Разработка модуля инфографического моделирования для аналитической системы подбора персонала на основе анализа данных о кандидате

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………7
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИЗУЧЕНИЮ ПРОЦЕССА ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА В КОМПАНИЯХ………………………………………………………………12
1.1 ПОНЯТИЕ HR-АНАЛИТИКА. ДЛЯ ЧЕГО ОНА НУЖНА?..............12
1.2 СУЩНОСТЬ И ОСОБЕННОСТИ ПОДБОРА КАНДИДАТОВ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ……………………………………13
1.3 ТЕХНОЛОГИЯ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА………………………..15
1.4 СТУПЕНИ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА……………………………..22
1.5 АКТУАЛЬНОСТЬ BIG DATA В ПРОЦЕССЕ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА НА ВАКАНСИЮ……………………………………………………24

2.1 ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ИНФ-ГРАФИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА……….27
2.2 ПРОГРАММЫ ИНФ-ГРАФИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА……………..29
2.3 ВОЗМОЖНОСТИ ПАКЕТА ORANGE.
ОПИСАНИЕ ИНТЕРФЕЙСА………………………………………………..31
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДУЛЯ ИНФОГРАФИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПО ПОВЫШЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЛЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА…………35
3.1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ…………………………………………..35
3.2 ПОСТРОЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ГРАФИКОВ
ПО КРИТЕРИЯМ………………………………………………………………...37
3.3 АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ……………………………….44
ГЛАВА 4. ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ВКР………………...48
4.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ПРОВЕДЕННЫХ
РАБОТ…………………………………………………………………………..48
4.2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ И ОТЧИСЛЕНИЙ НА СТРАХОВЫЕ ВЗНОСЫ………………………………………………………50
4.3 ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАСХОДОВ НА ЭКСПЛУАТАЦИЮ ОБОРУДОВАНИЯ…………………………………………………………………52
4.4 ОПРЕДЕЛЕНИЕ АМОРТИЗАЦИОННЫХ ОТЧИСЛЕНИЙ………53
4.5 РАСЧЕТ СОВОКУПНОЙ СТОИМОСТИ ЗАТРАТ………………...54
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………..55
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ………………………..60

Весь текст будет доступен после покупки

Концепция больших данных (Big Data) существует уже много лет. Большинство организаций теперь понимают, что, если они собирают все данные, поступающие в их бизнес-процесс, они могут применять аналитические методы и получать от этого значительную ценность. Но даже в 1950-х годах, за десятилетия до того, как появился термин «большие данные», компании использовали базовую аналитику (по сути, цифры в электронной таблице, которые были проверены вручную), чтобы выявить идеи и тенденции.
Однако новые преимущества, которые приносит аналитика больших данных, — это скорость и эффективность. Когда как пару лет назад бизнес
собирал бы информацию, проводил аналитику и обретал информацию,
которая могла бы быть применена для будущих решений, сейчас этот
бизнес может найти идеи для незамедлительных решений. Способность работать быстрее и оставаться гибкими даёт организациям конкурентное преимущество, которого у них раньше не было. Аналитика больших данных помогает организациям использовать свои данные для выявления новых возможностей. Это, в свою очередь, приводит к более разумным бизнес-шагам, более эффективным операциям, более высокой прибыли и более счастливым клиентам.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1. ТЕХНОЛОГИЯ BIG DATA И СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ.

1.1 ПОНЯТИЕ HR-АНАЛИТИКИ. ДЛЯ ЧЕГО ОНА НУЖНА?

