CN114372731A - 基于大数据的岗位目标制定方法、装置，设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种基于大数据的岗位目标制定方法、装置，设备及存储介质。该方法包括：获取企业的基本信息、岗位清单及项目清单；将基本信息与预设的大数据平台中的数据进行匹配，确定出与基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责；基于岗位清单、第一岗位职责及企业的业务数据确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责；基于项目清单、第一指标及岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。通过该方式，可以快速高效地进行岗位目标的制定，无需投入大量的人力物力，因此可以减少耗时，降低成本且提高岗位目标制定的效率。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的岗位目标制定方法、装置，设备及存储介质。
背景技术
企业的岗位目标的制定对于企业来说至关重要。然而，发明人在实践中发现，现有的企业在制定岗位目标的过程中，需要大量的人员参与，所以耗时、成本高且效率低。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种基于大数据的岗位目标制定方法、装置，设备及存储介质，以减少耗时，降低成本且提高岗位目标制定的效率。
本发明是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供一种基于大数据的岗位目标制定方法，包括：获取企业的基本信息、岗位清单及项目清单；将所述基本信息与预设的大数据平台中的数据进行匹配，确定出与所述基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责；其中，每个所述第一岗位职责对应一个岗位；所述大数据平台包括指标库及岗位职责库；所述第一指标属于所述指标库，所述第一岗位职责属于所述岗位职责库；基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述企业的业务数据确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责；基于所述项目清单、所述第一指标及所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
在本申请实施例中，通过将企业的基本信息与预先构建的大数据平台中的数据（即大数据）进行匹配，进而能够得到与企业相匹配、相关联的岗位目标（第一指标）及岗位职责数据（第一岗位职责）。然后再以此为标杆，通过企业的岗位清单和企业自身的业务数据，确定出岗位职责数据中与岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，最后再与岗位目标相匹配，即可确定出岗位清单中每个岗位对应的岗位目标。可见，通过该方式，可以快速高效地进行岗位目标的制定，无需投入大量的人力物力，因此可以减少耗时，降低成本且提高岗位目标制定的效率。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述指标库中的各指标和所述岗位职责库中的各岗位职责均设置有标签；所述将所述基本信息与预设的大数据平台中的数据进行匹配，确定出与所述基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责，包括：基于预设的标签算法对所述基本信息进行处理，生成所述企业的企业画像；其中，所述企业画像包括企业画像标签；将所述企业画像与所述指标库中的各指标的标签、所述岗位职责库中的各岗位职责的标签进行匹配，确定出与所述基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责。
在本申请实施例中，指标库中的各指标和岗位职责库中的各岗位职责均设置有标签，通过设置标签可以提高后续企业画像匹配的准确度。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述企业的业务数据确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，包括：基于所述岗位清单及所述第一岗位职责，确定出与所述岗位清单中的每个岗位对应的第二岗位职责；其中，所述第二岗位职责属于所述第一岗位职责；将所述第二岗位职责与所述业务数据进行匹配，确定每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度；基于每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责。
在本申请实施例中，通过确定将第二岗位职责与业务数据进行匹配，进而确定出每个第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度，以便于根据匹配度来筛选出与清单中各个岗位最接近的岗位职责。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述将所述第二岗位职责与所述业务数据进行匹配，确定每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度，包括：将所述第二岗位职责与所述业务数据中的各子数据进行匹配，确定每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的业务匹配数；其中，当任一第二岗位职责与一个子数据匹配成功，则该第二岗位职责与其对应的岗位的业务匹配数加一；所述业务匹配数为所述匹配度。
