大数据影响下绩效管理变革有哪些？面临哪些挑战？

大数据对绩效管理有着多方面的变革。首先，在数据收集上，以前靠人工收集员工工作数据，效率低还容易出错，现在大数据能自动从多个业务系统（如办公软件、项目管理工具等）收集海量数据，包括员工日常工作的各项细节数据。
其次，在绩效评估方面，不再局限于传统的几个固定指标。大数据可以分析出更多维度的数据来评估绩效，比如员工的协作能力（从邮件往来、团队项目参与度等数据判断）、创新能力（从提出新想法的频率、对新方案的贡献等数据体现）等。
再者，在绩效反馈上，可以做到实时反馈。通过大数据分析员工当前的工作状态和成果，及时给员工提示哪里做得好或者不好。
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在大数据时代，绩效管理呈现出几个新趋势。

• 一是更加注重数据驱动决策。例如，企业不再仅仅依靠管理者的主观判断来确定绩效目标，而是根据大数据分析得出市场趋势、行业平均水平等数据，制定更科学合理的目标。
• 二是个性化绩效管理成为可能。借助大数据对每个员工的特点、能力和潜力进行深度分析，为其量身定制绩效计划，而不是采用一刀切的方式。
• 三是动态绩效管理。大数据实时更新员工的工作数据，使得绩效评估不再是阶段性的固定评价，而是一个动态的持续跟踪过程。

大数据对传统绩效管理模式存在多方面的冲击。

1. 数据准确性方面：传统模式依赖人工收集和整理数据，易出现误差，而大数据能提供海量且准确的数据来源，使绩效依据更可靠。
2. 评估范围方面：传统往往聚焦少数关键指标，大数据则能挖掘更多隐藏指标，扩大评估范围。例如，传统销售绩效只看销售额，大数据可分析客户满意度、潜在客户挖掘能力等多方面。
3. 反馈及时性：传统模式按固定周期反馈，大数据可实时监控员工工作情况并即时反馈。