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绩效管理科研课题:基于大数据分析应用优化绩效管理信息系统的探讨.doc

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绩效管理科研课题:基于大数据分析应用优化绩效管理信息系统的探讨.doc

上传人:碎碎念的折木 2024/3/26 文件大小:26 KB

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】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于大数据分析应用优化绩效管理信息系统的探讨大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析,通过分析获取很多智能的、深层次的、有价值的信息~从而帮助分析者更科学、更准确地进行综合判断和决策。税务系统实施绩效管理将近3年时间~通过绩效信息系统积累了大量的数据~如绩效指标、指标执行情况、考评结果、结果运用等等~从全税务务系统视角来看~是一个庞大的数据仓库~通过对这些数据进行深度分析应用~对综合考量绩效管理实施效果、科学研判绩效改进方向、优化绩效结果运用方式等具有非常积极的作用。我们结合大数据分析应用理念和技术~对当前绩效管理信息系统功能优化进行了研究和探讨。一、大数据分析特点和方法大数据分析应用是随着移动互联网络和云计算出现而产生的一项新兴概念。综合来看~大数据可以概括为5个V~数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值,Value,、真实性(Veracity)。这些特性使得大数据区别于传统的数据概念。大数据的概念与“海量数据”不同~后者只强调数据的量~而大数据不仅用来描述大量的数据~还更进一步指出数据的复杂形式、数据的快速时间特性以及对数据的分析、处理等专业化处理~最终获得有价值信息的能力。随着互联网应用普及和技术发展~越来越多的应用涉及到大数据~而这些大数据的属性~包括数量~速度~多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性~因此大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要~可以说是影响数据最终价值的决定性因素。整体来看~存在以下几种大数据分析的方法。,一,可视化分析。大数据分析最基本的要求就是可视化分析~因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点~同时能够非常容易被读者所接受~就如同看图说话一样简单明了。,二,数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法~各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点~通过科学的挖掘算法才能更快速的处理大数据~才能深入数据内部~挖掘出数据的潜价值。,三,预测性分析能力。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析~从大数据中挖掘出特点~通过科学的建立模型~之后便可以通过模型带入新的数据~从而预测未来的数据。,四,数据质量与管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理~高质量的数据和有效的数据管理~才能够保证分析结果的真实和有价值。二、大数据分析应用于绩效管理的可行性分析税务实施绩效管理的目的是希望通过绩效指标的设定和落实~来提升工作质效和执行力~从而提高工作水平。从绩效管理本身工作来看~绩效分析本就是绩效管理的一个重要环节~而分析本身最需要的就是数据做支撑~因此在绩效管理中运用大数据分析技术是可行且非常必要的。具体来说~包括以下几方面因素。,一,绩效管理效应需要一个综合评价机制。绩效管理实施效果到底如何~不是某个领导说好或者少数干部说好就行~需要通过实实在在的数据说话。如绩效考评得分高的单位比得分低的单位具体在哪些工作方面表现出色~有哪些数据说明,某项工作实施绩效管理后工作质量提升了多少,绩效管理实施一年后、两年后、三年后~各项工作在哪些方面有明显改进~工作水平和质量提升了多少,哪些省市绩效管理效果较好~主要体现在哪些方面等等~这些都需要通过数据进行分析和判断。