在本申请实施例中，通过将第二岗位职责与业务数据中的各子数据进行匹配，进而确定每个第二岗位职责与各自对应的岗位的业务匹配数，由于业务数据的数据量大，业务数据具有不同类型的子数据，因此通过第二岗位职责与子数据之间匹配的数量来确定匹配度更具有参考价值。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，包括：获取所有所述第二岗位职责对应的业务匹配数的平均值；从所述第二岗位职责中确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责；其中，所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责的业务匹配度均大于所述平均值。
在本申请实施例中，通过业务匹配数的平均值来对第二岗位职责进行筛选，更加合理且准确。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述企业的业务数据确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，包括：获取所述企业的业务数据；对所述业务数据进行结构化处理，生成多个结构化业务数据；将多个所述结构化业务数据进行汇聚，生成业务台账库；基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述业务台账库确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责。
在本申请实施例中，通过对业务数据进行结构化处理，生成多个结构化业务数据；将多个结构化业务数据进行汇聚，生成业务台账库有助于数据的归档以及后续数据的匹配。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于所述项目清单、所述第一指标及所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标，包括：基于所述项目清单及所述第一指标，确定岗位目标；将所述岗位目标与所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责进行匹配，确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
第二方面，本申请实施例提供一种基于大数据的岗位目标制定装置，包括：
大数据平台，包括：指标库及岗位职责库；
目标管理技术平台，用于获取企业的基本信息、岗位清单及项目清单；将所述基本信息与所述大数据平台中的数据进行匹配，确定出与所述基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责；其中，每个所述第一岗位职责对应一个岗位；所述第一指标属于所述指标库，所述第一岗位职责属于所述岗位职责库；基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述企业的业务数据确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责；基于所述项目清单、所述第一指标及所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标；
输出层，用于输出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述处理器和所述存储器连接；所述存储器用于存储程序；所述处理器用于调用存储在所述存储器中的程序，执行如上述第一方面实施例和/或结合上述第一方面实施例的一些可能的实现方式提供的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上述第一方面实施例和/或结合上述第一方面实施例的一些可能的实现方式提供的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的模块框图。
图2为本申请实施例提供的一种基于大数据的岗位目标制定方法的步骤流程图。
图3为本申请实施例提供的一种指标库的示意图。
图4为本申请实施例提供的一种岗位职责库的示意图。
图5为本申请实施例提供的一种企业画像的示意图。
图6为本申请实施例提供的一种结构化业务数据的示意图。
图7为本申请实施例提供的一种数据标签要素的数据要素关系的示意图。
图8为本申请实施例提供的一种岗位目标制定过程的示意图。
图9为本申请实施例提供的一种基于大数据的岗位目标制定装置的模块框图。
图10为本申请实施例提供的另一种基于大数据的岗位目标制定装置的模块框图。
图标：100-电子设备；110-处理器；120-存储器；200-基于大数据的岗位目标制定装置；210-大数据平台；220-目标管理技术平台；230-输出层。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
