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在企業(yè)的數據管理項目中，數據考核是一個關鍵環(huán)節(jié)，它不僅能夠激勵員工，還能確保數據治理工作與組織戰(zhàn)略目標保持一致。然而，很多企業(yè)在實施數據考核時面臨著量化過度、缺乏反饋機制等問題，導致考核效果不佳。本文將探討如何制定有效且公平的數據考核方案，確保數據治理工作能夠順利進行。

在數據管理項目中，考核如同一座關鍵的燈塔，指引著項目的方向，不可或缺。然而，現實中不少企業(yè)在進行數據考核時，問題卻層出不窮。有的企業(yè)考核指標過于量化且不切實際，使得考核淪為走過場，甚至出現人情分的現象；有的企業(yè)考核缺乏反饋機制，缺乏針對性，讓考核失去了應有的價值。那么，如何實現有效且公平的數據考核，便常常成為眾多項目經理的棘手難題。

作為項目經理，你腦海中是否會浮現出一系列問題：怎樣才能高效制定數據考核方案？考核的人員對象與范圍究竟是什么？考核標準該如何確立？考核的時間周期如何確定？考核的公平性如何保證…… 這些皆是開展數據考核工作必須審慎考慮的要點。倘若做不到這些，數據考核極有可能淪為形式主義。形式主義的考核，不但無法發(fā)揮應有作用，甚至會帶來更惡劣的影響，背離考核的本來目的。今日，就讓我們一起來探討一下，數據考核到底該怎么做？

01 為什么要做數據考核？

說到考核，首先我們要就是要搞清楚數據考核的目標，就是為什么要做數據工作考核的設置，說白了人都是需要激勵的，有了激勵，就能夠體現努力的價值，就能源源不斷地產生積極性和動力。而數據考核整體上有以下兩點：

考核目標與組織戰(zhàn)略目標一致性。組織的戰(zhàn)略重點是提升客戶滿意度，那么數據治理項目的目標是否與組織戰(zhàn)略目標一致，確保治理的數據達到準確性、完整性和及時性，以便更好地滿足客戶需求并促成戰(zhàn)略目標的達成。

評估策略與行業(yè)標準契合度。參考標桿企業(yè)和最佳實踐在數據治理方面的做法，對比自身的數據治理策略，看是否在數據安全、數據質量、數據架構，人員管理等關鍵領域達到或超越行業(yè)平均水平。找到差距點和改進點，可以做哪些改進和優(yōu)化，同時可以持續(xù)提升企業(yè)數據管理能力。

02 數據考核對象有哪些？

數據考核對象主要是指數據考核人員，從數據治理項目實施職責來看，數據管理項目中核心的崗位主要分為業(yè)務參與方，數據咨詢顧問，數據開發(fā)顧問，PMO崗。

業(yè)務參與方：也稱為關鍵用戶，業(yè)務參與方是需求輸出口和需求統(tǒng)籌方，在大型集團企業(yè)中，業(yè)務參與方會選派幾名關鍵用戶，參與到數據項目中，這些用戶熟悉業(yè)務規(guī)則，了解業(yè)務訴求，對企業(yè)的經營模式非常熟練，需要他們提出一些未來企業(yè)經營發(fā)展的思路。通常來講這部分一般不屬于IT范疇，是企業(yè)業(yè)務范疇內。他們的主要職責是提出業(yè)務需求，提出數據標準給到IT方，也就是給到數據咨詢顧問。

數據咨詢顧問：也稱業(yè)務顧問，是數據業(yè)務方案到系統(tǒng)落地方案的翻譯者，該崗位既要懂得業(yè)務語言，同時也要懂得技術原理?？筛鶕I(yè)務方提出的需求，進行整合，通過建模，推理的方式，形成可落地的數據解決方案。這些方案不僅能夠滿足業(yè)務需求，還能結合最新的技術原理，形成可落地的解決方案。

