-
行业资讯
INDUSTRY INFORMATION
【导读】
IT支持团队是企业数字化运行的“隐形地基”，但不少企业的IT支持岗位绩效指标，要么只盯工单数量和响应时间，要么流于形式、难以真正反映业务价值。本文围绕 IT支持岗位绩效指标 的设计，提出一个三层四维的系统框架，并给出互联网、制造、金融三类典型场景的指标模板与案例，聚焦回答：如何设计科学的IT支持岗位绩效指标。适合HR、IT负责人、业务管理者一起对照实践、优化现有考核方案。
很多企业都经历过类似场景：促销大促刚开场，订单却卡在支付页面；新版本上线后，客服热线被用户投诉淹没；工厂夜班，生产线因为一台服务器故障停了整整一夜。
这时，IT支持团队往往成为“第一响应人”，但到了年终考核，他们的绩效指标却常常只有几条简单的描述：处理工单数、响应是否及时、是否按流程记录日志。
从管理视角看，这样的绩效设计有两个明显问题：
一是无法体现IT支持对业务连续性、客户体验和风险防控的真实价值；
二是难以引导团队朝着正确方向优化，比如从“救火”向预防性维护和知识沉淀转变。
德鲁克曾提出，无法衡量就无法管理。放在IT支持场景里，问题就变成了：如何设计科学的IT支持岗位绩效指标，让团队既“跑得快”，又“跑在对的方向上”？
下面的内容，将沿着这样一条路径展开：先看清常见陷阱，再搭建系统框架，最后用若干模板和案例，把方法变成可以拿去用的表格和指标组合。
一、解构痛点：IT支持绩效指标常见陷阱与设计原则
这一部分先给结论：大多数IT支持绩效指标“考而无效”，不是因为指标不够多，而是因为方向错了、结构乱了、数据假了。
要走出困局，需要回到两个问题：出了什么错？哪些设计原则是必须坚守的？
1. 为什么很多IT支持绩效指标考不出效果？
从实践看，IT支持指标失效，大致集中在几类典型陷阱。
（1）与业务战略脱节：只看工单，不看业务
不少企业的IT支持考核表长这样：
- 每月处理工单数量
- 平均响应时间
- 是否按流程填写工单
看似量化充分，实际却与企业核心业务目标几乎没有直接联系。
举个典型场景：企业线上商城在年度促销时，多次出现支付卡顿， IT支持团队忙着“救火”，每次都按时响应、快速处理，工单量和响应时效的指标都很好看。但如果没有指标去衡量“大促期间关键系统的整体可用性”和“重大业务中断次数”，管理层就无法判断IT支持对促销目标的真实保障程度。
结果就是：考核上他们是优秀员工，业务层面却总觉得系统“不靠谱”。
（2）片面追求“快”，忽视解决质量与预防能力
另一个常见失衡，是绩效表里几乎全部是效率指标：
- 首次响应时间
- 平均解决时间
- 每人每日处理工单数
这类指标当然重要，但如果全靠它们来评分，很容易诱导出两个行为：
- 为了缩短平均处理时间，把复杂问题拆分、转派甚至“暂时关闭”，导致用户多次报修；
- 在根因分析和知识沉淀上“能省就省”，缺乏预防性维护的动力。
从长期视角看，这类指标会让团队习惯于快速救火，而不是减少火灾。
（3）组织适配不足：所有IT支持用一张表
很多公司只有一版通用的“IT支持岗位绩效表”，无论是：
- 负责总部办公网络支持的IT工程师，
- 深入车间负责生产系统运维的现场工程师，
- 还是金融机构中负责核心业务系统支持的专员，
都套用完全相同的指标。
这会带来两个明显问题：
- 对关键岗位而言，指标太“轻”，对系统稳定、合规风险等重要要素缺乏约束；
- 对基础支持岗位而言，指标太“重”，很多要求他们根本无权也难以影响。
结果是：一张考核表既无法体现差异化贡献，也难以真正指导日常工作。
（4）数据不可得或不可靠：写在表里，做不到系统里
还有一种隐蔽的风险，是指标看上去专业、合理，但数据采集严重依赖人工手工统计：
- 用户满意度要靠线下回访或纸质表格；
- 故障恢复时间要靠工程师事后回忆；
- 知识库更新次数要靠自报。
这类指标一旦进入年度考核，极易出现几个后果：
- 数据失真，难以被一线员工信服；
- 记录成本太高，团队疲于应付统计，而不是改进服务；
