CC BY
3УДК 005.95/.96
ГИБКОСТЬ И МАСШТАБИРУЕМОСТЬ АДАПТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ ОРГАНИЗАЦИИ
Калинина Ольга Владимировна, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, г. Санкт-Петербург
Е-mail: ovkalinina@spbstu.ru
Васильев Андрей Сергеевич, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, г. Санкт-Петербург,
Е-mail: andrey.svasilev@yandex.ru
Аннотация. Гибкость и масштабируемость адаптивных технологий при управлении человеческими ресурсами в современных условиях дает конкурентное преимущество организации за счет учета особенностей функционирования организации с одной стороны и внедрения современных математических методов в область управление с другой. В статье описываются преимущества вертикальной и горизонтальной масштабируемости, использованию технологий контейнеризации и микросервисов обеспечивающих высокую скорость реагирования, экономию ресурсов, точность настройки сервисов и устойчивость к сбоям и ошибкам в системе управления. Данные методы также обеспечивают гибкость подстройки и адаптации к существующим бизнес-процессам организации, а также возможность внесения изменений в них. В качестве математических методов управления человеческими ресурсами обеспечивающие свойства гибкости и масштабируемости, предлагаются: методы машинного обучения (случайный лес, нейронные сети, метод опорных векторов), метод теории сетей, методы математической оптимизации (линейного и целочисленного программирования), статистические методы, методы моделирования (имитационное моделирование, теория массового обслуживания).
Abstract. The flexibility and scalability of adaptive technologies in human resource management in modern conditions gives a competitive advantage to the organization by taking into account the peculiarities of the organization's functioning on the one hand and the introduction of modern mathematical methods in the field of management on the other. The article describes the advantages of vertical and horizontal scalability, the use of containerization technologies and microservices that provide high response speed, resource savings, service configuration accuracy and resistance to failures and errors in the management system. These methods also
provide the flexibility to adjust and adapt to the existing business processes of the organization, as well as the ability to make changes to them. As mathematical methods of human resource management providing the properties of flexibility and scalability, the following are proposed: machine learning methods (random forest, neural networks, support vector machine method), network theory method, mathematical optimization methods (linear and integer programming), statistical methods, modeling methods (simulation, queuing theory).
Ключевые слова: управление человеческими ресурсами, гибкость, масштабируемость вертикальная и горизонтальная, адаптивные технологии, контейнеризация, микросервисы.
Key words: human resource management, flexibility, vertical and horizontal scalability, adaptive technologies, containerization, microservices.
Введение. Актуальность. Разработка адаптивных стратегий при управления человеческими ресурсами организации является современным и значимым трендом в деятельности и развитии организации. Адаптивные технологии в сфере управления организацией являются способом использования новых технологических решений и методов для гибкой адаптации к меняющимся внешним условиям и потребностям организации. В современных условиях данные адаптивные технологии начинают играть ключевую роль за счет возрастания неопределенности и «скачкообразности» текущих экономических и бизнес процессов. Рассмотрим аспекты гибкости и масштабируемости адаптивных технологий, используемых для управления человеческими ресурсами в организации [1].
Основная часть. Важными аспектами адаптивных технологий является их свойство гибкости и масштабируемости. Данное свойство адаптивных технологий позволяет проводить масштабирование внедрения данных технологий в зависимости от размеров и потребностей организации. При изменении размеров организации, открытии филиалов или представительств, росте числа точек продаж, количества магазинов и так далее, нет необходимости в радикальной перестройке всей системы управления, что позволяет гибко адаптироваться и эффективно реагировать на уникальные возможности быстрого роста и развития организации. Гибкость адаптивных технологий также включает в себя возможность адаптировать бизнес-процессы и стратегии организации, то есть это означает способность тонкой настройки и перенастройки системы управления для соответствия новым бизнес-задачам и целям, а также рыночным требованиям. Незаменимым моментом гибкости адаптивных процессов является возможность реализации ее на основе модульной архитектуры. Что позволяет свободно добавлять, модифицировать или удалять необходимые компонента (модули) без какого-либо влияния на работоспособность всей системы в целом
[2; 9].
Отметим также, что масштабируемость адаптивных технологий может быть двух типов вертикальная масштабируемость и горизонтальная масштабируемость. Вертикальная масштабируемость отвечает за увеличение мощности уже существующих систем управления, тогда как горизонтальная
масштабируемость отвечает за добавление новых систем и модулей, что дает возможность расширить функциональность всей системы управления. Масштабируемость адаптивных технологий также позволяет эффективно управлять ресурсами организации, в зависимости от текущей потребности и надобности в данном ресурсе. Например, данный эффект выделения ресурсов актуален при использовании облачных технологий, когда необходимые в данный момент (в зависимости от потребности) ресурсы динамически выделяются и освобождаются в режиме реального реально времени.
