是什么导致了绩效考核数据乱象？

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考核数据收集整理是绩效考核的重要工作，为下一阶段公正地评价员工的绩效水平提供依据。考核数据的准确性和客观性会直接相应绩效考核的最终结果。此外，准确可靠的数据是绩效考核的事实依据。绩效评价结果的认定要以事实数据为依据，同时数据的收集也能作为对员工绩效诊断和绩效评价的重要依据。

实际上，绩效数据的收集，有助于对员工绩效进行合理诊断，为绩效改进和提升提供依据。绩效考核的最终目的是实现绩效提高，数据的采集和整理就是为了帮助员工查找短板、提高绩效。可以综合利用“知识、技能、态度和外部障碍”四因素法诊断员工的绩效，找出潜在问题，以便帮助员工改进。

可事实上，很多企业都因为绩效考核没有执行好，导致收集起来的绩效考核数据乱象。其中造成这种原因的有以下几方面：

第一，从计划制订来看，指标设计不合理，考核目的偏移。这是制订考核计划时就需要注意的问题，一方面与本职工作有关且能够影响其绩效。如果考核的指标与本职工作关联不大，那么不仅会使员工工作偏离，而且其数据也是没有意义的。

另一方面，指标设计要符合实际。在一些工作尚未做到标准化、规范化、流程化的时候，那么就不宜在精细化的标准和前提下设计指标。不少考核计划在设计的过程中会逐渐偏离目标，我们考核的目的是为了提高绩效，激励员工的主动性和创新性，从而使工作效率和工作质量不断提升，而不是为了从头到脚的对员工进行全面的评价，并以此来决定其考核工资。

第二，指标结构有问题，主观性、难以提取的指标权重过大。当考评过程中，主观指标过大或者指标数据难以获取的时候，考核的不确定性就会增加，对于提升绩效的帮助就会越小。因为员工会对这种人为的因素有一定的抵触情绪，当这类指标权重过大时，考核体系的激励作用便会消失，对于绩效的提升也就难以控制了。

第三，统计归口不同，或计算方法不同，会产生不同的统计结果。有时，对于同一指标，由于来源不同，或者方法不同，而产生不小的差异。比如，对于合格率的统计，品检部门是从其成品检验中获得数据；而生产部门是从其领出原料到生产出成品的过程中获得数据。而生产过程中不可避免的会有一些物料的损耗和原料的损耗，而品检部门的统计是没有考虑这些因素的，因此统计的结果会差异很大。同样，计算方法也存在类似的问题。

第四，统计的频次缺乏规律性，数据的跳跃性过大。而在数据的统计过程中，频次也是一个很重要的因素，特别是对一些波动较大的指标。因此，统计的频次要有规律性和固定性，如果频次不同，那么数据的可比性就丧失了，对于绩效的提升也缺乏一定的指导意义。

为了避免指标的不合理性，对于制定的指标应进行相对广泛的讨论。所有指标涉及的人员都应该参加讨论，而非各部门主管自行决定。这样便会使指标有了一个相对客观的来源，也比较能够符合实际。

主观性指标过重，往往出现在行政部门和一些后勤部门，因为本身工作难以定量，所以指标制定就非常困难，数据的采集也非常不便。而如何增加主观性指标的客观性，我们可以从一些客观行为作出影射。

另外，统计的来源和归口，以及计算方法的不同，往往是数据打架的直接原因，而要避免这些情况，就需要明确数据的来源和归口，制定统一的标准，并且按照统一的方法进行计算，这样便一定程度的保证了结果的统一性。

对于统计的频次也要有统一、固定的标准。对于不同的指标，或许会有不同的统计频次，但对同样的指标，应该有同样的统计频次和规律。在考核完善之前，应该有合理的申诉渠道，来处理考核过程中发生的一切问题，当然也包括数据的打架。一旦出现数据不准确的情况，就要及时的应对处理。

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