请参阅图1，本申请实施例提供的一种应用基于大数据的岗位目标制定方法及装置的电子设备100的示意性结构框图。本申请实施例中，电子设备100可以是终端或者服务器，终端可以是，但不限于个人计算机（Personal Computer，PC）、智能手机、平板电脑、个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）、移动上网设备(Mobile Internet Device，MID)等。服务器可以是但不限于网络服务器、数据库服务器、云服务器或由多个子服务器构成的服务器集成等。当然，上述列举的设备仅用于便于理解本申请实施例，其不应作为对本实施例的限定。
在结构上，电子设备100可以包括处理器110和存储器120。
处理器110与存储器120直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互，例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。基于大数据的岗位目标制定装置包括至少一个可以软件或固件（Firmware）的形式存储在存储器120中或固化在电子设备100的操作系统（Operating System，OS）中的软件模块。处理器110用于执行存储器120中存储的可执行模块，例如，基于大数据的岗位目标制定装置所包括的软件功能模块及计算机程序等，以实现基于大数据的岗位目标制定方法。处理器110可以在接收到执行指令后，执行计算机程序。
其中，处理器110可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。处理器110也可以是通用处理器，例如，可以是中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific IntegratedCircuit ，ASIC）、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。此外，通用处理器可以是微处理器或者任何常规处理器等。
存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、只读存储器（Read Only Memory，ROM）、可编程只读存储器（Programmable Read-OnlyMemory，PROM）、可擦可编程序只读存储器（Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM），以及电可擦编程只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM）。存储器120用于存储程序，处理器110在接收到执行指令后，执行该程序。
需要说明的是，图1所示的结构仅为示意，本申请实施例提供的电子设备100还可以具有比图1更少或更多的组件，或是具有与图1所示不同的配置。此外，图1所示的各组件可以通过软件、硬件或其组合实现。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的基于大数据的岗位目标制定方法的步骤流程图，该方法应用于图1所示的电子设备100。需要说明的是，本申请实施例提供的基于大数据的岗位目标制定方法不以图2及以下所示的顺序为限制，该方法包括：步骤S101-步骤S104。
步骤S101：获取企业的基本信息、岗位清单及项目清单。
其中，该企业为需要进行岗位目标制定的企业。于本申请实施例中，电子设备100通过获取该企业的基本信息、岗位清单及项目清单来制定岗位清单中的各岗位的目标。
企业的基本信息可以包括但不限于企业所属行业分类、行业规模、组织架构、所属行政区域信息、经营状态、企业概况等。
对于企业的基本信息的获取，一实施例中，电子设备100可以接收由用户输入的企业社会信用代码。然后，电子设备100从互联网中自动采集与用户输入的企业设备信用代码对应的企业的基本信息。
另一实施例中，该企业的基本信息可以由用户提供，即，电子设备100可以直接接收由用户输入的企业的基本信息。上述用户可以是该企业的负责人，本申请不作限定。
岗位清单包括该企业待制定目标的岗位。岗位可以是但不限于研发工程师、销售总监、销售经理、人力资源、行政管理等。
由于不同的企业可能划分的岗位不同，不同的企业所需制定目标的岗位也不同，因此，岗位清单可以由用户提供，即，电子设备100接收由用户输入的该企业的岗位清单，以便根据用户提供的岗位目标制定需求，制定出与岗位一一对应的岗位目标。
当然，在其他实施例中，电子设备100也可以从该企业的基本信息的组织架构中提取出岗位清单，对此，本申请不作限定。
项目清单包括该企业的项目信息；项目信息中可以包括但不限于项目类型、项目名称、项目金额、汇款金额。于本申请实施例中，项目清单可以由于用户提供。即，电子设备100接收由用户输入的该企业的项目信息。
步骤S102：将基本信息与预设的大数据平台中的数据进行匹配，确定出与基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责。
即，电子设备100从预先构建好的大数据平台中匹配与该企业的基本信息对应的指标数据及岗位职责数据。其中，大数据平台包括指标库及岗位职责库；指标库中包括但不限于采集到的各个项目的指标和规则。岗位职责库包括但不限于采集到的各个岗位的业务职责。每个第一岗位职责对应一个岗位。上述与基本信息匹配到的第一指标属于指标库，与基本信息匹配到的第一岗位职责属于岗位职责库。
