员工因认为受到歧视而离开管理者而不是组织。通常的情况是，由于对评级以及由此产生的加薪和奖金数量的分歧，绩效评估成为管理人员和他们的下属之间的争论焦点。事实上，当员工收到差评和糟糕的绩效评估时，他们指责管理者的歧视是很常见的。

研究表明，在所有辞职的员工中，有80%是由于与他们的经理存在分歧，因此，企业有必要认真对待员工的绩效评估，并确保其透明度和问责制。这就是基于数据和逻辑原因的绩效评估在确保组织成功方面所发挥的重要作用。事实上，当绩效评估是由数据驱动，而不是由主观的奇思妙想和偏见驱动时，那么经理和人力资源部门的管理人员就可以有理由声称，已经有了一个由数据驱动的公平方法。

此外，当整个评估过程是由数据驱动时，基本指标确保组织能够经受住由不满和不满的员工提起的诉讼和其他法律案件，因为那时，组织可以合理地声称对员工没有基于性别、种族和其他基础的偏见或偏向。

绩效评估不能仅仅以数据为导向

整个绩效评估也不能完全和纯粹地以数据为导向，因为经理对员工的反馈必须基于对绩效的看法，就像它基于数据一样。换句话说，在一些方面，如软技能和其他参数，数据不能成为考核的唯一标准。此外，还有一些方面，如团队精神和其他属性，是基于主观反馈的，仅靠数据是不够的。

事实上，如果数据成为唯一的标准，组织就有可能成为没有灵魂的机器。除此之外，基于相对表现而非绝对数字的钟形曲线排名和评级方法，意味着无论组织如何努力，绩效评估过程不可能完全由数据驱动。此外，绩效评级既是个人绩效的指标，也是相对绩效的指标，这意味着必须有一种方法将数据和相对绩效结合起来，而不至于过于主观。

算法和个人认知的结合可以帮助我们

这就是许多组织正在尝试使用算法驱动的绩效评估，其中数据驱动的绝对绩效的组合被输入算法或人工智能驱动的软件，以确保有一个相对和绝对绩效的措施。此外，当代的组织正在 “超越钟形曲线系统”，并正在尝试其他的方法，如来自实际指标和参数的数据，以及主观反馈与软件和技术驱动的相对评级。

事实上，即使是钟形曲线法也是用指标和数据来衡量相对绩效，只是在绩效评估过程的 “最后一圈”，根据管理者的最终意见来确定评级，然后才是进入最终评级的因素。这就是主观偏见发挥作用的地方，因为最终评级的确定往往是基于经理的决定，而不是其他，这也是大多数员工抱怨他们受到歧视的地方。事实上，只有当员工发现其他员工和他们的同龄人和同事由于基于员工的看法的任何原因而得到更好的评级时，他们才会指控歧视。

慎重使用数据，建立透明的评估系统

因此，如果整个绩效评估过程尽可能地客观，那就更好了，这就是数据驱动的方法的优势所在。事实上，当员工和经理在整个评估过程中记录指标时，这些指标和数据可以提供有用的洞察力，了解员工在相对和绝对方面的表现。换句话说，正如俗话所说，数据尽可能地消除了主观因素。说到这里，人们还必须注意到，就披露绩效评估的数据而言，存在保密性问题，这时组织可以确保他们公布评级，而不实际披露考虑到此类问题的部分。

因此，我们所拥有的是一个数据如何被用来衡量业绩的组合，一旦考核结束，那么就像教授展示所有学生的成绩一样，我们可以看到他们的表现。事实上，当今时代的大多数大学都广泛使用数据驱动的方法进行评分，这意味着组织也可以采用这种方法。

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信任是维系组织的胶水

最后，员工和管理者之间必须要有信任的因素，这也是任何数据驱动的方法都无法取代人的因素的地方毕竟，我们面对的是真实的情感和个人感受，因此，雇主和雇员之间的社会契约在任何时候都必须得到维护。总而言之，我们还没有达到由机器人来进行员工评估的阶段，因此，数据和个人感觉的结合被用来实现一个公平和透明的绩效评估过程。

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