配电网数据分析人才队伍建设研究.docx

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配电网数据分析人才队伍建设研究

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摘要：随着配电网信息化程度不断深入，种类繁多，数量庞大的电力数据也相应产生，只有建立一支高素质的数据分析人才队伍，才能有效的挖掘数据价值。本文把胜任力理论运用于配电网数据分析人才建设中，建立配电网数据分析人才胜任力模型，以此模型为基础从培训、考核、薪酬三方面提出了数据分析人才队伍建设的建议。

关键词：数据分析；人才队伍建设；胜任力；电力公司

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引言

近年来我国配电网基础设施和信息系统建设高速发展，尤其在“泛在电力物联网”建设规划提出后，人机交互、职能终端等技术将更多应用于配电网中。如何管理好众多信息系统、使用好配电网大数据，让数据说话，用数据决策成为电力企业重要议题。

建设适应泛在电力物联网的高技能数据分析人才队伍，是电力企业提高数据分析能力、提升决策水平、提高组织运行效率的基础。面对新的挑战，数据分析队伍需适应泛在电力物联网的要求，通过不断提高数据分析能力，筑牢专业业务根基；此外分析人才队伍还需要掌握电网运营实践的相关知识，由于数据分析人员现场实操机会少，存在当前数据分析难以符合配电网业务发展需要等问题，因此全方位地加强数据分析技能人员培养，需打造一支人员分析水平高，结构科学、素质精良的高技能人才队伍。

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人才队伍建设胜任力理论

人才队伍建设相关理论中，胜任力理论侧重对组织人员内在特质以及所处职位和组织环境的研究，对当前处于变革时期的电力行业中配电网数据分析人才队伍建设，提升人员分析水平、提高工作积极性较为适用。本文以胜任力理论为基础，分析当前配电网数据分析人才队伍现状并提出相应对策。

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胜任力理论内涵

1973年戴维·麦克利兰（DavidMcClelland）教授首次提及了“胜任力”概念，胜任力理论较之其他人力资源理论更加侧重组织环境和组织成员个人素质对成员工作能力的影响。其中组织成员外在个人素质直接影响工作效率；此外组织成员的内在特质也间接受到特定组织的约束，即组织成员需要具备组织所需的内在品质。此外组织成员处在的工作氛围等外部环境因素也会对成员胜任力产生影响。组织成员只有互相支持与合作，才能充分挖掘自身的工作潜能，更好地体现自我价值。

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胜任力的概念模型

胜任力模型以胜任岗位要求为目标，集合了组织成员工作能力、个人内在特质、外在素质等于一体。可有效提高成员业务能力、客观评价成员素质并给予相应的激励。学术界主流的胜任力模型中，冰山模型应用最为广泛。模型中，主要影响因素包括知识、技能等显性因素，以及社会角色、自我概念、特质和动机等隐性因素。

图1冰山模型冰

六种影响因素在胜任力建设实践中各有侧重。在培训方面，会同时关注人才的隐性和可见因素。在考核方面，主要关注人才的技能、自我概念和特质三个因素；在薪酬管理方面，则更看重员工技能，同时，也关注个性、创造力等特质。

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配电网数据分析人才队伍建设现状及策略

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数据分析人才队伍现状

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分析技能不足

从数据分析工具的应用情况来看，目前分析人员对高级数据分析工具应用不足，分析者分析工具以Excel为主，而SPSS、TABLEAU、R语言等等高级数据分析工具的应用较少。

从分析方法的应用情况来看，对高级的分析方法应用不足，绝大多数的分析人员分析方法为同环比对比等描述性统计分析或者以得分排序为主的评价分析法，只有少部分人员会根据具体的分析目的进行数学建模后开展分析工作，尝试使用主成分分析、因子分析、相关性分析等较为复杂的模型化分析方法。

从接受的培训情况来看，大部分员工没有参加过与数据分析的培训，少部分员工多次参加过相关培训。

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考核机制不健全

目前对配电网数据分析人才考核标准主要以传统工作职责为主，数据分析相关职能侧重较少，导致绩效考核无法准确反映工作能力。数据分析工作目前多由兼职完成，考核机制无法反映数据分析工作的特点，相关考核指标体系缺失。因此目前考核机制难以突出数据分析岗位的工作职责，也无法量化考核具体工作。

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薪酬管理体系不完善

当前的薪酬制度较少综合考虑数据分析岗位的工作特性，与其他岗位员工采用“一刀切”评定办法难以在体现数据分析人员的重要价值，往往出现能者多劳，而非能者多得的现象，分析成果多少、质量好坏都不会反映到薪酬中。

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胜任力模型在配电网数据分析人才队伍建设中的应用

以胜任力理论为基础构建配电网数据分析人才胜任力模型。以数据分析人才实践为指引，以胜任力管理为抓手，不断进行胜任力整合，从培训、考核和薪酬管理中提高数据分析人才综合能力（如图2）。

图2配电网数据分析人才胜任力模型

该模型以胜任力理论为基础由人才队伍建设实践、胜任力管理和胜任力整合三个部分组成。配电网发展目标是进行胜任力管理的根据，明确配网发展目标，确立核心指