在确定出与基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责后，可以将匹配到的数据下载到本地进行存储。具体的，可以创建本地模块库用于存储匹配到的第一指标及第一岗位职责。
需要说明的是，大数据平台中的数据（即指标库和岗位职责库中数据）为通过互联网采集的各领域标杆企业或龙头企业的数据，以保证后续以此制定的目标更具有价值和参考性。
为了便于理解，首先对大数据平台的构建进行说明。本申请实施例中，通过从互联网中采集各领域标杆企业或龙头企业中跟工作指标和岗位职责相关的数据，然后对采集的数据进行清洗即可得到大数据平台，大数据平台包括两个知识库，分别为指标库和岗位职责库。
指标库中主要通过收集项目案例数据及项目管理制度，然后分析提取项目管理涉及的项目指标和规则后得到。
此外，指标库还可以根据不同的类别进一步细分，如指标库可以具体包括研发项目指标库、销售项目指标库、施工项目指标库、科研项目指标库。每一种指标适配不同的责任岗位。
请参阅图3，图3示出了工程项目指标库中的一部分，该指标库的信息包括项目性质、项目指标名称、权重、定义/计算方式（即指标、规则）、责任岗位。
针对数据的第一行：项目性质为工程项目、项目指标名称为成本管理达成率、权重为30%，项目指标为按需完成成本预算编制工作（50%）和按需完成成本预算分析工作（50%）等等。计算方式为：成本预算编制完成率=完成签批目标成本项数/计划编制项*100%，及成本预算达成率=实际累计进度动态成本/实际累计进度预算成本*100%。责任岗位为成本管理中心。
其他行的数据可以继续参考图3，此处不作过多说明。此外，需要说明的是，图3所示出的工程项目指标库的信息组成仅为示例，并不作为对所有指标库的信息组成的限定。
岗位职责库主要通过收集行业案例数据及岗位管理制度，然后分析提取涉及的岗位、职责内容后得到。
即岗位职责库中可以包括采集到的各个岗位的业务职责要求。
如图4所示，图4为一种岗位职责库的示意图。其中，该岗位职责库的信息包括职务名称、直接上级、直接下级、本职工作、业务职责。其中，职务名称为销售总监。直接上级为总经理、直接下级为市场部经理、本职工作为负责公司的整体市场营销工作。业务职责包括：1.参与制定公司营销战略、根据营销战略制定公司营销组合策略和营销计划，经批准后组织实施。2.负责重大攻关、促销活动的总体、现场指挥。3.定期对市场营销环境、目标、计划、业务活动进行核查分析、及时调整营销策略和计划，指定预防和纠正措施、确保完成营销目标和营销计划。4.根据市场及同业情况制定公司新产品市场价格，经批准后执行。5.负责重大营销合同的谈判与签订。6.支持制定、修订营销系统主管的工作程序和规章制度，经批准后执行。
需要说明的是，图4所示出的岗位职责库的销售总监的信息组成仅为示例，并不作为对所有岗位职责的信息组成的限定。
可选地，为了便于后续将企业的数据与大数据平台中的各项数据进行匹配，大数据平台中还预先构建有标签库，其中，标签库中预先存储有针对指标和岗位职责的标签。比如标签库中存储的标签为：工程项目、市场营销、科研项目、汇款金额、秩序、医院等。
在构建好标签库后，大数据平台中的数据（此处指的指标库和岗位职责库中数据）在采集时即可自动打上标签。
于本申请实施例中，采用自然语义分析技术对采集的数据自动打标签。
大数据平台构建之后，即可用于岗位目标制定过程中，下面对基本信息与大数据平台的匹配过程进行说明，一实施例中，当指标库中的各指标和岗位职责库中的各岗位职责均设置有标签时，步骤S102可以具体包括：基于预设的标签算法对基本信息进行处理，生成企业的企业画像；其中，企业画像包括企业画像标签；将企业画像与指标库中的各指标的标签、岗位职责库中的各岗位职责的标签进行匹配，确定出与基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责。
其中，上述的标签算法可以参考现有技术中公开的“基于标签分层延深建模的企业画像构建方法”，本申请不作限定。
企业画像中的企业画像标签可以具体包括企业概况、组织架构、战略目标、经营状况等。也即，在确定企业画像标签后，结合预设的标签算法对基本信息中的数据进行提取，以便填充各企业画像标签对应的数据内容，进而生成企业画像。
为了便于理解，请参阅图5，图5示出了通过上述步骤生成的企业A的企业画像。该企业画像中包括的企业画像标签为企业概况、组织架构、战略目标、经营状况。其中，企业概括对应的数据内容为：企业A成立于2014年8月，是一家新兴互联网企业，以云计算、互联网、移动互联和大数据技术为支撑、融合智慧管理、致力打造新一代社会化混合云工作平台、类脑工作技术平台和综合服务体系。组织架构对应的数据内容为：总人数510人，男性210人，女性300人。部门类型4类、职能型部门数量1个，事业部型部门数量1个、直线型部门数量1个、矩阵型部门数量1个。战略目标对应的数据为项目数达到300个，营增加10%。经营状况对应的数据为：企业注册资金XX万，目前销售收入XX万。
需要说明的是，图5所示出的企业画像仅为示例，本申请对企业画像的具体组成、结构均不作限定。
在为该企业构建好企业画像后，将企业画像中的数据与指标库中的各指标的标签、岗位职责库中的各岗位职责的标签进行匹配，确定出与基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责。此处匹配的原理可以参考现有技术中公开的“标签智能推荐算法”所公开的原理。
