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基于目标指标库的大数据全员对标方法
作者：王海红
来源：《中国科技纵横》2020年第01期
摘 要：本文探索提出一种基于目标指标库的大数据全员对标方法，解决对标管理实践中存在的系统性、操作性问题，融合目标管理和绩效管理梳理全省行业各单位各部门各岗位各阶段的目标指标库，利用信息系统展开大数据全员对标，供相关企业参考。 关键词：对标管理;目标指标;大数据对标;全员对标
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）01-0022-02 0 引言
人工智能、大数据、云计算、物联网等信息技术为我国各项发展提供最有效的手段。最近几年，采用人工智能技术而进行的大数据分析取得了突破性进展。 1 对标与对标管理
对标管理是上世纪70年代末80年代初美国施乐公司探索提出的企业管理方法。对标管理就是找到一个比自身绩效更好的个人组织或者是部门进行对比，已取得自己更好的成绩，使自己不断超越标杆，追求卓越，组织创新和流程再造的过程。实际执行中，只看到了财务的最后结果，却没有办法找到自己想要学习的标杆，无法真正的落地到标杆，具体的做法和实践中[1]。
对标，标是标杆的标，而不是指标的标。对的是过程，而不是结果和指标数。如果没有学习目标，或者是有了目标，但是又不知道如何下手去学习，或者盲目地学，知其然，不知其所以然，或者强行地推行而不懂执行层面，或者是学了一些皮毛，忽略了深层次的各单位管理差异。各市公司对标改进的重点不同，每一种部门，每一个岗位，每一个品牌，每一个领域的管理侧重点不同。所以很难进行一刀切式的对标管理。
对标管理要很好的与平衡积分卡，与关键绩效指标和目标管理等有效方法进行结合使用，形成系统性、连贯性和可比性的指标库。基于战略分析后具体的目标指标库，对标管理的指标和绩效工具结合使用时，才能对对标管理工作达到更真正意义上的战略对标。对标指标提取，要以质量管理流程为导向，而不是以职能为导向，指标不能简单的只分解到某一个具体部门。因为单一部门无法对影响这个指标的全过程进行负责，反而是指标无法落地操作，正确的做法应该是按照目标分解指标。然后把指标分解到价值链中的每一个相关部门，而不是单纯的把指