- HR和管理层很难基于数据做趋势分析和优化。
简单说，就是指标写在纸上挺好，落到系统里却“行不通”。
表格：常见IT支持绩效指标设计问题一览
| 典型问题 | 具体表现 | 带来的后果 |
|---|---|---|
| 战略脱节 | 只统计工单量、响应时长 | 无法体现对业务目标的支撑程度 |
| 偏重效率轻质量 | 只看处理速度，不看一次解决率和根因分析 | 容易“快而不良”，重复故障频发 |
| 忽略岗位差异 | 用一套指标覆盖所有IT支持岗位 | 对高风险岗位约束不足，对基层岗位要求过高 |
| 数据不可得或不可靠 | 严重依赖人工统计 | 统计负担重、数据失真、难以自动分析 |
2. 从陷阱中提炼出的设计原则：SMART-Plus
在大量项目中，我们发现，只要做到下面这几个原则，大部分指标设计问题都会自然消失。可以把它概括为一个扩展版的 SMART-Plus 原则。
（1）S（Specific）：与具体业务场景强相关
- 指标不能只写“系统稳定”，而要聚焦具体关键系统和关键时段，例如：
- 大促期间电商交易系统可用性
- 夜班生产线控制系统无计划停机时长
- 每个指标背后，都要能说清楚：它对应的是哪类业务风险或收益。
（2）M（Measurable）：可量化且可获取
- 所有指标都应明确数据来源，是来自ITSM工单系统、监控平台，还是客户满意度调研工具。
- 对于暂时难以量化的内容，可以先通过分级评分、行为描述等半量化方式过渡，但要规划未来的数字化采集路径。
（3）A（Achievable）：在现有资源和权限内可实现
- 衡量一个岗位时，要确认他是否拥有改进该指标的资源和权限。
- 例如，要求一线支持工程师对“整体IT预算控制率”负全责，显然不现实；但让他们对“自管设备故障复现率”负责，则更可行。
（4）R（Relevant）：与IT与业务战略高度相关
- 指标不应仅仅是IT部门内部视角，而要能回答一个问题：
“如果这个指标提高了，业务会感知到什么不同？” - 比如，提升一次解决率，会减少业务团队多次报修的时间损耗；提升知识库复用率，会加快新人的上手速度。
（5）T（Time-bound）：有明确考察周期与趋势观测
- 不是所有指标都适合按月考核，有些更适合作为季度或年度趋势观察项。
- 例如，重大故障次数适合按季度/年度看趋势，而响应时间则适合按月甚至按周进行跟踪。
（6）Plus1：战略对齐性
- 每一条IT支持绩效指标，都要能追溯到上一级的部门目标、再往上到企业战略目标。
- 未能对齐的指标，即便设计得再精巧，也可能成为“跑偏的努力”。
（7）Plus2：行为引导性
- 指标不仅是评价工具，更是行为导向。
- 一个好的指标，应能清晰地告诉IT支持员工：
- 我应该更重视哪些类型的需求？
- 我需要在哪些环节做主动预防？
- 我与业务、与其他IT团队之间应该怎样协作？
用一句话概括本节结论：
指标的价值，不在于数量和复杂度，而在于是否真正连接了业务目标、工作行为和可获取的数据。
图示：IT支持指标设计常见陷阱象限图（示意）
二、搭建框架：三层四维的IT支持绩效指标体系
在明确了原则之后，需要一个可复用的整体结构，避免每次设计都从零开始。
我们在多家企业实践中，逐步沉淀出一个三层四维框架，用来系统设计 IT支持岗位绩效指标。
核心思路是：纵向按组织、团队、个人三层解码目标，横向按效率、质量、能力、协作四维搭建指标体系。
1. 三个层级：组织层、团队层、个人层
（1）组织层：IT与业务战略对齐
组织层的IT支持绩效，更接近“IT运营健康度”。典型关注点包括：
- 关键业务系统全年可用性目标
- 重大业务中断事件次数
- 信息安全事件数量与等级
- IT服务整体满意度
这些指标通常用于考察IT部门整体表现，与财务、运营等核心业务KPI有直接对应关系。
（2）团队层：服务效能与协作成果
团队层关心的是某一支持团队（如应用支持组、网络运维组、生产系统支持组）的整体输出：
- 故障平均修复时间（MTTR）
- 首次响应时间