Отличительным аспектом масштабируемости адаптивных технологий является использование методики контейнеризации и микросервисов. Это методики позволяют осуществить быстрое развертывание и масштабирование бизнес приложений организации, а также адаптировать данный процесс исходя из меняющихся внешних и внутренних условий. Конейнеризация обычно включает в себя метод виртуализации на уровне операционной системы, позволяющий запускать и управлять множеством необходимых для работы системы управления организации приложений, в рамках одного физического или виртуального сервера. Реализация данного подхода позволяет задействовать меньше ресурсов, при сравнении с традиционными виртуальными машинами, за счет разделения ядра операционной системы сервера (отпадает надобность в эмуляции нескольких целых операционных систем).
Микросервисы основываются на наборе небольших, независимых сервисов общающиеся между собой через быстрые механизмы коммуникации. Гибкость данного метода заключается независимости фокусировки каждого микросервиса конкретной функции (конкретном бизнес-процессе), который в свою очередь может быть разработан, развернут, работать и обновляться полностью независимо от других работающих сервисов. Также микросервисы могут масштабироваться независимо друг от друга, что обеспечивает тонкое управление нагрузкой на систему управления и способствует повышению устойчивости системы к сбоям и накоплению ошибок.
Адаптация к бизнес-процессам (облачные решения, обеспечение безопасности)
Модульная структура (комплексность управления)
рМасштаби
1
г Горизонтальная и вертикальная (контейнеризация и
микросервисы)
Управление ресурсами (снижение затрат, обеспечение роста)
Рис. 1 Принципиальная схема аспектов гибкости и масштабируемости адаптивных технологий при управлении человеческими ресурсами организации
Контейнеризация используется совместно с микросервисами для их эффективного развёртывания и управления. Это позволяет по мимо высокой скорости развертывания обеспечить более простое внесение изменений и улучшений в реализуемых бизнес-процессы организации по управлению человеческими ресурсами. Отказ одного сервиса не ведет к сбою в работе всей системы, меньше тратится ресурсов на инфраструктуру системы управления благодарю более эффективному использованию технологии контейнеризации. При этом надо иметь ввиду, что по мере возрастания уровня масштабируемости, на каком-то этапе возрастет сложность общего управления данной системой, а также при наличии множества распределённых динамических микросервисов системы управления организации возрастает на порядок требования к обеспечению безопасности и мониторингу функционирования системы. Что говорит об необходимости тщательного первоначального планирования архитектуры и алгоритмов работы системы управления организации, а также наличия необходимых инструментов мониторинга и настройки.
Исходя из вышеизложенного данные механизмы масштабируемости и гибкости в адаптивных технологиях показывают важность и актуальность при управлении изменениями в управляющих процессах организации и управлении человеческими ресурсами, основанными на современных цифровых технологиях
[4; 6].
Рассмотрим математические методы, используемые при управлении человеческими ресурсами. Первая математическая методика, используемая при управлении человеческими ресурсами в организации, обладающей свойствами гибкости и масштабируемости - методика машинного обучения. Методика машинного обучения в свою очередь включает в себя такие методы как «случайный лес», нейронные сети, метод опорных векторов. Данные методы позволяют проводить разнообразный анализ данных о сотрудниках организации, их поведении, включая такие факторы как вероятность увольнения, потребности в обучении и в карьерном росте. Данные методы легко адаптируются к данным различного объема и разнообразия их типов, а также гибко масштабируются для обработки больших объемов поступающих данных.
Методы машинного обучения
Теория сетей
Методы оптимизации
Статистические модели
Имитационное моделирование
Рис. 2 Адаптивные математические методы и модели, используемые при управлении человеческими ресурсами в организации, обладающие гибкостью и масштабируемостью
Вторым адаптивным методом, используемым при управлении человеческими ресурсами, является метод теории сетей. Который хорошо подходит для обработки и анализа социальных и профессиональных связей между сотрудниками организации. В ходе работы данного метода теории сетей можно выявить ключевых сотрудников организации (неявных лидеров), также обнаружить структурные пробелы в иерархии (структуре) организации. Данный метод анализа сетей легко адаптируется к изменениям в размере и структуре организации, масштабируется от структуры одного подразделения до механизма взаимосвязи целой организации.