另一实施例中，当指标库中的各指标和岗位职责库中的各岗位职责均设置有标签时，该步骤可以具体包括：提取基本信息中的关键词；将关键词与指标库中的各指标的标签、岗位职责库中的各岗位职责的标签进行匹配，确定出与基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责。
即，电子设备100在获取得到该企业的基本信息后，从基本信息中提取出关键词，然后将关键词依次与指标库中的各指标的标签、岗位职责库中的各岗位职责的标签进行匹配，进而确定出与基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责。
示例性的，提取出的关键词为“销售额”，则将“销售额”依次与指标库中的各指标的标签、岗位职责库中的各岗位职责的标签进行匹配，得到与“销售额”相关联的第一指标为“销售金额需要超过xx万”、“销售目标每月增长2%”、与“销售额”相关联的第一岗位职责“需要带领团队完成销售目标的突破”。
此外，在其他实施例中，当指标库中的各指标和岗位职责库中的各岗位职责均未设置有标签时，也可以直接将基本信息与指标库中和岗位职责库中的数据进行语义匹配，进而确定出与基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责。对此，本申请不作限定。
步骤S103：基于岗位清单、第一岗位职责及企业的业务数据确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责。
在确定出第一岗位职责后，结合企业的岗位清单及企业的业务数据确定出岗位清单中的每个岗位所对应的岗位职责。
其中，企业的业务数据可以包括但不限于企业的客户数据、企业的业务指标数据、商机数据、项目数据、订单数据、会议和计划数据等。需要说明的是，企业的业务数据可以来源于企业内部归档的电子文件或第三方管理系统，第三方管理系统可以是但不限于SCM（Supply Chain Management，供应链管理）系统、OA（Office Automation，办公自动化）系统。
由于采集的到业务数据形式、格式、结构各不相同，不利于归档和后续的匹配，因此，当采集到企业的业务数据后，可以对业务数据进行结构化处理。具体的，将采集的业务数据进行结构化处理，生成多个结构化业务数据；然后将多个结构化业务数据进行汇聚，生成业务台账库。
其中，电子设备100预先配置有数据标签要素和数据要素关系。数据标签要素和数据要素关系构成完整的对业务数据的描述。电子设备100通过预先配置的数据标签要素和数据要素关系对业务数据进行抽取，进而得到结构化业务数据。业务数据的抽取可以通过OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）、自然语义分析和标签技术实现。
请参阅图6，其中，结构化业务数据是一个数据包，数据包包括数据实例和资源，其中，数据实例是描述数据结构的xml（Extensible Markup Language，可拓展标记语言）文件，而资源则包括与该xml文件中定义或引用的文件等资源。
此外，不同类型的业务数据抽取的数据不同，例如业务数据为项目数据时，数据标签要素为：项目基本信息、项目计划信息、需求信息、费用信息、招投标信息、合同信息、项目设计信息、项目管理信息、设备材料信息、竣工决算信息及投产成果信息。
业务数据为项目数据时，数据要素关系可以参考图7，图7示出了各个数据标签要素之间的关联关系。如需求信息与费用信息相关联；设备材料信息与项目设计信息、竣工决算信息相关联。项目计划信息、需求信息、费用信息、招投标信息、合同信息、项目设计信息、项目管理信息、设备材料信息、竣工决算信息及投产成果信息均与项目基本信息相关联。
在生成多个结构化业务数据后，将数据进行汇聚，生成业务台账库。需要说明的是，业务台账库是一张大表，其按照统一的数据属性管理所有的业务数据。
业务台账库的结构可以参考下表一。
表一
| 发布状态 | 所属项目库 | 项目名称 | 项目金额（万元） | 区域 | 进展情况 |
| 已发布 | 交付库 | XXX | 300 | 东部大区 | 已新增统计功能，事项筛选功能 |
| 已发布 | 交付库 | YYY | 200 | 东部大区 | 完成一站式服务大厅 |
表一中示出了业务台账库中的项目数据。如项目的发布状态、所属项目库、项目名称、项目金额、区域，进展情况。
在得到业务台账库后，即可基于岗位清单、第一岗位职责及业务台账库确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责。
下面对岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责的确定过程进行说明。一实施例中，该步骤可以具体包括：基于岗位清单及第一岗位职责，确定出与岗位清单中的每个岗位对应的第二岗位职责；其中，第二岗位职责属于第一岗位职责；将第二岗位职责与业务数据进行匹配，确定每个第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度；基于每个第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责。
即第一步，将与基本信息相关的第一岗位职责进行筛选，确定出第一岗位职责中与岗位清单中的岗位相匹配的第二岗位职责。