,二,绩效改进需要大数据分析作为支撑。每年年初制定的绩效考评指标经过一年的执行~其产生的效果如何评估,哪些指标需要改进或删除,工作中还有那些薄弱环节需要通过绩效管理进行加强和优化等等~均需要对绩效大数据进行综合分析~为绩效改进提供更科学的参考。,三,绩效考评结果运用匹配度需要大数据进行验证。绩效考评结果运用特别是对个人绩效考评结果的运用是否到位~是否与个人工作实绩和实际情况相匹配~可以通过大数据进行匹配验证~从而进一步提高绩效结果运用能力。,四,税务信息化建设为大数据分析提供了基础条件。由于绩效管理指标涵盖了税务部门全面工作~因此开展绩效分析工作也需要包含各项工作的大数据内容。而近年来税务系统信息化建设快速推进~已逐步建立起以金税三期系统为核心的各类信息化系统~积累了大量的工作数据~为开展大数据分析提供了基础。将这些数据与绩效信息系统对接~通过绩效信息系统进行大数据分析~将有效提高绩效分析深度和绩效管理工作水平。三、,,经过三年的实践和优化升级~各项功能逐步完善~目前已成为税务绩效管理信息化的核心平台。但从系统实际使用情况来看~该系统仅起着绩效指标发布、考评打分结果公布和成绩统计排名等简单的作用~通过系统进行数据整合、自动机考、深度分析、效应评估、决策参考等方面应用严重不足~没有充分发挥信息系统的技术优势~无法对绩效管理形成有效的促进作用。具体来说~主要存在以下问题和不足。,一,数据整合度不高。一是数据类型较少。~一方面是年初各级单位导入系统的绩效指标数据~主要包含指标名称、考评标准、分值、责任部门、考评周期等与指标相关的具体数据,另一方面是在绩效考评过程中各级考评部门录入系统的考评打分数据~包括分值和扣分原因。~且数据类型较少~有分析价值的数据只有指标名称、评分分值和扣分原因等内容~从数据类型上限制了系统功能的发挥,二是数据来源较少。~没有与其他业务系统进行数据对接~~因为无法采集和整合其他信息系统数据~无法对考评指标进行量化评价和自动打分。同时~数据来源少~无法形成大数据集合~深入分析缺乏基本数据支撑~造成绩效分析浮于表面~无法真正分析出有价值的信息,三是数据延续性不强。~~导致绩效数据不连续~绩效指标和考评结果无法实现跨年度承接或前后年度的数据查询~无法进行前后年度的比对分析~对绩效改进的效果也无法有效评估。,二,数据分析统计功能薄弱。借助信息技术强大运算能力和统计分析能力~对绩效管理的相关数据进行自动统计和深度分析~是绩效管理信息化建设的重要目的。~缺少分线,如办公室线、人事线等,成绩查询及排名查询~缺乏对绩效管理整体效应、指标执行结果、指标执行效应、绩效评分、绩效结果运用、绩效改进决策等事项的深层次分析~系统的智能性不高~对数据的分析统计能力较弱~对提升绩效管理工作无法形成有价值的信息反馈~无法从数据分析层面评估绩效管理效果和促进绩效管理改进。,三,数据展示维度偏少。、省级、市级和县区级单位绩效管理集成到一个信息平台~建立了以省级单位为核心的绩效数据库体系~一定程度上实现了数据集中。但受系统权限和功能限制~仍然存在一些问题对深入开展绩效分析形成掣肘。一是各级数据不可见。虽然省、市、县数据集中在省局数据库~但系统前台无法查看各级次的绩效数据~也无法对各级次数据进行分析利用~即使上级部门也无法对下级部门数据进行查看和分析~如要分析各市州局考评县市区局或机关绩效指标执行进度情况~省局无法通过系统自动采集数据进行智能化分析~而需要人工用不同的口令登录系统进行查询并通过手工统计等~这不但造成了数据利用率不高~还导致工作效率低下且容易发生差错,二是数据统计视角单一。所谓“横看成岭侧成峰”~从不同视角分析数据可以总结出不同的问题。~缺少多视角分析统计数据的功能。如省局考评市州局绩效得分~只能以市州局为轴线统计各单位得分情况。而实际工作中~还需要以省局考评处室、指标类别等为轴线进行统计~从而方便分析分线考评情况或某类别指标在不同单位的考评情况。,三是数据横向比对能力较弱。数据横向比是发现共性问题、总结一般规律的有效方式。如通过比对绩效指标在不同单位、不同地区的执行情况~可以分析指标内容是否合理、地区差异原因、存在哪些普遍性问题等等。、数据可见性差以及系统分析功能偏弱等原因~目前还无法进行有效的数据横向比对~削弱了对绩效数据的深度分析和挖掘能力。,四,可视化分析有待加强。可视化分析是利用计算机图形学和图像处理技术~将大型数据集中的数据以图形或图表形式表示~并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理的方法和技术。