數據開發(fā)顧問：開發(fā)崗通常是接收數據咨詢顧問給到的解決方案，他們擅長技術，將邏輯上可行的解決方案，最終開發(fā)出系統(tǒng)工具，可視化，幫助業(yè)務實現最終的數據價值。

PMO崗：這個崗位其實不需要多說，主要是協調資源，溝通，跟進進度等，這個崗位在數據項目中的職責和其他IT項目沒有太多區(qū)別，核心抓住協調和組織責任落實工作即可。其他的一些崗位如同項目管理人員，協調人員等，人數不多，按照正常項目管理的考核方式即可。

03 數據考核標準如何定？

數據考核的標準主要應該依賴于負責的工作對象，數據治理項目中，不同的崗位負責不同的工作，這里需要強調的是業(yè)務參與方也應該納入到考核中，數據治理項目是公司級項目，不應當停留在IT中，對于數據項目的價值核心還是要契合業(yè)務發(fā)展，特別針對非原生數字化企業(yè)來講，數字化的發(fā)展都是服務于業(yè)務發(fā)展方向，所以業(yè)務方案不制定好，系統(tǒng)設計也就難以說起效果，再好的解決方案和開發(fā)也是脫離實際的。所以對于業(yè)務參與方的考核很重要，建議方向如下：

（1）業(yè)務需求前瞻性：業(yè)務需求的整理是需要具有前瞻性的，不能一味地停留在歷史操作和流程下，數字化的本質是變革，數據治理也是一種手段，所以對于數據管理的需求，應該立足于當下，同時也要考慮未來。

（2）業(yè)務需求合理性：業(yè)務需求合理性體現在需求的思考深度，是否找到需求的本質，是否存在重復提，這樣不僅導致成本浪費，開發(fā)資源浪費，增加項目成本。

（3）業(yè)務標準執(zhí)行效率：該考核點重點用于說明數據項目推動中，一些計劃要求，數據清理工作，推動情況；另外一方面也包括數據項目運營階段的數據標準執(zhí)行情況，數據錄入質量等等。這里涵蓋了業(yè)務標準執(zhí)行人，數據錄入人，數據審核人等等。

針對咨詢顧問考核方向參考如下：

（1）解決方案前瞻性：數據咨詢顧問，也稱為業(yè)務顧問，是數據業(yè)務方案到系統(tǒng)落地方案的翻譯者，需要制定專業(yè)化的解決方案，一方面滿足業(yè)務參與方的訴求，同時也能穿透技術方案，讓開發(fā)顧問更具設計的邏輯模型進行開發(fā)，制定最佳的實踐方案。

（2）數據方案的落地性：業(yè)務顧問制定解決方案，這套解決方案需要考慮周全，盡量減少邏輯漏洞，達成業(yè)務閉合。在落地系統(tǒng)時能夠更準確地研發(fā)出滿足需求的產品。

針對開發(fā)顧問考核方向參考如下：

（1）研發(fā)項目交付效率：研發(fā)主要工作在于落地解決方案，對于交付工作包括，按時交付率、測試用例通過率、缺陷密度，功能完整性。

（2）技術能力：包括編程語言掌握程度，技術框架熟悉度，遇到技術問題時，能夠迅速分析問題并提出有效的解決方案效率等。其實考核不需要做得很復雜，因為在數據項目中考核的目的是激勵，讓項目更高效，發(fā)揮主觀能動性，所以抓住核心指標的同時，需要一些更開放和靈活的創(chuàng)新思維，這樣項目才能做好。

04 數據考核結果執(zhí)行要求

前面主要是介紹了為什么要進行考核，以及考核的標準，都是進行考核標準的制定，對于考核最重要的一環(huán)就是對考核過程和結果的執(zhí)行，這是數據項目考核中最重要的一環(huán)，如何實現公平公正的執(zhí)行結果呢？