Оптимизационная модель для распределения ресурсов и планирования используется при управлении человеческими ресурсами в организации. Данная модель основана на применении математической оптимизации, включая методы линейного и целочисленного программирования для цели эффективного распределения ресурсов организации, а также планирования рабочего времени сотрудников организации и распределения различных задач бизнес-процессов. Описанная модель легко может быть масштабируема для учета различного числа сотрудников и разнотипные задачи, а также адаптирована под уникальные, специфические условия взаимодействия и изменения в бизнес-процессах организации [3; 5].
Использование статистических и предсказательных моделей при управлении человеческими ресурсами в организации служит для оценки (прогноза) будущей потребности в сотрудниках организации. Данная модель за основу берет данные об трендах рынка труда, колебаниях сезонности в области персонала и общих планов, и стратегии развития организации. Модель легко и гибко адаптируется к различным отраслям деятельности организации, различных размеров организации и типов структуры.
Завершающим рассмотрение методом, используемым при управлении человеческими ресурсами, являются методы моделирования, включая имитационное моделирование и теорию массового обслуживания, которые хорошо моделируют «потоки работы» и производительность организации. Данные методы служат для оптимизации процессов выполнения работ и повышения общей производительности в деятельности организации. Так как представленные модели могут быть очень тонко настроены под конкретные процессы деятельности организации и разные масштабы производимых работ, это дает возможность обнаружения важных характеристик и скрытых трендов в области управления человеческими ресурсами [8; 10].
Выводы. В области управления человеческими ресурсами в условиях современной экономики все больше внедряются математические методы и инструменты предоставляющие конкурентное преимущество в плане скорости реагирования и адаптации к быстро меняющимся внешним экономически и внутренним условиям жизнедеятельности организации. Поэтому методы, которые обладают такими свойствами или характеристиками как гибкость и масштабируемость находят все большую популярность при внедрении в бизнес-процессы организации при управлении человеческими ресурсами. Показаны преимущества вертикальной и горизонтальной масштабируемости,
использования технологий контейнеризации и микросервисов обеспечивающих высокую скорость реагирования, экономии ресурсов, точность настройки сервисов и их устойчивость к сбоям и ошибкам в системе управления. Данные функции хорошо реализуются с помощью таких известных методов как: методы машинного обучения (случайный лес, нейронные сети, метод опорных векторов), метод теории сетей, методы математической оптимизации (линейного и целочисленного программирования), статистические методы, методы моделирования (имитационное моделирование, теория массового обслуживания).
Список использованных источников:
1. Балыхин М.Г., Благовещенский И.Г., Назойкин Е.А., Благовещенский В.Г. Адаптивная система управления с идентификатором нестационарными технологическими процессами в отраслях пищевой промышленности // В сборнике: Интеллектуальные системы и технологии в отраслях пищевой промышленности. Сборник материалов конференции. - 2019. - С. 32-39.
2. Бурняшов Б.А. Персонализация как мировой тренд электронного обучения в учреждениях высшего образования // Современные проблемы науки и образования. - 2017. - № 1. - С. 90.
3. Зуев Ю.А., Калинина О.В., Мотивация и стимулирование персонала к повышению эффективности функционирования предприятия. - 2018. - С. 287289.
4. Киреев В.Э. Влияние цифровой экономики на ключевые направления управления персоналом. - 2018. - C. 85-93.
5. Козырева О.А. Теоретизация как технология и продукт системы непрерывного образования // Вестник Северо-Осетинского государственного университета имени К.Л. Хетагурова. - 2019. - № 3. - С. 101-110.
6. Коломийцев Е.А., Петров С.В. Инновационные технологии в управлении персоналом // Компетентность. - 2020. - № 5. - C. 37-41.
7. Лебедева Т.Е., Егоров Е.Е. HR: тенденции развития в цифровой экономике // Московский экономический журнал. - 2018. - № 5-3. - С. 42.
8. Нагибина Н.И., Щукина А.А. HR-digital: цифровые технологии в управлении человеческими ресурсами // Интернет-журнал Науковедение. - 2017. - Т. 9. - № 1. - С. 24.
9. Нарциссова С.Ю. Когнитивная аналитика в управлении высшим образованием // Национальная безопасность / Nota Bene. - 2014. - № 6 (35). - С. 894-914.
10. Строков А.А. Цифровизация образования: проблемы и перспективы // Вестник Мининского университета. - 2020. - Т. 8. - № 2 (31). - С. 15.