通过数据可视化分析可以使数据展示更为直观和美观~让数据变得通俗易懂~更加直接向使用者的传递所表达的信息。~且仅展示单位或部门考评得分或扣分情况、指标考评比例等简单数据~展示的数据种类、层次以及交互能力均比较薄弱~降低了数据分析结果的可读性和可延展性。,五,绩效管理效应评估机制还未建立。在目前绩效管理工作中~一个最重要却被忽视的问题就是绩效管理效应评估。绩效管理实施一年、两年~是否真正取得了实效~具体体现在哪些方面~是否有数据支撑~这些问题都还没有解决。目前对绩效管理效应的评价仅建立在绩效得分和主观评价上~诸如绩效得分排名全省前列、工作质量大幅提升、干部作风得到转变等等~这些都是只是对绩效管理效应的一种“虚”的评价~并不能体现绩效管理的真正价值~也无法仍人信服。而绩效排名更不能作为绩效管理效应好坏的绝对参考~甲比乙做得好~并不能表示甲比以前做得好~而绩效管理的目的是促进自身工作质效的提高~并不是要分出甲比乙好。绩效管理是否产生良好效应~应当以单位为基础~对各项工作实施绩效管理前后的工作实绩进行对比分析~如某单位2018年稽查入库率只有90%~2019年通过优化稽查绩效考评指标~强化了工作措施~稽查入库率达到了95%~这样比对才能真正评估出绩效管理的效应。绩效管理整体效应的评估应通过对所有指标执行情况的前后比对分析~进行综合考量后才能得出结果~而不是通过想当然来做文章。绩效管理效应评估机制需要建立在绩效大数据的基础上~进行科学客观的分析和评价。四、加强绩效信息系统大数据分析应用的探讨充分运用大数据分析技术~提高绩效信息系统数据分析应用能力~对提高绩效分析水平~促进绩效改进~提升绩效管理效应将起到积极的作用。结合绩效管理实际工作~我们认为可从以下几个方面优化绩效管理信息系统功能~提高对绩效大数据的分析应用能力。,一,打通系统数据接口~建立绩效大数据仓库。大数据分析的基础是数据量要大。现阶段~要扩大绩效数据来源主要途径就是打通绩效信息系统与其他工作应用系统的数据接口~根据绩效指标考评要求和绩效管理工作需要~由系统自动从数据库层面采集数据~为绩效管理提供数据支撑。如通过与金税三期系统对接~可获取税收收入、各税种申报入口、营改增、小微企业优惠、收入预测、征管质量、税务稽查、税收优惠、税务处罚等大量与税收征管和收入相关的核心数据,通过与出口退税审核系统和出口函调系统对接~可获取出口退税、税收函调等数据,通过与财务管理系统对接~可获取财务预算执行、资金结转等与财务管理考评指标相关的数据等等。据统计~税务系统目前在用的各类应用系统有近40余个~范围涵盖了税收征管、发票管理、税收执法、纳税服务、财务及资产管理、人事教育、廉政建设等等工作~基本涵盖了税收工作的各个方面。各个系统中积累的相关数据部分对绩效管理考评有重要的参考作用~有的甚至可直接作为考评依据。因此~将这些系统数据采集集中~建立绩效大数据仓库~具有非常积极的意义。一方面~可以最大限度提高系统机考能力。打通绩效管理信息系统与这些系统的数据接口~并通过对数据的筛选和加工~可实现对部分可量化考评指标的自动进行考评打分~系统达到考评时限时自动生成考评结果~无须人工干预~进一步降低人为主观因素~提高绩效考评结果的公正性。如组织收入、征管质量等大部分业务类指标均可通过系统采集数据进行自动机考。另一方面~各应用系统数据集中可以为绩效分析提供更加详尽的数据支撑。建立绩效大数据仓库后~绩效信息系统将囊括了收入、征管、执法、财务等各项工作的具体完成数据~不再是单一的指标和考评得分数~数据种类和数据将更加丰富~更有利于对数据的综合和深度加工分析。如通过组织收入数据可分析当前各地区组织收入进度、增减比例、行业税收差异等~可以帮助上级部门及时掌握动态情况~为调整工作决策和绩效措施提供科学参考。,二,优化分析方法~建立多维化数据分析模型。切实改进现有绩效管理系统统计分析方法简单~数据分析维度单一的问题~充分利用大数据和信息技术的优势~着力从多个维度对绩效数据进行统计分析~以便从不同视角总结规律~发现问题。首先~要提高数据的可见性。系统要打破层级和地区的权限限制~开放数据共享和访问权限~使省、市、区县各级单位的绩效数据均互相可见~方便各单位比对分析。数据不能局限于绩效评分数据~而是要将绩效指标完成情况的具体数据~如组织收入的具体完成值、征管质量数据、所得税汇缴数据等类型的数据均进行公开~使不同省、市、区县单位之间能够有效分析比对工作实绩~分析不同地区单位对同类型工作的考评标准和尺度,同时也可以检验绩效评分是否与工作实绩相匹配~有效促进绩效公平。