- 一次解决率
- 跨团队协同问题解决率
- 知识库更新与复用情况
这一层既对上支撑组织层目标，又对下为个人层指标提供分解基础。
（3）个人层：技能、行为与任务结果
个人层的指标，重点是把上层目标落到可执行的行为上：
- 个人处理工单的响应与解决表现（在合理范围内使用效率指标）
- 参与根因分析、提出改进建议的频次与质量
- 完成规定培训、通过技能认证的情况
- 在团队协作、知识分享中的实际贡献
关键在于：个人层不应该简单复制团队层的数字，而是要体现“个人能直接影响的那一部分”。
2. 四个维度：效率、质量、能力、协作
在每个层级中，都可以按四个维度来梳理和筛选指标。
（1）效率维度：做事的速度与成本
- 平均修复时间（MTTR）
- 首次响应时间
- 工单处理时效达标率
- 预防性维护计划完成率
- 自动化运维覆盖率（如脚本化处理占比）
效率指标帮助团队识别流程瓶颈，也为人力和资源优化提供依据。
（2）质量维度：做事的效果与稳定性
- 关键系统可用性
- 一次解决率
- 变更成功率
- 用户满意度（CSAT或NPS类指标）
- 故障重复发生率
质量维度防止团队为了追求速度而牺牲可靠性，有助于推动从“问题驱动”转向“质量驱动”。
（3）能力维度：支撑持续改进的专业基础
- 核心岗位必备认证获取率
- 参加专业培训并通过评估的比例
- 知识库贡献条目数及被引用次数
- 高危操作零失误记录
- 对新技术、新工具的学习与应用情况
这些指标与组织的IT能力成熟度高度相关，也为人才发展和梯队建设提供数据支撑。
（4）协作维度：跨界工作与团队合力
- 跨部门问题协同解决率
- 业务部门满意度（尤其是关键接口人）
- 在项目团队中的协作评价（可结合360度反馈）
- 参与跨团队改进项目的次数和成效
- 文档标准化与共享情况
IT支持工作非常依赖协作，忽视这一维度，很容易形成“各自为战”的局面。
3. 指标库模板：三层四维一览
下面给出一个简化版指标库模板，展示三层四维在IT支持岗位上的组合方式。
表格：IT支持岗位四维指标库模板（示例）
| 层级 | 维度 | 指标名称 | 核心定义说明 | 典型数据来源 |
|---|---|---|---|---|
| 组织层 | 效率 | 关键系统平均恢复时间 | 关键业务系统从故障到恢复的平均时长 | 监控系统、事件管理系统 |
| 组织层 | 质量 | 关键系统年度可用性 | 一年中系统正常可用时间占比 | 监控系统、SLA报表 |
| 组织层 | 能力 | 重大故障根因分析完成率 | 重大故障完成根因分析和改进方案的比例 | 事件复盘记录 |
| 组织层 | 协作 | 业务部门整体满意度 | 关键业务条线对IT服务的综合打分 | 调研工具、问卷系统 |
| 团队层 | 效率 | 本团队工单MTTR | 团队所负责工单从受理到解决的平均时长 | ITSM工单系统 |
| 团队层 | 质量 | 一次解决率 | 无需二次报修的解决比例 | ITSM工单系统 |
| 团队层 | 能力 | 核心技能覆盖率 | 团队成员获得关键技术认证的覆盖比例 | HR系统、LMS学习平台 |
| 团队层 | 协作 | 跨团队协同问题解决率 | 需要其他团队配合的问题解决成功比率 | 工单系统、项目记录 |
| 个人层 | 效率 | 个人工单响应达标率 | 个人在规定时间内响应工单的比例 | ITSM工单系统 |
| 个人层 | 质量 | 个人负责工单好评率 | 用户给出的满意或以上评价比例 | 满意度调查、回访记录 |
| 个人层 | 能力 | 知识库贡献与复用情况 | 本人提交知识条目数量及被引用次数 | 知识库系统 |
| 个人层 | 协作 | 跨部门协作评价 | 业务端及团队成员对其协作表现的评价 | 360反馈、问卷 |
在实际实施中，可以从这个“指标库”中选择与自身业务最相关的若干条，再结合权重进行组装。
4. 三层四维关系框架图（示意）
