CC BY
9УДК 004.422
Сламова М.И.
магистрант кафедры информационные системы Казахский национальный университет имени аль-Фараби (Казахстан, г. Алматы)
Копбосын Л.С.
к. т. н., доцент кафедры информационные системы Казахский национальный университет имени аль-Фараби (Казахстан, г. Алматы)
ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ КАДРОВОГО ПОТЕНЦИАЛА КОМПАНИИ
Аннотация: в данной статье рассматриваются особенности создания информационной системы для эффективного отбора персонала.
Ключевые слова: рекрутинг, подбор кадров, ЛПР, ИЯ, информационная система, автоматизация.
Подбор персонала или рекрутинг - это бизнес-процесс, который является одной из основных функций И^менеджеров или рекрутеров. Также подбор персонала-основная деятельность, предоставляемая кадровыми агентствами и соискателями специализированными интернет-сайтами по поиску работы.
Актуальность проведенного исследования по формированию кадрового потенциала компании связана с важностью человеческого ресурса в организации. Эффективность работы зависит от качества человеческих ресурсов в подборе персонала, их вклада в достижение целей организации и качества производимой продукции или оказываемых услуг. Система автоматизации
позволяет сократить временные затраты, связанные с процессом поиска, сортировки и найма персонала. Многократно упрощаются используемые операции компании (сбор и обработка резюме, переписка с кандидатами и клиентами, формирование единой базы, текущее согласование, анализ событий и т.д.), снижается нагрузка на НК-специалистов. Следовательно, остается много времени для проведения личных бесед и объективного анализа качеств потенциальных кандидатов, что приводит к продуктивной деятельности. Индивидуализация процедур тестирования эффективности контрольно-оценочных процедур личностной и профессиональной подготовки, используемых при тестировании персонала, в свою очередь приводит к точности измерений.
Основной целью исследовательской работы является проведение всестороннего анализа и экспериментальной проверки отборочной деятельности в формировании кадрового потенциала компании, а также разработка системы, обеспечивающей тестирование эффективности контрольно-оценочных процедур личностной и профессиональной подготовки, применяемых в тестировании кадров, для максимизации вероятности эффективного отбора персонала.
Для оптимального использования времени и реурсов по подбору персонала рекомендуется использовать следующие подходы:
о Проверка резюме на соответствие критериям
о Отбор кандидатов на собеседовании на соответствие ключевым критериям
о Оценка эффективности площадок, на которых размещено объявление о вакансии
При оценке резюме кандидатов возникает проблема комплексной многопараметрической оценки варианта принятия решения. Поэтому в системе разрабатывается математическая модель по теории принятия решений при многокритериальном выборе.
Принципиальная сложность задач многокритериального выбора состоит в невозможности определения наилучшего решения. Каждое лицо принимающее решение (ЛИР), вправе вкладывать в это понятие свой смысл. Кроме того, малейшее изменение обстоятельств, при которых осуществляется выбор, может привести к изменению смысла наилучшего решения. Понятие наилучшего решения обусловлено очень большим количеством параметров, которые нельзя учитывать в рамках зарегистрированной математической модели из-за их количества, а также из-за невозможности математизации различных аспектов, влияющих на окончательный выбор.
Показатели дифференцируются по значимости в соответствии с предпочтениями ЛИР. Для нормализации критериев Q1... Qn, используется логическая функция
-к = Ql - шт(Й}
После восстановления данных необходимо рассчитать важность каждого измерения. Для этого сначала нужно найти сумму
нормированных данных каждого измерения
«с
^ = У
1
Затем вам нужно найти всю сумму Si:
5=
1 - является номером измерения. Вы должны использовать следующую формулу, чтобы найти важность каждого измерения:
пм = ^
Если значимость каждого критерия вводится ЛИР, то весовые коэффициенты каждого претендента по каждому критерию определяются по формуле:
Gf= (}?*Ъ№
в? - весовые коэффициенты каждого претендента по каждому критерию, i=1..N-номер измерения, а р=1..т-номер кандидата.
Для выбора наиболее подходящего кандидата рассчитывается значение обобщенного показателя для каждого кандидата, то есть обобщенный показатель по всем критериям каждого кандидата для назначения на вакантную должность:
Таким образом, скорость и последовательность поиска и отбора кадров в соответствии с требованиями каждого работодателя контрольно-оценочные процедуры личностной и профессиональной подготовки, применяемые при тестировании кадров, обеспечивают повышение эффективности подбора кадров.
Новикова Алла, «Алгоритм подбора персонала», журнал «Менеджер по персоналу», 2018 г. URL: https://www.hr-agent.ru/services/podbor-personala/spetsialnosti/algoritm-podbora-personala/ Статья «Автоматизация рекрутинга: выбираем оптимальное программное обеспечение», Брусиловский Виталий, 2013
Филипович Екатерина Валерьевна, «Информационно-аналитическое обеспечение деятельности кадровых агентств», URL: http://masters.donntu.org/2013/iem/filipovich/diss/index.htm
Т.И. Манакова, «Разработка информационной системы Кадровое агентство выпускников», Барнаул 2008г. URL: https://botanim.ru/content/razrabotka-informaczionnoj-sistemyi-kadrovoe-agent-384.html
Повышение эффективности подбора персонала за счет автоматизации процесса. Онлайн-сервисы для автоматизации подбора и оценки кандидатов на вакансию, [Электронный ресурс]. URL: https://chrome-effect.ru/ustrojjstva/povyshenie-effektivnosti-podbora-personala-za-schet-avtomatizacii/
В.Д. Ногин. Принятие решений при многих критериях. Учебно методическое пособие.- СПб. Издательство «ЮТАС», 2007. - 104 с.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
