战略目标达成，更好的实施目标分解和压力传导，强化内部客户意识，激励并提升公司管理岗人员的工作绩效，特制订本管理办法。

二、适用对象公司各部门经理、员工三、职责分工3.1 总经理总经理为公司中层管理人员考核的领导人，负责审批公司中层管理人员的考核与激励方案，涉及绩效与激励相关事宜的终裁。

3.2 行政人力部3.2.1 负责牵头制定公司绩效管理与激励相关方案，提交总经理审批后监督执行；3.2.2 负责召集相关会议，组织各部门提出绩效考核指标及相关建议，并按照考核评估要求，组织开展数据收集与分析工作等；3.2.3 依据部门功能与职责，组织落实考核与激励方案。

3.3 造价部3.3.1 负责公司绩效考核相关的财务数据支持；3.4工程部3.4.1 负责公司相关工程数据支持四、考核方式4.1 考核周期：月度考核+ 年度考核4.2 考核内容月度考核：KPI考核及重点事项年度考核：个人年度战略目标责任书考核五、考核程序5.1月度考核5.1.1 绩效计划：月初1号，考核对象拟定《绩效考核表》（见附件1），并将电子版提报行政人力部进行归档。

5.1.2 收据收集：月初1号，考核对象提报《绩效考核表》达成情况的自评及工作输出材料；同时，数据提供部门提供相关指标考核数据。

行政人力部汇总后报总经理审核、评分。

5.1.3每月进行周边绩效评估（见附件3），由考核对象的客户部门对其服务时效和质量进行评估。

5.1.4 绩效评估与面谈：总经理根据考核对象重点工作计划达成情况及相关指标考核数据进行评分。

量化考核指标，由相关部门提供考核数据，根据设定的评分标准进行评分；重点工作计划的评分标准，见附件2。

5.1.5绩效反馈：行政人力部于5号前，将审批后的考评结果反馈给考核对象并对接财务用于考核结果兑现。

5.2 年度考核5.2.1绩效计划：1月20日前，公司年度战略确定后，由行政人力部协助总经理组织公司各部门围绕公司的年度目标进行分解，确定并签订年度战略目标书。

大数据考核管理制度一、背景随着信息技术的不断发展，大数据已经成为企业决策的重要依据。

企业通过大数据分析，可以更好地了解市场趋势、客户需求、竞争对手动态等重要信息，从而指导企业的战略规划和运营管理。

因此，建立科学合理的大数据考核管理制度，对于企业提高运营效率、降低风险、增强竞争力具有重要意义。

二、目的本制度的目的在于规范大数据运营管理，完善大数据考核指标体系，促进企业运用大数据实现战略目标，提高企业绩效和竞争力。

三、内容1.大数据考核管理机制（1）建立大数据考核管理机制，明确各部门的责任和权限，促进大数据资源的有效利用和共享。

（2）设立专门的大数据管理部门，负责统筹和协调大数据的采集、存储、分析和运用工作。

（3）建立定期评估机制，监督和检查大数据的运营情况，及时调整和完善考核管理制度。

2.大数据考核指标体系（1）根据企业战略目标和业务需求，制定科学合理的大数据考核指标体系，充分考虑量化指标和质量指标的结合。

（2）明确大数据考核指标的权重和评分标准，确保考核结果客观公正。

（3）根据企业的发展阶段和特点，不断完善和调整大数据考核指标体系，保持其有效性和实用性。

3.大数据考核流程（1）制定大数据考核流程及时间表，明确各个环节的责任人和具体操作步骤。

（2）定期进行大数据考核，及时收集、整理和分析数据，评估企业运营情况和绩效表现。

（3）根据考核结果，及时制定改进和提升措施，推动企业运营管理的持续改善和提升。

4.大数据考核管理工具（1）建立大数据考核管理系统，实现数据的统一采集、处理和分析，提高工作效率和准确性。

（2）利用大数据分析工具和技术，发现潜在的业务机会和问题，为企业决策提供科学依据。

（3）加强大数据安全和保护措施，防范数据泄露和滥用风险，维护企业合法权益和声誉。

四、保障措施1.加强大数据考核管理的宣传和培训，提高员工的意识和能力，推动大数据的有效运用。

2.建立健全的激励和奖惩机制，激发员工对大数据工作的积极性和创新精神。

第一章总则第一条为提高公司服务工程师的绩效水平，激励员工积极工作，确保服务质量，特制定本制度。

第二条本制度适用于公司所有服务工程师，包括但不限于现场服务工程师、远程服务工程师、技术支持工程师等。

第三条本制度的目的是通过建立科学、合理的绩效评价体系，激发员工潜能，提高工作效率和服务质量，为公司创造更大的价值。

第二章绩效评价原则第四条公平公正原则：绩效评价应公平、公正，对所有服务工程师一视同仁。

第五条结果导向原则：绩效评价应以实际工作成果为依据，注重员工的工作成效。

第六条综合评价原则：绩效评价应综合考虑员工的工作态度、工作能力、工作成果等多方面因素。

第七条动态管理原则：绩效评价体系应根据公司发展战略和市场需求动态调整。

第三章绩效评价指标体系第八条绩效评价指标体系包括以下四个维度：1. 工作质量（40%）2. 工作效率（30%）3. 团队协作（15%）4. 员工发展（15%）第九条各维度具体评价指标如下：（一）工作质量1. 客户满意度：根据客户反馈调查结果，评估服务工程师的服务质量（25%）。

