多级模糊综合评价方法在企业人力资源信息系统中的应用

　　摘 要：为解决企业对员工进行人力资源量化评测的问题，通过分析多级模糊综合评价方法在人力资源评测的实例，提出该方法在人力资源信息系统中的应用思路，并且提出相应的系统逻辑结构。
　　关键词：人力资源；多级模糊综合评价
　　
　　1 引言
　　
　　现代企业需要现代的经营理念和科学的管理方法，充分利用信息技术，实现销售、采购、物流、财务、人力资源的专业化管理。只有实现企业人力资源的信息化管理，才能将现代企业的人才战略与企业的经营目标和战略目标协同起来，降低管理成本、提升管理效率，加强企业的核心竞争力。目前国内绝大多数企业人力资源信息系统侧重于日常业务处理，如员工考勤、档案、合同管理、工资和劳保福利等，但这只能提高企业人力资源事务性工作的效率，并无法解决企业进行人力资源量化评价的问题。例如，无法进行专业技术人才能力结构量化分析等。而采用多级模糊综合评判方法能够对每位员工进行多方位评测，通过定期对每位员工的评测获取数据，通过数据分析了解企业人力资源情况，为制订人力资源计划提供决策支持。
　　
　　2 多级模糊综合评价方法
　　
　　在这里以企业的售前工程师（SE）为例，具体介绍一下采用多级模糊综合评价方法进行“优秀员工”评价。SE主要负责售前支持与咨询、项目实施，能根据客户需求，设计技术实现方案，代表企业投标及应答等等。所以，根据其工作性质，建立如下评价方法及体系。
　　我们在对售前工程师建立了（优秀、良好、一般、较差、不合格）5级的初级评价集，并从以下4个方面对其各项指标打分，进行360°评价。
　　（1）本人对自身能力及岗位适合度进行打分。比如文稿撰写能力及标书制作经验、专业技术水平及经验；
　　（2）由同事对该人员各项团队活动能力指标打分。比如团队协作精神、沟通及学习能力等。
　　（3）由客户对该人员各项客服指标打分。比如客户认同度、客户培训质量等。
　　（4）由上级主管对该人员各项绩效及晋升指标打分。比如竟标成功率、根据客户需求制定有效解决方案的能力等等。
　　上述各项小分数得出之后，通过一系列的加权平均处理，得到一套客观、公正的能反映员工实际能力及特长的分数，同时通过层次分析法（AHP）确定各因素相应的权值。如表1。
　　
　　
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　　[8]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0424/fontbr />　　3 多级模糊评价方法在信息系统中的功能分析
　　
　　信息系统的优势在于流程规范，数据统计和数据共享。因此，在企业人力资源信息系统中应多级模糊评价方法将能实现以下功能：
　　由于信息系统能够规范流程，因此，如果在信息系统中使用多级模糊评价方法，可以使每一次评测都按部就班地完成，每一个步骤都按系统程序进行。这对于“定期对所有员工进行全方位评测”这样一项工作来说，更能体现信息系统的高效。
　　由本文中的例子可知，多级模糊评价法采用分级计算，因此，不仅能够由最终计算结果得出员工整体绩效，而且能够由中间结果得出员工某一方面的评价。如果是定期对每一位员工进行评测，那么系统将拥有大量的评测数据，可以通过统计分析得出丰富的分析报表，为决策提供数据支持。参考的报表如表4。
　　
　　由于信息系统能够方便地实现数据共享，因此可以每位员工可以登录系统查询自己的评测状况，知道自己还应提高哪方面的能力；部门经理可以查询部门员工情况，知道部门还应加强哪些培训。公司领导和人力资源主管可以查询各类统计报表，了解公司整体人力资源状况，制订人力资源计划。
　　
　　4 系统逻辑结构
　　
　　由多级模糊综合评价方法在企业人力资源信息系统中能实现的功能分析可知，它将是一个以数据分析为主体系统，系统的逻辑结构和业务流程可参考图1。

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　　系统主要由评测数据库、多维数据库和web展现平台三部分组成。评测数据库用于将系统提供的基础数据进行初加工，将数据按照数据仓库中的星形模式进行预计算和多维数据库用于对初加工的数据进行抽取、转换、计算、加载，形成一个多维度的数据立方体，它含有高度汇总层数据和计算数据，可钻取到轻度汇总和详细层数据，并拥有专门的数据分析引擎。Web展现平台是基于Web的交互式查询、报表和联机分析处理(OLAP)系统，同多维数据库实时相连，用于各种分析表的设计和用户登录的Web网站，可以针对多维数据库进行各种形式的数据展现，一般直接分析用户和服务决策层。
　　
　　5 结论
　　
　　多级综合评价方法在企业人力资源信息系统中具有重要的作用，他不仅能更加科学地对员工进行考核评价，真实准确的从多方面反映员工综合情况，而且能为企业制订人力资源计划提供数据支持。从而降低企业人力成本，优化企业人才结构、组织结构，提高企业综合实力。
　　
　　参考文献
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　　〔4〕苗雨君.企业人力资源战略管理探析〔J〕.企业经济，2004，（8）.

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