|
위한 방안으로 BSC의 정량적 측정기능과는 별도로 정성적인 업무에 대한 측정이 가능한 측정체계의 개발이 필요하다. 앞에서 지적하였듯이 BSC는 ‘일회성 프로젝트 성과에 대한 측정관리’, ‘환경변화를 고려한 목표 달성도 평가’ 등이 곤
|
|
|
관리 계획상의 체
계성이 제대로 갖춰 있지 않으면, 이에 따른 성과관리 결과를 신뢰하기 어
려울 뿐만 아니라 성과관리를 위한 활동과 결과 간의 인과성을 제대로 파
악할 수 없게 된다.
셋째, 평가 방법 결정과 자료의 수집 및 분석에 해당하
|
|
|
평가인프라구축을 위한 통합적 성과관리체계에 관한 연구\", 2004.
10. 박무선, \"원불교교단의 성과관리시스템 구축을 위한 연구\", 연세대학교, 2006. 들어가며
본문
1. 균형성과표(BSC)의 배경과 개념
2. 기존의 측정시스템과의 차이점
1)
|
|
|
위한 성과지향적 행동을 유도하는 것이다.
2. 인력평가
가. 개념
인력평가는 합리적 인력관리 및 보상과 유능한 인재의 확보와 개발을 위하여 조직내 여러 직무에 종사하고 있는 구성원의 능력과 태도 등을 상대적으로 검토하여 평가를 내리
|
|
|
관리는 고객 서비스를 위한 이념에 입각하고 관리의 서비스 품질과 공적 책임과 사회적 만족도 등에서 판단하여 정부의 공공 부문 투입 성과에 반영되는 성과를 평가하고 정부 부문을 개선하도록 하였다.
3. 정부의 성과관리 기준
정부의 성
|
|
 |
개념
다. 성과평가 지표
라. 성과중심의 관리체계 모델로서의 BSC
마. 타회사의 BSC 도입 사례
제3절. 교육훈련에 관한 고찰
1. 인적자원개발과 교육훈련
2. 교육훈련의 의의와 현대적 특징
3. 교육훈련시스템의
|
|
|
평가
(4) 이동성
(5) 능력개발
(6) 성과관리
(7) 보수
(8) 신분관리
4. 제도 도입의 문제점
(1) 영국
(2) 호주
(3) 미국
(4) 캐나다
5. 각국의 고위공무원단 평가
(1) 영국
(2) 호주
(3) 미국
(4) 캐나다
Ⅳ. 우리나라의 고위
|
|
|
성과관리예산제도를 운영하기 위해 거시예산에 의한 하향식 예산방식을 도입·운영하고 있다.
Ⅳ 참고문헌
이종택(2006a) 우리나라 미시-거시적 예산결정에 관한 연구 :미국과의 비교분석을 중심으로 명지대 / 명지대학원
윤진훈(2005a) 한국의
|
|
|
위한 저성과자 변별 및 관리 방안에 관한 연구”, 성균관대학교 국정관리대학원 석사학위논문, 2010. 2. pp. 89-102.
이민호·김윤권, “공무원 인식조사를 통한 정부조직의 저성과자 개념과 관리실태 분석”, 행정논총 제50권 제3호, 2012.
황정윤·
|
|
|
성과
2. 정보시스템의 활용방안
2.1 행정서비스의 수혜자 대상자별 맞춤형서비스 제공
2.2 정부 대 정부/ 기업간 연계 모델(G2G,G2B)을 구축
2.3 대국민 서비스 시나리오(G4C)의 신속한 서비스 제공
2.4 정보 공동 활용을 위한 행정정보관리센
|
|
 |
개념에 BSC를 도입함으로써 익히 알려진 기업이다. 이 회사는 성과지표라는 용어가 과거지향적이라고 판단하고 '관리 프로세스'에 대한 초점을 부각시키기 위하여 그들의 모형을 '네비게이터(Navigator)'로 명명하였다.
스칸디아 네비게이터의
|
|
 |
관리
학교 재정 관리를 위한 기본 원칙은 무엇인가요?
예산을 관리할 때 가장 중요하게 고려해야 할 요소는 무엇인가요?
재정 관련 업무에서 발생할 수 있는 문제는 무엇인가요?
예산 집행 결과를 어떻게 평가할 것인가요?
재정 관리에서
|
|
 |
관리능력] 본인이 지금까지 살아오면서 기존의 제도나 시스템을 지속적으로 개선함으로써 본인이 속한 조직에 새로운 변화를 주도하고 조직의 성과를 향상시켰던 경험에 대해 기술해주시기 바랍니다.
3.[의사소통능력] 본인이 상대방을 설
|
|
 |
평가하나요?
24. 정규직 전환은 어려운데 괜찮으신가요?
25. 신입사원에게 필요한 역량 3가지는 무엇입니까?
26. 이직을 결심한 이유가 무엇인가요?
27. 나이가 많은 것 같은데 어린 상사와 지낼 수 있나요?
28. 본인은 리더인가요? 팔로워인가
|
|
 |
개념: 132
다. 회귀 분석 및 모델링: 133
라. 가설 검정과 추론: 134
마. 데이터 분석 및 시각화: 134
바. 빅데이터와 기계 학습: 135
사. 실험 계획법 136
아. 비모수 통계 136
자. 빅데이터와 머신러닝 137
차. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 137
?
|
|
메뉴펼치기