（1）建立客觀的評估機

客觀的評估機制是需要的，考核不能局限只通過一種方式考核，這樣會導致項目局限性和不公平性，所以考核的角度要多方面，多角度，多人員評估。如下：

多維度評估：采用 360 度評估方法，讓不同崗位的人員對被考核者進行評價，包括上級、同事、下屬和客戶等。這樣可以從多個角度了解被考核者的工作表現，提高評估的客觀性。

評估科學性：評估要結合定量和定性評估，不僅要考慮工作成果的數量和質量，還要考慮工作態(tài)度、團隊合作等方面的表現。定量評估可以通過具體的指標和數據來衡量，定性評估可以通過問卷調查、面談等方式進行。

數據驅動評估：建立完善的項目管理工具和數據統(tǒng)計系統(tǒng)，記錄項目進度、問題解決情況、需求變更等數據，讓數據說話，為考核提供客觀的依據。利用數據分析工具對考核數據進行深入分析，發(fā)現問題和趨勢，為改進考核方法和提高項目管理水平提供參考。

（2）確?？己诉^程的公正性

考核標準公開透明：在項目啟動時，明確公布各個崗位的考核指標和評估方法，讓被考核者清楚地了解考核的要求和標準。在考核過程中，及時向被考核者反饋考核結果和評估意見，讓他們有機會提出申訴和改進建議。

考核人員培訓：對參與考核的人員進行培訓，使其了解考核的目的、標準和方法，提高考核的專業(yè)性和公正性。強調考核人員的職業(yè)道德和責任意識，確保考核過程不受個人情感和利益的影響。

申訴機制：建立申訴機制，被考核者如果對考核結果有異議，可以提出申訴。申訴應由獨立的機構或人員進行受理和處理，確保申訴過程的公正性和客觀性。

總之，數據治理項目考核方法并不是一成不變的，隨著項目的進展，不同的階段需要持續(xù)更新考核方法，包括定期評估考核效果，在項目實施過程中，定期對考核方法進行評估，分析考核結果的合理性和有效性，發(fā)現問題及時進行調整和改進。收集被考核者的反饋意見，了解他們對考核方法的看法和建議，不斷完善考核體系。借鑒先進經驗，關注行業(yè)內的數據治理項目考核方法，學習和借鑒先進的經驗和做法，不斷提高考核的水平和質量。與其他企業(yè)或機構進行交流和合作，分享考核經驗，共同推動數據治理項目的發(fā)展。

05 數據考核誤區(qū)：形式主義考核

當企業(yè)頒布了越來越多的管理制度和規(guī)范標準，面臨的一個核心問題，就是從上到下無論是領導，中高層還是基層員工有沒有去認真執(zhí)行和落實。我們常常的做法就是進行巡檢考核，通過排名獎懲的方式去推動大家落地執(zhí)行。

我們在執(zhí)行考核排名的過程中，往往會出現人浮于事的情況。例如，到年底考核的時候，大家都是優(yōu)秀沒問題，在過程中由于監(jiān)控部門和執(zhí)行部門之間一團和氣，所謂的考核變成了部門之間相互拉攏的手段，考核就陷入了“形式主義”。最后我們會發(fā)現，明明考核大家都沒問題，實際去使用數據，卻還是千瘡百孔，無法拉通。所以避免考核“形式主義”是一個復雜且重要的課題，需要從多個角度進行思考和探討。