可以看出，三层与四维并不是独立存在，而是相互交叉：上层决定方向，下层负责实现；效率和质量是结果，能力和协作是前提。
5. 指标权重与动态调整：让体系“活起来”
很多企业在指标设置时，只做了静态分配，比如效率40%、质量30%、能力20%、协作10%。
从实践看，更可取的做法是：权重要与业务阶段、关键项目进程同步调整。
举例：
- 在系统上线初期，质量与风险控制权重可适当提高，效率指标的容忍度则略放宽；
- 在业务高峰期（如电商大促、财年结算），效率与业务连续性相关指标权重适当提升；
- 在稳定运行阶段，则可以拉高能力和协作维度的比重，促使团队投入更多时间在优化与预防性工作上。
这类调整不宜频繁，但每年至少要结合战略规划和重大项目进行一次校准。
三、模板与案例：三类典型场景的IT支持绩效指标组合
框架有了，落到不同企业场景，还需要可直接参考的组合模板。
下面选取三类典型场景，分别给出指标组合思路和简要案例。
1. 互联网企业：高并发与敏捷响应场景
（1）场景特征
- 业务极度依赖线上系统，服务中断直接损失订单和用户；
- 业务峰谷明显，大促、活动期间压力剧增；
- 需求迭代快，系统版本更新频繁，变更风险高。
在这种环境下，IT支持岗位往往被要求做到“快速响应、高可用、可扩展”，指标设计也应围绕这些关键词展开。
（2）指标组合模板（互联网场景）
| 层级 | 维度 | 指标名称 | 设计要点说明 |
|---|---|---|---|
| 组织层 | 效率 | 大促期间关键系统MTTR | 只统计大促定义时间窗内的关键系统恢复时长 |
| 组织层 | 质量 | 大促期间系统可用性 | 以交易核心链路为口径，监控并统计可用性 |
| 团队层 | 效率 | 高优先级工单响应时间 | 对P1/P2级事件设定严格响应时限并跟踪达标率 |
| 团队层 | 质量 | 一次解决率 | 聚焦高优先级工单的一次解决表现 |
| 团队层 | 能力 | 自动化脚本处理占比 | 日常运维中通过脚本自动完成的操作比例 |
| 团队层 | 协作 | 与研发的联调问题解决率 | 涉及开发团队的问题解决情况及平均解决时长 |
| 个人层 | 效率 | 个人值班响应达标率 | 值班期间对告警和工单响应的达标情况 |
| 个人层 | 质量 | 个人负责变更的成功率 | 变更引起严重故障的事件数需为零 |
| 个人层 | 能力 | 新技术工具掌握情况 | 结合培训记录与实践项目评估，如容器、云平台等 |
| 个人层 | 协作 | 业务侧接口人满意度 | 定期由产品、运营等接口人对其支持体验进行打分 |
（3）简要案例：某电商平台的运维指标升级实践
某电商平台早期的IT支持考核，几乎只看工单数量与处理时长。大促期间，即便团队忙得不可开交，指标上看依然“表现优异”，但业务部门抱怨不断：
- 大促期间某些页面加载缓慢，却因为没有彻底宕机而未被视为重大事件；
- 许多问题虽然被快速处理，但一天之内反复出现。
在与HR、业务负责人共同梳理后，他们按照三层四维框架，做了几项关键调整：
- 把“大促期间核心交易链路可用性”上升到组织层指标，由IT负责人对其负责；
- 提高“一次解决率”和“自动化脚本覆盖率”的权重，引导团队从应急处理转向稳定性建设；
- 在个人层引入“业务接口人满意度”，鼓励工程师主动了解活动节奏与需求。
一年后，大促期间的系统整体表现更加稳定，业务部门对IT服务的评价明显提升，IT团队也拿到了更有说服力的绩效结果。
2. 制造企业：生产系统稳定性场景
（1）场景特征
- IT支持与OT（操作技术）深度交织，生产线停机成本高昂；
- 夜班、节假日支持需求大，现场响应要求高；
- 系统更新节奏相对较慢，但稳定性、安全性要求极高。
在这样的环境中，IT支持绩效指标应更多关注生产系统的可用性和预防性维护成效。
（2）指标组合模板（制造场景）
| 层级 | 维度 | 指标名称 | 设计要点说明 |
|---|---|---|---|
| 组织层 | 效率 | 生产线计划停机与实际偏差 | 对比计划检修停机时间与实际停机情况 |
