电网企业青年员工精准画像体系建设
吴超 郑晖 谭翔 曹远见
[摘 要] 青年员工是企业的新鲜血液，是企业创新的主体，是企业未来发展的基石，是促进公司发展的重要动力。文章以某供电公司为例，介绍该公司精准画像体系的构成及运行，以精准画像促进青年员工的培养与成长。
[关键词] 积分管理；精准画像；培养；供电企业；青年员工
中图分类号：C962 文献标识码：A
一、青年员工精准画像的内涵
青年员工朝气蓬勃，如同东升旭日，是国家、社会、企业中最有活力和最具创造力的群体。习近平总书记在党的十九大报告中指出：“青年兴则国家兴，青年强则国家强。”全社会都要关心青年成长，支持广大青年建功立业。为营造有利于青年员工成长的环境，鼓励青年员工创新、学习、成长、成才，加强青年员工的培养，国网某市供电公司出台多样化培养和管理举措，并结合2018年、2019年的运用实践，不断进行调整优化，构建了青年员工精准画像体系。围绕青年员工职业生涯的“第一个十年”，以个体画像数据化展示青年员工成长状态；以群体画像系统化刻画部门培养绩效，以积分数据指引方向、支撑决策，增强人才培养的针对性和系统性，提高人才管理举措的科学性，实现公司青年员工成长激励、问题识别、人才发掘与选聘决策四大价值。
二、构建青年员工精准画像体系的必要性
（一）国网公司对青年人才培养提出新要求
新时代国家体制改革的不断推进与电力体制改革的不断深化，“云大物移智”技术的快速推进以及智能电网、新能源战略的部署实施，电力行业高科技技术的快速发展，对电力公司员工，尤其是青年员工提出了更高的要求。同时，国家电网公司在2020年提出“建设中国特色国际领先的能源互联网企业”的战略目标，要求公司培养出与中国特色国际领先的能源互联网企业相匹配的青年员工。
（二）青年员工培养面临新挑战
随着公司的发展，该供电公司近年新入职员工逐渐增多，大多为高素质、高学历、思想开放、自信且充满活力的青年员工，对自己的职业生涯发展充满期待。公司在针对青年员工的成长管理上，出台了多样化的措施，但对青年员工的成长管理仍缺乏主动性和理性的分析，同时公司大量的人才成长数据未得到有效开发。因此，如何深入挖掘人才信息数据并进行科学分析，使人力资源管理信息化政策落地，是供电公司需要思考和解决的问题。
三、青年员工精准画像体系的构成
为科学推进青年员工精准画像体系的建设，该供电公司对能源领域多家标杆单位开展学习研究，重点了解青年员工画像体系的数据来源、模型结构、结果运用等内容。同时，公司分层级分群体多批次召开专题座谈会，对近年来青年员工培养方面存在的问题进行全面梳理，多维度开展系统内部诊断，倾听青年员工意见，了解青年员工需求，收集青年员工建议，深入分析人才培养管理的关键影响因素，和青年员工代表共同研究对策，从而确保画像体系的实用性和适用性。精准画像体系包括两个方面：一是特征测评，二是素质业绩积分。
（一）特征测评
借助胜任能力测评、DISC性格测评等，用“内窥镜”识人。采用成熟的测评工作开展特征测评，了解青年员工基础素质，以及自我形象、特质动机等“冰山以下的部分”。 胜任能力测评是指通过对员工的工作态度、工作能力和工作取向进行评估，明确员工适宜的岗位发展方向，洞察员工的能力素质短板，帮助明确员工提升能力的最佳途径。DISC性格测验是指通过对员工支配性（D）、影响性（I）、稳定性（S）和谨慎性（C）四个与管理绩效有关的人格特质对人员进行描绘，了解员工的性格特质以及情绪稳定性。
（二）素质业绩积分评价
以青年员工素质业绩积分量化呈现覆盖员工素质、履职、创新、表现等各个维度的信息，全息化呈现员工个体和部门群体的素质业绩情况。青年员工素质业绩积分包括基本素质和工作业绩两大类积分，包含基本素质、履职绩效、创新成果、制度成果、著作专利、综合表现、减分项等维度，每个维度分别设置小项，每项设置得分上限。基本素质15分，履职绩效80分，业绩类积分170分，总分为265分。
四、青年员工精准画像体系的运行
（一）数据整合与分析