示例性的，与基本信息相关的第一岗位职责包括A1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3。岗位清单中的岗位为B，则将岗位B与第一岗位职责进行匹配，确定出与岗位清单中的岗位B相匹配的第二岗位职责为B1、B2、B3。
第二步，再将第二岗位职责与业务数据进行匹配，确定每个第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度。
一实施例中，匹配度的确定方式可以具体包括：将第二岗位职责与业务数据中的各子数据进行匹配，确定每个第二岗位职责与各自对应的岗位的业务匹配数；其中，当任一第二岗位职责与一个子数据匹配成功，则该第二岗位职责与其对应的岗位的业务匹配数加一；业务匹配数为匹配度。
其中，子数据即企业的客户数据、企业的业务指标数据、商机数据、项目数据、订单数据、会议和计划数据。电子设备将第二岗位职责与各个子数据进行匹配，即可确定每个第二岗位职责与各自对应的岗位的业务匹配数。
示例性的，当第二岗位职责B1与客户数据和商机数据匹配成功，则第二岗位职责B1与对应的岗位的业务匹配数为2。当第二岗位职责B1与客户数据、商机数据、订单数据匹配成功，则第二岗位职责B1与对应的岗位的业务匹配数为3。
此外，同一子数据可以多次匹配成功，比如订单数据中的四项订单业务均与第二岗位职责B1匹配成功，则第二岗位职责B1与对应的岗位的业务匹配数为4。
可以理解的是，当电子设备100构建业务台账库后，还可以结合岗位清单中的岗位、第二岗位职责构建岗位业务统计矩阵。
其中，构建的岗位业务统计矩阵可以参考矩阵一。
矩阵一
需要说明的是，上述岗位业务统计矩阵可以通过业务算法引擎构建，业务算法引擎由若干公式组成的规则引擎，例如会议结构化算法、客户项目算法、维护项目算法、合同订单算法、待收款项算法和个人计划算法。每一种算法对应一项业务，当业务与岗位职责匹配成功，则返回值为1，否则返回值为0。最后，将每项返回的数值进行求和，得到第二岗位职责与对应的岗位的业务匹配数。上述匹配过程同样可以采用标签的方式进行匹配，本申请不作限定。
在本申请实施例中，通过将第二岗位职责与业务数据中的各子数据进行匹配，进而确定每个第二岗位职责与各自对应的岗位的业务匹配数，由于业务数据的数据量大，业务数据具有不同类型的子数据，因此通过第二岗位职责与子数据之间匹配的数量来确定匹配度更具有参考价值。
在其他实施例中，也可以是直接将第二岗位职责与整个业务数据进行语义匹配，进而确定出第二岗位职责与整个业务数据的相似程度。其中，相似程度即为匹配度。对此，本申请不作限定。
第三步，基于每个第二岗位职责与各自对应的岗位的业务匹配数确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责。
若构建了岗位业务统计矩阵，则可以对岗位业务统计矩阵进行简化，得到岗位职责关联表，以便于统计。岗位职责关联表如表二所示。
表二
| 岗位 | 第二岗位职责 | 业务匹配数 |
| 岗位1 | 职责1 | X1 |
| ... | 职责2 | X2 |
| ... | ... | ... |
| ... | ... | Xn |
岗位职责关联表包括岗位，岗位对应的第二岗位职责及业务匹配数。
一实施例中，基于每个第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，包括：获取所有第二岗位职责对应的业务匹配数的平均值；从第二岗位职责中确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责；其中，岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责的业务匹配度均大于平均值。
其中，平均值的计算公式为：
公式（1）中，M表示平均值，X1~Xn为不同第二岗位职责对应的业务匹配数，n表示第二岗位职责的个数。
示例性的，职责1对应的业务匹配数为2，职责2对应的业务匹配数为9，职责3对应的业务匹配数为7，则获取所有第二岗位职责对应的业务匹配数的平均值M=（2+9+7）/3=6。由于，职责2和职责3对应的业务匹配书大于平均值6，则岗位清单中的岗位对应的岗位职责为职责2和职责3。
通过业务匹配数的平均值来对第二岗位职责进行筛选，更加合理且准确。
另一实施例中，基于每个第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，包括：对所有第二岗位职责对应的业务匹配数进行排序；根据排序顺序确定岗位清单中的岗位对应的岗位职责。
示例性的，可以将前20%的第二岗位职责确定为岗位清单中的岗位对应的岗位职责，也可以是将前10个第二岗位职责确定为岗位清单中的岗位对应的岗位职责，对此，本申请不作限定。
在确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责后，可以生成岗位职责表。岗位职责表可以参考表三。
表三
| 岗位名称 | 岗位职责 |
| 研发总裁 | 参与制定公司战略规划 |
| 协助总裁年度经营计划 | |
| 研发中心年度目标和计划审定 | |
| 年度预算制定 | |
| 销售经理 | 项目合约签订 |
步骤S104：基于项目清单、第一指标及岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
在确定出每个岗位对应的岗位职责后，结合项目清单、第一指标确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