| 组织层 | 质量 | 关键生产系统年度无计划停机时长 | 统计因系统或网络故障导致的非计划停机时间 |
| 组织层 | 能力 | 重大设备故障根因闭环率 | 完成根因分析并落实预防措施的故障比例 |
| 组织层 | 协作 | 生产与IT联合满意度 | 由生产主管和IT主管共同评价联合保障效果 |
| 团队层 | 效率 | 现场故障平均到场时间 | 报修到工程师到达现场的平均时长 |
| 团队层 | 质量 | 生产班次中的系统稳定班次比例 | 一个班次内无系统中断或严重性能问题的班次数比 |
| 团队层 | 能力 | 生产系统专项培训覆盖率 | 运维团队完成生产系统专门培训并通过考核的比例 |
| 团队层 | 协作 | 与设备维护团队协同效率 | 需要设备和IT共同处理的问题解决时间与满意度 |
| 个人层 | 效率 | 指定产线支持响应达标率 | 针对负责产线的个人响应达标情况 |
| 个人层 | 质量 | 个人负责产线的故障复现率 | 同类故障在其负责产线的重复发生情况 |
| 个人层 | 能力 | 安全操作规范遵守情况 | 是否按规定执行变更记录、数据备份、安全检查 |
| 个人层 | 协作 | 生产班组反馈评价 | 由班组长等对支持工程师日常配合情况进行定期评价 |
（3）简要案例：某制造企业的线下场景优化
某制造企业的IT部门，既要维护ERP、MES等系统，也要支持现场工控设备。原本的绩效考核表几乎完全复制总部标准，结果出现三大问题：
- 现场工程师认为很多指标和自己工作无关，积极性不高；
- 生产班组认为IT部门“不理解工厂节奏”，支持不到位；
- IT负责人也难以用指标向上解释生产线停机问题。
在重新设计绩效指标时，企业重点做了三件事：
- 把“生产班次中的系统稳定班次比例”作为团队核心指标，并细分白班、夜班；
- 在个人层引入“生产班组反馈评价”，将现场协作体验纳入绩效；
- 用简单的信息系统记录每次现场故障的到场时间和解决时间，减少纸面统计。
调整后，IT和生产团队之间的沟通明显顺畅，现场工程师也更愿意在班前会中主动提醒潜在风险，系统稳定性有了实实在在的提升。
3. 金融机构：合规与风险控制场景
（1）场景特征
- 信息系统与监管合规高度绑定；
- 对数据安全、业务连续性、审计追踪有严格要求；
- 对外服务中断不仅有经济损失，还有声誉与监管风险。
在这种环境下，IT支持绩效指标必须兼顾服务效率和合规性。
（2）指标组合模板（金融场景）
| 层级 | 维度 | 指标名称 | 设计要点说明 |
|---|---|---|---|
| 组织层 | 效率 | 关键业务系统服务时间内可用性 | 按监管与内部标准设定可用性目标 |
| 组织层 | 质量 | 重大事件报告与处置合规率 | 严重故障按规定时限完成报告和处置的比例 |
| 组织层 | 能力 | 灾备演练完成率与问题整改率 | 包括年度灾备演练完成情况和演练后问题整改到位情况 |
| 组织层 | 协作 | 监管沟通与内外审计通过情况 | 侧重整体合规表现 |
| 团队层 | 效率 | 重要故障上报与升级时效 | 对关键级别事件的上报和升级是否满足规定时限 |
| 团队层 | 质量 | 变更实施后对业务的影响事件数 | 因变更导致影响业务的可记录事件数量 |
| 团队层 | 能力 | 合规制度学习及考核通过率 | 团队成员对相关制度的学习与测评情况 |
| 团队层 | 协作 | 与风险、合规部门协同评价 | 由风险和合规部门对 IT 支持团队的协同配合进行打分 |
| 个人层 | 效率 | 个人处理合规相关工单时效 | 例如权限开通、权限回收等敏感操作的响应与处理时效 |
| 个人层 | 质量 | 零重大合规操作失误 | 特定岗位必须实现无严重级别操作失误 |
| 个人层 | 能力 | 通过安全与合规专项认证 | 包括内部和外部的相关认证 |
| 个人层 | 协作 | 在合规项目中的参与与反馈情况 | 是否积极参与合规性改造项目，是否能提出建设性建议 |