為避免數據治理項目考核的“形式主義”，我們可以從以下方面入手：

第一方面：目標制定遵循SMART原則。在制定目標和標準時，需要遵循SMART原則，確保目標具體、可衡量、可達成、相關性強且有時限性。

• 明確考核目的：是評估執(zhí)行員工的工作表現、能力、潛力還是其他方面，以確?？己私Y果能夠達到預期目標。最常見的考核目的，例如需要保障數據的準確性等。
• 考核指標：根據崗位和工作職責的不同，制定相應的考核指標，包括定量指標和定性指標。定量指標應具有客觀性和可衡量性，而定性指標則需要有明確的評價標準和尺度。
• 考核權重：針對不同的考核指標，需要確定其權重，以體現其在整個考核體系中的重要程度。權重的設定需要結合實際情況和專家意見，確保其合理性和科學性。
• 考核周期：根據組織和崗位特點，確定合適的考核周期，如季度考核、年度考核或半年考核等。同時，需要關注考核的及時性，以便及時發(fā)現問題并采取相應措施。
• 目標值設定：針對定量指標，需要設定合理的目標值，以確?？己私Y果具有挑戰(zhàn)性和激勵作用。目標值的設定需要參考歷史數據、行業(yè)標準和實際情況，以確保其合理性和可行性。

第二方面，日?？己撕捅O(jiān)督?？梢约皶r發(fā)現被考核者的問題和不足，及時進行指導和糾正，避免問題積壓到定期考核時才被發(fā)現。具體而言，需要從以下4點入手：

• 定期匯報制度：建立定期匯報制度，要求被考核者定期向上級匯報工作進展、存在的問題和改進計劃等。這樣可以及時了解被考核者的工作狀況并提供指導和支持。特別是針對某些排名比較靠后的區(qū)域，子公司，員工，需要通過匯報及時糾偏。
• 工作觀察與反饋：上級在日常工作中對被考核者進行觀察和記錄，對其工作表現和能力進行評估并及時給予反饋。這可以幫助被考核者及時發(fā)現自己的不足之處并加以改進。
• 績效輔導和培訓：根據平時的考核結果和觀察情況，為被考核者提供個性化的績效輔導和培訓計劃。這可以幫助他們提高工作能力和績效水平，實現個人成長與組織目標的一致性。
• 定期審查與調整：定期對考核目標和標準進行審查和調整，以確保其與組織戰(zhàn)略目標和實際工作情況相符合。同時，根據實際情況對考核方法和流程進行優(yōu)化和完善，以提高其科學性和有效性。

第三方面，溝通與反饋。加強與被考核者的溝通和反饋是避免考核“形式主義”的重要環(huán)節(jié)之一。及時告知被考核者考核結果和反饋意見，讓他們知道自己的表現和不足之處，以便及時改進和提高。具體而言，需要

• 建立有效的溝通機制：制定定期的溝通計劃和時間表，安排專門的溝通會議或面談時間，為上級和被考核者提供交流和討論的平臺。同時要鼓勵被考核者主動向上級反映問題和提出建議。
• 及時反饋：在平時的工作中，上級應該及時對被考核者的工作表現進行反饋和指導。反饋應該具體、明確，針對被考核者的不足之處提出改進建議。
• 建立反饋渠道：除了正式的溝通渠道，還可以建立一些非正式的反饋渠道，如員工建議箱、內部社交平臺等。這些渠道可以提供更加靈活的反饋方式，讓員工針對數據標準，或者考核方式更加方便地提出問題和建議。
• 鼓勵雙向溝通：溝通和反饋應該是雙向的，員工也應該被鼓勵向上級或相關部門提供反饋和建議。這可以讓組織更加了解員工的需求和意見，從而做出更加合理的決策。
• 提供培訓和支持：對于一些對數據治理或者數據相關標準不清楚的員工，組織可以提供相關的培訓和支持，幫助他們學習熟悉相關制度規(guī)范和標準。有效提升員工的數據思維。

總的來說，有效執(zhí)行考核制度，使眾人對考核結果信服與認可，進而趨向優(yōu)秀、形成良性競爭，此乃數據項目考核的終極目標。為杜絕形式主義，避免 “你好我好大家好” 的敷衍之舉，這亦是數據項目經理需重點思忖的關鍵內容。唯有不陷入 “形式主義” 的考核泥沼，考核方能最大限度地發(fā)揮其價值，穩(wěn)步助力數據項目更為穩(wěn)妥、高效地向前推進，綻放璀璨光芒。