对所有数据经过有效清洗，剔除不准确、不规范、不可信的数据，通过描述性统计分析、正态分布、Pearson相关系数等算法规则，对青年员工素质业绩积分开展数据对比性、数据关联性等分析，按照积分规则，采用EXCEL、SPSS等软件，将各个阶段数据进行统一的整理、汇总，重点利用vlookup、match、normdist等相关函数，以及描述性统计、概率密度图、相关性分析等工具，对数据进行统计、描述与挖掘。利用各类数据分析工具对数据深度挖掘，按积分不同维度在不同部门、不同岗位、不同层级等之间进行对比，探寻数据背后隐藏的管理差异和人才成长规律，呈现分析结果。一方面通过青年员工成长数据，科学、系统、全面地展示青年员工自身的成长历程；另一方面通过全面的、系统的数据分析，数据透视化揭示各部门（单位）、各县公司及员工个人对员工成长发展、科研创新、制度规范、综合奖项等方面的重视程度与管理差距。
（二）绘制人才九宫格
将基本素质、论文发表、学习培训等7项积分作为能力储备，将履职绩效、创新课题、技术革新等10项积分作为显性业绩。以能力储备为纵轴，以显性业绩为横轴，绘制人才九宫格。
以能力储备及显性业绩的前20%作为超出期望值的分界点，以能力储备及显性业绩的后20%作为达到期望值的分界点，将青年员工划分到不同人才宫格中，明确青年员工的能力与业绩情况，从而更好地对不同类别的人才进行差异化培养、使用和激励。
（三）画像结果应用
结合性格测评、能力测试，全方位描绘青年员工能力特点和成长特性，定向推送符合个人特质的培训项目、在线课程、创新课题，探索员工职业生涯发展的智能分析、智慧引领。将画像结果与岗位晋升及人才选拔、绩效评定等相挂钩，排名前20%的员工，优先进入优秀年轻梯队人才队伍，优先推荐给专业部门考察专家进行选聘，勉励青年员工成长。同时，帮扶督促排名靠后的青年，通过约谈排名在后20%的员工，了解员工在各项指标中的不足和差距，以及产生的原因。为后进员工提供个人学习计划，包括课程学习清單、项目参与计划等，深化技能师傅、专业专家和部门领导的审核指导，加强计划执行情况的评价，有效督促青年员工自学自省，自我加压。
五、青年员工精准画像体系价值体现
（一）员工成长可视化
数据化、图形化呈现员工个人成长和部门培养动态，直观反映青工成长短板和特长优点，部门培养绩效和存在差距，历史性地展示青年员工积分波动、素能趋势和发展锚点，精准展示青年员工成长轨迹。
（二）问题诊断透视化
通过全面的、系统的数据分析，揭示各部门、各县区公司及员工个人对员工成长发展、科研创新、制度规范、综合奖项等方面的重视程度与管理差距。特别是通过对指标组合的分析，以更加系统的视角衡量在不同领域，某一部门、团队的积分与总体平均之间的差距。
（三）选聘决策科学化
通过员工精准画像的大数据挖掘高绩效员工的入职状态典型特征，排除在传统的员工招聘、专家选拔和干部任用过程中主观的、非内在性的因素干扰，进而构建更为科学合理的选聘模型。以人才成长情况为反馈，通过员工成长数据探索高绩效员工的入职状态的典型特征，进而构建科学的招聘模型，优化公司招聘条件设置和招聘策略的选择，从入口关做好人才管理。
（四）人才开发精准化
将青年员工个人成长状况按照“潜能、绩效、测评”进行三维分类，构建矩阵式、立体式人才管理模型，人才积分按照“素质—绩效”进行二维分类，形成人才九宫格，公司能够清晰看到所有员工的分布、优劣势，为人才培养、配置决策奠定了良好的管理基础。准确地掌握每位青年员工的工作业绩，人资部门、组织人事部门开展针对性、有效性的成长激励措施，对优秀人才进行选拔、储备与应用等，在用人决策上以数据提取与数据呈现替代感性拍板，为人才培养、队伍建设奠定了良好的管理基础。
六、后续思考
青年人才队伍的建设对保证国有企业的持续健康稳定发展至关重要。本研究构建了青年员工精准画像体系。对此，公司将打造多元培训平台，覆盖青年员工成长各个阶段，为青年员工定制开发各类成长“充电”项目，进一步丰富青年员工培养方式，深化党委联系服务专家工作，加大对青年员工的创新激励，激发成长动力。同时，坚持以赛促培，常态化组织“青年员工技能大比武”，为青年员工发挥才能、展露才华提供舞台。同时公司将根据社会环境和公司发展战略的变化，不断梳理数据逻辑，精准对接人力资源信息系统中各类素质业绩成果，通过系统有效协同，实现青年员工数据工作流集中录入、职称称号申评无纸化提报、人才选拔一键式数据抓取等功能，利用信息化平台服务青年人才培养，为公司人才开发提供有力支撑，助力公司高质量发展。逐步形成独具特色的青年人才培养体系，有效服務于供电公司青年人才培养和员工自我发展。
