互联网科技企业数据工程师数据处理与分析绩效评估表

互联网科技企业数据工程师数据处理与分析绩效评估表员工姓名：输入姓名 直接上级：输入姓名所在部门：输入部门 岗位编制：全职编制员工职位：输入职位 考核周期：输入部门考核维度指标名称权重目标值评分标准得分数据处理效率与质量数据ETL任务按时完成率35%95%按实际完成任务数与计划任务数的比例计算，每低1%扣0.5分，最低得0分。数据清洗准确率98%通过抽样验证数据质量，准确率低于目标值按比例扣分，每低1%扣0.5分，最低得0分。数据错误率1%统计周期内数据错误次数，每超出一次扣0.5分，最低得0分。数据延迟率2%监控数据到达时间，延迟率超过目标值按比例扣分，每高1%扣0.5分，最低得0分。数据存储空间利用率85%评估数据存储效率，利用率低于目标值按比例扣分，每低1%扣0.5分，最低得0分。数据分析能力分析报告质量30%优秀根据报告的深度、准确性、可读性综合评分，优秀得满分，良好得80%，一般得50%，较差得0分。数据洞察价值3个以上评估分析结果对业务决策的支撑程度，提出有效洞察的数量，每低于目标值1个扣2分，最低得0分。分析模型效果准确率>80%评估模型在测试集上的表现，准确率低于目标值按比例扣分，每低1%扣0.5分，最低得0分。分析工具使用熟练度精通根据工具使用效率和效果评分，精通得满分，熟练得80%，掌握得50%，不熟练得0分。分析需求响应速度24小时内统计响应分析需求的平均时间，超过目标值按比例扣分，每高1小时扣1分，最低得0分。团队协作与沟通跨部门沟通效率20%良好评估与产品、运营、技术等部门的协作顺畅度，良好得满分，一般得60%，较差得0分。需求理解准确度100%通过复盘评估对业务需求的理解和执行偏差，偏差低于目标值得满分，偏差在1%-5%扣1分，6%-10%扣2分，超过10%扣0分。问题解决能力90%评估独立解决数据问题的能力，通过问题解决率和解决时间评分，每低1%扣0.5分，最低得0分。知识分享贡献至少1次/季度统计季度内进行团队内知识分享的次数，低于目标值按比例扣分，每低于1次扣2分，最低得0分。团队反馈评分4.5分以上根据团队成员匿名反馈评分，每低0.1分扣1分，最低得0分。技术成长与创新新技术学习与应用15%至少掌握1项新技术评估季度内学习并应用新技术的数量，每低于目标值1项扣2分，最低得0分。系统优化建议至少提出1条有效建议根据提出的系统优化建议的有效性和实施效果评分，有效建议得满分，一般建议得50%，无效建议得0分。代码质量无重大bug评估代码的可读性、可维护性，出现重大bug扣3分，一般bug扣1分，最低得0分。项目创新性参与1个创新项目评估参与的创新项目的独特性和影响力，参与并完成得满分，参与未完成得50%，未参与得0分。技术文档完善度完整评估技术文档的完整性、准确性，不完整或不准确按比例扣分，缺失关键文档扣5分，最低得0分。本表格用于评估数据工程师在数据处理与分析方面的绩效表现，请根据被评估人的实际工作情况逐项打分。权重分配如下：数据处理效率与质量（35%）、数据分析能力（30%）、团队协作与沟通（20%）、技术成长与创新（15%）。评分标准请严格按照各指标定义执行。评分（分）维度一维度二维度三维度四维度五员工评分合计上级评分合计最终得分奖金系数=(员工评分合计*30%)+(上级评分合计*70%)=绩效面谈直接主管签名：被考核者签名：