上述步骤可以具体包括：基于项目清单及第一指标，确定岗位目标；将岗位目标与岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责进行匹配，确定出岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
即，根据第一指标中的指标和规则对项目清单进行计算，进而确定出岗位目标。然后再将岗位目标与岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责进行匹配，此处仍然可以通过标签的方式进行匹配，进而确定岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
示例性的，请参阅图8，项目清单中包括项目金额和回款金额，则可以确定出与项目金额、回款金额对应的第一指标，进而确定出岗位目标为项目回款达成率80%。然后再将岗位目标与岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责进行匹配，如销售经理的对应的岗位职责为项目合约签订，则将二者进行关联，进而确定出销售经理的岗位目标为项目回款达成率80%。
综上，在本申请实施例中，通过将企业的基本信息与预先构建的大数据平台中的数据（即大数据）进行匹配，进而能够得到与企业相匹配、相关联的岗位目标（第一指标）及岗位职责数据（第一岗位职责）。然后再以此为标杆，通过企业的岗位清单和企业自身的业务数据，确定出岗位职责数据中与岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，最后再与岗位目标相匹配，即可确定出岗位清单中每个岗位对应的岗位目标。通过该方式，可以快速高效地进行岗位目标的制定，无需投入大量的人力物力，因此可以减少耗时，降低成本且提高岗位目标制定的效率。
请参阅图9，基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种基于大数据的岗位目标制定装置200，该装置包括：大数据平台210、目标管理技术平台220及输出层230。
大数据平台210，包括：指标库及岗位职责库。
其中，大数据平台210可以部署在云端。
目标管理技术平台220，用于获取企业的基本信息、岗位清单及项目清单；将所述基本信息与所述大数据平台中的数据进行匹配，确定出与所述基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责；其中，每个所述第一岗位职责对应一个岗位；所述第一指标属于所述指标库，所述第一岗位职责属于所述岗位职责库；基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述企业的业务数据确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责；基于所述项目清单、所述第一指标及所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
其中，目标管理技术平台220可以部署在企业端。
输出层230，用于输出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
请参阅图10，可选地，目标管理技术平台220可以具体包括：数据采集引擎、组织数据中心、数据台账引擎和项目管理引擎。
其中，数据采集引擎用于采集和管理企业内部数据。具体的，数据采集引擎用于获取企业的岗位清单及业务数据，并对企业的岗位清单及业务数据进行管理。
数据台账引擎用于组织管理业务台账。其种，业务台账通过对业务数据进行结构化处理，生成多个结构化业务数据；再将多个结构化业务数据进行汇聚后生成。
组织数据中心用于处理存储组织岗位数据。具体的，组织数据中心可以用于存储从大数据平台匹配确定的第一岗位职责数据。
项目管理引擎用于管理组织项目数据。具体的，项目管理引擎可以提供不同的项目目标模板，如研发项目目标模板、销售项目目标模板、科研项目目标模板。从大数据平台匹配确定出的第一指标可以直接与项目管理引擎所提供的模板适配。
需要说明的是，由于所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序在被运行时执行上述实施例中提供的方法。
该存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如DVD)、或者半导体介质（例如固态硬盘Solid State Disk (SSD)）等。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的岗位目标制定方法，其特征在于，包括：
获取企业的基本信息、岗位清单及项目清单；
将所述基本信息与预设的大数据平台中的数据进行匹配，确定出与所述基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责；其中，每个所述第一岗位职责对应一个岗位；所述大数据平台包括指标库及岗位职责库；所述第一指标属于所述指标库，所述第一岗位职责属于所述岗位职责库；
基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述企业的业务数据确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责；