2. 故障处理正确率：评估服务工程师对客户问题的处理正确率（15%）。

3. 服务规范执行情况：评估服务工程师是否按照公司服务规范执行工作（10%）。

（二）工作效率1. 任务完成率：评估服务工程师完成工作任务的速度和质量（20%）。

2. 预约响应时间：评估服务工程师对客户预约的响应速度（10%）。

3. 工作计划执行情况：评估服务工程师对工作计划的执行情况（10%）。

（三）团队协作1. 协作态度：评估服务工程师在团队中的协作态度和合作精神（10%）。

2. 信息共享：评估服务工程师在团队中是否主动分享信息，促进团队知识共享（5%）。

3. 团队贡献：评估服务工程师对团队目标的贡献程度（10%）。

（四）员工发展1. 培训参与度：评估服务工程师参加公司培训的积极性和主动性（10%）。

2. 知识更新：评估服务工程师对新技术、新知识的掌握和应用能力（10%）。

绩效考核工作方案绩效考核，也称绩效考评，是针对企业中每位员工所承担的工作，通过应用各种科学的方法，对员工的工作行为、工作效果及其对企业的贡献或价值进行考核和评价，并将评价结果反馈给员工的过程。

绩效管理是对绩效实现过程中各要素的管理，是基于企业战略的一种管理活动。

绩效管理是通过对企业战略的建立、目标的分解、业绩的评价，并将绩效成绩用于企业日常管理活动中，以激励员工持续改进业绩从而最终实现企业战略及目标的一种管理方法。

绩效管理的目的在于提高员工的能力和素质，从而改进并提高企业的绩效水平。

一、绩效指标设计1. 绩效指标绩效指标是一种行为的信号，通常是以量化的形式来表述某种活动特征的一种测量工具，这种测量既可以是绝对性的，也可以是相对性的。

2. 绩效指标设计的原则（1）具体的（Specific）绩效指标要切中特定的工作目标，不是笼统的而是应该适度细化，并且随情境变化而发生变化。

（2）可度量的（Measurable）绩效指标或者是数量化的或者是行为化的，同时需验证这些绩效指标的数据或信息是可以获得的。

（3）可实现的（Attainable）绩效指标在付出努力的情况下是可实现的，主要是为了避免设立过高或过低的目标，从而失去了设立该考核指标的意义。

（4）现实的（Realistic）绩效指标是实实在在的，是可以证明和观察得到的，是现实的而并不是假设的。

（5）有时限的（Time-bound）绩效指标中要使用一定的时间单位，即设定完成这些绩效指标的期限，这也是关注效率的一种表现。

二、绩效考核方法（一）关键业绩指标绩效考核法1. 关键业绩指标概述关键业绩指标（Key Performance Indicators，KPI），是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是对企业运作过程中关键成功要素的提炼和归纳。

关键业绩指标设计的思想是通过把影响80%工作的20%关键行为进行量化设计，变成可操作性的目标，从而提高绩效考核的效率。

大数据时代下的绩效评价方法与技术在如今大数据时代的环境下，绩效评价成为了众多企业和组织关注的焦点。

大数据带来的众多数据源以及强大的分析能力为绩效评价提供了更为先进的方法和技术。

一、绩效评价的重要性绩效评价是企业和组织评价其绩效水平的一种重要手段，是企业和组织管理和决策的基础。

对于企业而言，绩效评价是实现自身发展目标、提高经营能力和竞争力的必要手段。

在当今市场竞争激烈的环境下，企业需要不断提高自身的绩效，才能在市场竞争中获得优势。

二、传统绩效评价存在的问题传统的绩效评价往往会出现主观性强、数据来源不明确等问题，容易导致评价的失真和不准确性。

此外，由于传统绩效评价更注重评判过去的工作表现，不能进行实时的业绩监控和反馈，难以支持企业快速响应和调整业务策略。

三、大数据时代下的绩效评价方法在大数据时代下，企业可以利用大数据技术分析海量数据，从而实现更准确的绩效评价和改进。

以下是大数据时代下的绩效评价方法：1、数据采集大数据时代下的绩效评价离不开数据采集的重要作用。

企业可以通过在现有系统中收集各种形式的数据，如销售、订单、库存、财务等信息，并将其进行整合和分析，从而得到更为全面和准确的数据支持。

2、数据分析和挖掘在收集到数据后，企业可以利用数据分析和挖掘技术，对数据进行深入分析，探索数据背后的价值。

通过分析数据中的规律和模式，企业可以找到业务瓶颈和提高绩效的机会，从而制定更有效的业务策略。

3、模型建立为了更为准确地评价绩效，企业可以利用建立模型的方法，将数据转化为可观测的指标，并对其进行统计和分析。

通过对指标的分析，企业可以通过模型找到影响绩效的关键因素，从而更好地确定绩效评价的标准。

4、人工智能人工智能是大数据时代下的又一项重要技术，可以帮助企业更准确地进行绩效评价。

通过机器学习等技术，企业可以更好地识别并解决业务问题，提高业务绩效。

四、大数据时代下的绩效评价技术在大数据时代下，企业可以利用多种技术手段进行绩效评价。