Модели и алгоритмы системы отбора персонала на основе повышения достоверности данных при принятии решений Фот, Юлия Дмитриевна

Введение к работе

Актуальность темы. Отбор персонала играет важную роль в управлении предприятием, поэтому отбор кадров на вакантную должность по принципу профессиональной пригодности является актуальной задачей. Неверное решение при подборе сотрудника может привести к значительным экономическим убыткам, вследствие чего построение эффективной системы отбора персонала (СОП) является важной задачей в управлении предприятием.

Основной подход при построении СОП сводится к принятию решения о соответствии соискателя должности. Отделы кадров и кадровые агентства, отвечающие за данную функцию, вынуждены обрабатывать множество характеристик, описывающих конкретного кандидата, и давать объективную оценку соответствия его должности. Эта процедура сопряжена с обработкой большого объема данных, на которую затрачивается значительное время.

Анализ современных публикаций по системам отбора персонала показал, что, несмотря на значительные достижения в данной области, в них отсутствуют методы построения систем мониторинга и достоверности исходных (анкетных) данных для отбора персонала. Изучением важности отбора персонала, работы с персоналом, подготовки кадров занимались многие ученые: Р. Юстэн, Р. Сара, Н. Харландер и К. Хейдак, Г. Зейнберт, А. Файоль, Л. Гьюлик, Л. Урвик, A. A. Богданова, Н. Винер, К. Болдинг, Г. Кунц, С. Доннел, Р. Акофф, Р. Фалмер, которые заложили научные основы использования моделей и технологий в кадровом менеджменте, сделали возможным рассмотрение отдельных кадроведческих функций в неразрывной связи друг с другом, с общим менеджментом организации и внешней средой. В работах А. Я. Кибанова и И. Б. Дуракова роль отбора персонала проанализирована с точки зрения естественного и искусственного отбора, где естественный отбор при найме персонала сравнивается с положениями Ч. Дарвина. Лидерство в изучении проблем кадровой политики и отбора персонала принадлежит К. Левину. Основное исследование направлено на повышение эффективности управления компанией при продвижении кадров, а эффективность управления зависит от качества отбора персонала и степени удовлетворенности работой.

Отбор персонала является процессом распознавания образа кандидата на вакантную должность. При этом во всех представленных моделях отбора персонала, опирающихся на методы функций близости, методы дис- криминантных функций, статистические методы распознавания, лингвистические методы и эвристические методы, отсутствует операция проверки соответствия каждой кандидатуры одновременно по всем вакансиям. Это особенно важно при отборе персонала на крупных производственных предприятиях и в кадровых агентствах, где хранится значительный объем данных о кадрах (о кандидатах).

Следует отметить, что при большом объеме данных также увеличивается время на установление достоверности анкетных данных, предоставленных кандидатом на вакантную должность (обзвон бывших работодателей, сбор информации о подлинности диплома и т.д.), следовательно, агентствам (отделам кадров) требуется дополнительная рабочая сила для проведения данных операций, что ведет к росту затрат компании.

Достоверность всех ответов кандидата можно установить, применяя полиграф, но законодательство РФ не позволяет применять данное средство при отборе в кадровых агентствах и на предприятиях. В связи с этим достоверность анкетных данных кандидата при отборе персонала является низкой, что требует проведения дополнительного исследования.

В работах Аширова Д. А. и Жамойда Е. Н. указано, что создание общей базы возможных источников труда позволит организации в любой момент найти подходящих сотрудников. В то же время ни в одной из современных систем отбора персонала, применяющих дискреционную либо мандатную политику доступа, нет проверки целостности данной базы, организован только доступ по паролю администратора, пользователя и программиста. Из этого следует, что при преднамеренных действиях сотрудников и внешних злоумышленников база источников труда (кандидатов) может быть искажена, что в последующем отрицательно отразится на результате отбора.

Таким образом, задача, заключающаяся в совершенствовании системы отбора персонала на основе мониторинга достоверности исходной информации, сокращении времени отбора и сохранении целостности данных, является актуальной.

Цели и задачи исследования. Цель работы заключается в повышении эффективности системы отбора персонала предприятия на основе мониторинга исходных данных, сокращения времени обработки информации и сохранения целостности данных. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. определить роль отбора персонала в системе управления;

2. разработать и проанализировать модель системы отбора персонала;

3. предложить методику мониторинга достоверности анкетных данных кандидата;

4. разработать алгоритм мониторинга доступа к базе данных системы отбора персонала и целостности информации, обрабатываемой в базе данных;

5. выполнить апробацию и провести экспериментальное исследование разработанных моделей, методик, алгоритмов в процессе функционирования системы отбора персонала.

Объект исследования: система отбора персонала крупного предприятия (кадрового агентства).

Предмет исследования: методы и средства обеспечения целостности информации, обрабатываемой в БД, повышения быстродействия системы отбора персонала и достоверности исходных данных.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы распознавания образов, сигнатурный метод, методы анализа целостности данных, методы контроля и управления доступа в систему, методы теории вероятностей и математической статистики.

Соответствие паспорту специальности. Результаты исследования соответствуют пунктам 4, 5, 10 паспорта научной специальности 05.13.10.

Научная новизна:

5. 1. Разработана модель отбора персонала, использующая принципы ассоциативности и мажоритарности принятия решений на основе сигнатурного метода, что обеспечивает оперативное принятие решения за счет минимизации времени отбора.

   2. Предложена методика мониторинга достоверности исходных данных на основе контроля состояния вегетативной нервной системы человека, допускающая возможность адаптации к изменению числа признаков распознавания, количеству образов-эталонов и автоматизирующая процесс обучения, что обеспечивает распознавание образов-эталонов при произвольном законе распределения информативных признаков.