（3）简要案例：某银行的合规导向指标重塑
某银行的信息技术部门在一次内部审计后发现，虽然整体系统可用性尚可，但合规管理存在薄弱环节，如变更记录不够完备、部分重要故障上报不够及时。
在复盘中，他们意识到一个问题：原来的IT支持绩效指标几乎看不到“合规”二字，大部分是运营效率和用户满意度。
于是，银行重新梳理了指标结构：
- 在组织层增加“重大事件报告与处置合规率”“灾备演练完成率与问题整改率”；
- 在团队层及个人层明确“零重大合规操作失误”作为硬性要求，对敏感岗位单独设定；
- 把合规制度学习和认证通过情况纳入能力维度考核，并与晋升挂钩。
调整之后，新一轮审计中，该部门在合规指标上的表现明显改善，监管沟通也顺畅了许多。
4. 三类场景模板对比：重点各不相同
表格：三类场景IT支持绩效指标组合对比
| 维度 | 互联网企业重点 | 制造企业重点 | 金融机构重点 |
|---|---|---|---|
| 效率 | 高并发场景下的快速响应和恢复速度 | 现场到场时间、生产班次保障效率 | 关键故障上报与处置的时效 |
| 质量 | 大促期间核心业务链路可用性、一致体验 | 生产系统无计划停机时长、稳定班次比例 | 合规报告、变更影响事件数、系统可用性 |
| 能力 | 自动化运维、云平台等新技术掌握与应用 | 生产系统与工控设备相关技能与安全操作能力 | 合规制度、安全规范的掌握与认证 |
| 协作 | 与研发、产品、运营的快速协同 | 与生产班组、设备维护团队的紧密配合 | 与风险、合规、审计等部门的协同表现 |
可以看出，框架是一致的，但侧重因行业而异。这也是文章开头强调的：不要试图用一张表覆盖所有IT支持场景。
5. 指标优化的一般实施路径（流程示意）
在三个案例的背后，实施路径大体相似，可以抽象为如下步骤。
在落地过程中，有两点尤为关键：
- 不要一开始就追求“覆盖全部岗位、所有系统”，而是选择1至2个关键场景先做试点，积累经验；
- 同步改造数据采集方式，尽量减少人工统计，优先依靠ITSM系统、监控平台、HR系统等自动化数据源。
结语
回到开头的问题：如何设计科学的IT支持岗位绩效指标？
从上文的分析和案例中，可以提炼出几条对HR和IT管理者较为实用的结论。
第一，先想清楚“IT支持到底在为业务守护什么”。
- 互联网企业更多守护的是高并发下的用户体验与交易连续性；
- 制造企业更多守护的是生产线不停机和工艺稳定；
- 金融机构则在守护系统安全、合规与客户信任。
指标必须紧紧围绕这些关键价值展开，而不是停留在“处理多少工单、响应多快”的层面。
第二，用三层四维框架把零散指标串成体系。
- 组织层对齐战略，团队层承接服务效能，个人层落到技能和行为；
- 在每一层中，兼顾效率、质量、能力、协作四个维度，避免单一追求速度或单一看满意度。
第三，让指标“活起来”，而不是一年一修的静态表格。
- 按业务节奏调整不同维度的权重；
- 通过数字化工具自动采集数据，定期回顾指标是否还能反映当前重点；
- 在试点基础上，小步快跑地修补与优化，而不是一次性大改。
如果要给正在着手优化 IT支持岗位绩效指标 的团队一个实操建议，可按下面的顺序展开：
- 选一个对业务最关键的系统（例如线上交易、核心生产线、重要业务系统），画出其关键业务链路；
- 用三层四维框架，从“业务损失是什么”往回推，列出5至10条最关键的指标；
- 对照现有数据系统，确认这些指标是否可自动采集，必要时先用简单表单或看板过渡；
- 运行一到两个考核周期，邀请业务、HR、IT团队共同复盘：哪些指标有效引导了行为，哪些需要替换或调整权重；
- 在这个基础上，再逐步推广到更多系统和岗位。
科学的 IT支持岗位绩效指标，不只是年终打分的工具，它更像是一张“业务守护地图”：
- 标出哪些地方必须最稳定；
- 哪些环节可以更敏捷；
- 哪些能力需要提前补齐。
当IT支持团队和业务、HR都能在这张地图上找到自己的位置时，绩效管理才真正开始发挥它应有的作用。