基于所述项目清单、所述第一指标及所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标库中的各指标和所述岗位职责库中的各岗位职责均设置有标签；所述将所述基本信息与预设的大数据平台中的数据进行匹配，确定出与所述基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责，包括：
基于预设的标签算法对所述基本信息进行处理，生成所述企业的企业画像；其中，所述企业画像包括企业画像标签；
将所述企业画像与所述指标库中的各指标的标签、所述岗位职责库中的各岗位职责的标签进行匹配，确定出与所述基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述企业的业务数据确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，包括：
基于所述岗位清单及所述第一岗位职责，确定出与所述岗位清单中的每个岗位对应的第二岗位职责；其中，所述第二岗位职责属于所述第一岗位职责；
将所述第二岗位职责与所述业务数据进行匹配，确定每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度；
基于每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第二岗位职责与所述业务数据进行匹配，确定每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度，包括：
将所述第二岗位职责与所述业务数据中的各子数据进行匹配，确定每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的业务匹配数；其中，当任一第二岗位职责与一个子数据匹配成功，则该第二岗位职责与其对应的岗位的业务匹配数加一；所述业务匹配数为所述匹配度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述第二岗位职责与各自对应的岗位的匹配度确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，包括：
获取所有所述第二岗位职责对应的业务匹配数的平均值；
从所述第二岗位职责中确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责；其中，所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责的业务匹配度均大于所述平均值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述企业的业务数据确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，包括：
获取所述企业的业务数据；
对所述业务数据进行结构化处理，生成多个结构化业务数据；
将多个所述结构化业务数据进行汇聚，生成业务台账库；
基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述业务台账库确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述项目清单、所述第一指标及所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标，包括：
基于所述项目清单及所述第一指标，确定岗位目标；
将所述岗位目标与所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责进行匹配，确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
8.一种基于大数据的岗位目标制定装置，其特征在于，包括：
大数据平台，包括：指标库及岗位职责库；
目标管理技术平台，用于获取企业的基本信息、岗位清单及项目清单；将所述基本信息与所述大数据平台中的数据进行匹配，确定出与所述基本信息相关联的第一指标及第一岗位职责；其中，每个所述第一岗位职责对应一个岗位；所述第一指标属于所述指标库，所述第一岗位职责属于所述岗位职责库；基于所述岗位清单、所述第一岗位职责及所述企业的业务数据确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责；基于所述项目清单、所述第一指标及所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位职责，确定出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标；
输出层，用于输出所述岗位清单中的每个岗位对应的岗位目标。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器和所述存储器连接；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序，执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被计算机运行时执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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