   3. Предложен алгоритм мониторинга доступа к базе данных системы отбора персонала и целостности информации, обрабатываемой в базе данных, отличающийся от известных внедрением в мандатную политику доступа механизмов верификации данных, основанных на использовании сигнатурного метода, что повышает контроль внесения изменений в базу данных системы по сравнению с известными аналогами.

   Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные модели и алгоритмы реализованы в виде специализированного программного комплекса «Система отбора персонала», который используется в производственном процессе Центра занятости населения. Программный комплекс позволяет проводить отбор при различных числах признаков, вакансий и кандидатур на вакансии, имеет высокую производительность вычислений и проведения проверки соответствия каждой кандидатуры одновременно по всем вакансиям. Уменьшение времени распознавания образов персонала достигается путем внедрения сигнатурного метода идентификации кандидатур на должность.

   Контроль доступа в систему отличается от известных внедрением в мандатную политику доступа механизмов верификации данных, основанных на использовании сигнатурного метода, что повышает контроль внесения изменений в базу данных системы по сравнению с известными аналогами. Оценка состояния вегетативной нервной системы человека при анализе достоверности анкетных данных кандидата при поступлении на работу отличается возможностью адаптации к изменению числа признаков распознавания, количеству образов-эталонов.

   Теоретическая ценность работы состоит в том, что ее результаты меняют общее представление о модели системы отбора персонала, включая теоретико-методологические аспекты анализа исходных данных. Представлены новые подходы к защите данных в системе отбора персонала. Полученные теоретические положения, выводы, научно-практические рекомендации могут служить основой для дальнейшего развития теории и практики отбора персонала, менеджмента организации.

   Достоверность и обоснованность результатов моделей отбора персонала и мониторинга достоверности исходных данных обеспечены корректным использованием методов принятия решений на основе принципов ассоциативности и мажоритарности, сигнатурного метода и метода контроля четности, подтверждаются результатами моделирования, экспериментального исследования и тестирования разработанной системы отбора персонала, а также результатами внедрения и эксплуатации разработанных программных средств.

   На защиту выносятся:

   5. 3. 1. Модель отбора персонала, использующая принципы ассоциативности и мажоритарности принятия решений на основе сигнатурного метода.

         2. Методика мониторинга достоверности исходных данных на основе контроля состояния вегетативной нервной системы человека.

         3. Алгоритм мониторинга доступа к базе данных системы отбора персонала и целостности информации, обрабатываемой в базе данных.

         4. Архитектура программного комплекса «Система отбора персонала».

         Внедрение результатов работы и связь с научными программами.

         Диссертационные исследования проводились на кафедре «Организация и технологии защиты информации» ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный институт менеджмента» при выполнении НИР в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2011)» - государственная регистрация информационной карты № 120228094128. Программа «Реализация ассоциативно- мажоритарной модели отбора персонала с оптимизацией на основе сигнатурного метода идентификации образов» как результат внедренческой научно-исследовательской работы используется кадровым агентством «Открытый мир». Программы для ЭВМ «Реализация ассоциативно-мажоритарной модели отбора персонала с оптимизацией на основе сигнатурного метода идентификации образов» и «Реализация доступа к системе отбора персонала мандатно-верификационным способом» внедрены в производственный процесс Центра занятости населения Оренбургского района.

         Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены на следующих научных конференциях: XII и XIV Международных научно-технических конференциях «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (Пенза, 2010); Международной научной конференции, посвященной 55-летию Оренбургского государственного университета (Оренбург, 2010); научно-практической конференции «История развития банковского дела в Оренбуржье», посвященной 145-летию Главного управления Центрального банка Российской Федерации по Оренбургской области (Оренбург, 2011).

         Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 4 работы - в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК. Получено 3 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ и 1 свидетельство о регистрации программного ресурса, представляющее собой учебно-исследовательскую программу для изучения и исследования системы.

         Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и четырех приложений. Основное содержание работы изложено на 117 страницах, включая 41 рисунок и 16 таблиц. Список использованных источников содержит 92 наименования.

         Похожие диссертации на Модели и алгоритмы системы отбора персонала на основе повышения достоверности данных при принятии решений

         

         Методы, модели и алгоритмы для системы поддержки принятия решений оптимизации потерь электроэнергии в системе электроснабжения промышленного предприятия Ларин Олег Михайлович

         Модели и алгоритмы поддержки принятия управленческих решений в системах комплексной безопасности многофункциональных высотных зданийНгуен Куанг Тханг

         

         Управление инвестиционным процессом развития региональной системы телерадиовещания на основе моделей и алгоритмов принятия решенийЗеленин Александр Юрьевич

         Модели и алгоритмы поддержки принятия решения в задаче адаптивного управления качеством педагогической системыФедюнин, Максим Леонидович

         

         Модели и алгоритмы принятия решения о производстве новых изделий на начальных этапах их разработкиТищенко Анастасия Анатольевна

         

         Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при управлении бизнес-процессами предприятия на основе оценки их эффективностиЕмельяненко, Александр Александрович

         

         Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при управлении региональным и муниципальным долгом на основе анализа рисковИстомин, Николай Алексеевич

         Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при управлении инвестициями с использованием структурированных финансовых продуктовЕфремов, Виталий Александрович

         

         Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при управлении операционными кассами банка Дубинин Евгений Николаевич

         

         Разработка оптимизационных функционально-ориентированных моделей ресурсоэффективности и алгоритмов принятия управленческих решений при планировании и организации работ в социальной сфереПлотников, Александр Алексеевич