Аналитика — это не просто таблицы с некими данными. Хороший специалист способен ликвидировать беспорядок в метриках, категоризировать основные данные, продумать объем выручки и расходов на сотрудника, показать его значимость, просчитать часть фонда оплаты труда в выручке, предсказать возможность ухода сотрудника. Все это без исключения позволяет результативно работать над удержанием и лояльностью сотрудников, вовлеченностью, развитием и обучением.
За последнее десятилетие HR-функция заметно эволюционировала. Пройден длинный путь от традиционного сбора информации о сотрудниках до big-data и аналитики при помощи искусственного ума. Использовать данные, строить и проверять гипотезы, из которого следуют глубокие выводы и влияние на бизнес – такая действительность 2021 года. Вот поэтому среди трендов по управлению персоналом HR-аналитика держит до сих пор лидерскую позицию.
HR-специалисты знают, что с бизнесом эффективнее всего разговаривать на языке цифр. Красивые рисунки и истории, берущие за душу, никого не убедят, если нет подтвержденных данных. Вот поэтому эйчарам приходится погружаться в аналитику, изучать статистические методы.
В целом, HR-аналитика нацелена на то, чтобы повысить производительность и предсказать более удачные модели работы с ресурсами компании. Дополнительным бонусом идет снижение количества ошибок от воздействия человеческого фактора при принятии решений. Таким образом, HR-аналитика помогает избежать излишних финансовых затрат и потери времени с помощью системного подхода и прогнозирования. Сегодня, когда компании оценивают свои данные, у них есть широкий выбор настраиваемых и аналитических инструментов в реальном времени. Перед реализацией мы должны получить ясность в отношении конкретного варианта использования, а также характера и объема данных.
1.2. СУЩНОСТЬ И ОСОБЕННОСТИ ПОДБОРА И ОТБОРА КАДРОВ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
В наше время, в условиях рынка качественность подбора персонала стала важнейшим фактором в работе организации. Каждой организации нужно выявлять самых лучших и подготовленных специалистов из огромного количества кандидатов на вакансию, затем, чтобы оставаться конкурентоспособной. Подбор среди абсолютно всех кандидатов наиболее подходящего и нужного для определенной работы, является основой успеха организации. С проблемой подбора персонала и его последующего обучения сталкивается любая организация, но решают ее все организации по-разному. Подбор персонала – самый важный и ответственный момент в распоряжении кадрами, может зависеть от конкретных людей, от их знаний, компетентности, квалификации и мотивации. Неверный шаг при подборе персонала могут плохо отразиться на эффективности работы в организации.
Популярный HR-спец. Д. Е. Мякушкин в своём пособии «Отбор и подбор персонала» описывает подбор и отбор как процесс исследования психологических и профессиональных свойств кандидатов с целью установления его пригодности для исполненья обязанностей, и последующий выбор среди кандидатов более подходящих с учётом соответствия его квалификаций, специальности, собственных качеств и способностей характеру деятельности, интересам организации и самого работника.
Рассмотрим точки зрения нескольких авторов о сущности подбора персонала.
Подбор персонала или рекрутинг — это процесс, являющийся одной из основных обязанностей HR-менеджеров или рекрутеров.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Data Creation and Replication Will Grow at a Faster Rate than Installed Storage Capacity, According to the IDC Global DataSphere and StorageSphere Forecasts – URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS47560321 (дата обращения: 14.04.2021)
2. Understanding the 5 Vs of big data: volume, velocity, variety, veracity & value – URL: https://www.bornfight.com/ (дата обращения: 21.01.2021)
3. Data types and applications: Structured vs unstructured data URL: https://levity.ai/blog/ (дата обращения: 28.05.2021)
4. Data Warehouse vs Data Lakes - URL https://www.bigdataschool.ru/blog/lsa-data-warehouse-architecture.html (дата обращения: 23.04.2021)
5. Big Data хранилища – URL: https://chernobrovov.ru/articles/kuda- slit-big-data-ili-zachem-vam-ozero-dannyh.html (дата обращения: 23.04.2021)
6. Big Data: перспективы развития, тренды и объемы рынка данных
– URL: https://delprof.ru/press-center/open-analytics/big-data-perspektivy- razvitiya-trendy-i-obemy-rynka-bolshikh-dannykh/ (дата обращения 06.02.2021)
7. Технологии big data: как анализируют большие данные, чтобы получить
максимум прибыли – URL: https://zen.yandex.ru/media/mcs/tehnologii-big-data-kak-analiziruiut-bolshie- dannye-chtoby-poluchit-maksimum-pribyli-5f1ffdc6e64e143125b5ff43 (дата обращения: 10.02.2021)
8. Лекция 11: Технология публикация-подписка для WebSphere MQ
– URL: https://intuit.ru/studies/courses/54/54/lecture/1607 (дата обращения: 28.01.2021)

Весь текст будет доступен после покупки