СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ПРИЕМЛЕМОСТИ КАДРОВЫХ РИСКОВ ПРИ ПОДБОРЕ ПЕРСОНАЛА В МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ BIG DATA

В статье рассматривается разработка модели оценки приемлемости кадровых рисков при подборе персонала в металлургической промышленности с использованием технологий Big Data. Описываемая в статье модель основана на анализе больших объемов данных, что позволяет повысить точность прогнозирования поведения потенциальных сотрудников и снизить риски, связанные с наймом.

Координация кадровыми рисками является критически важным аспектом эффективного управления персоналом в условиях современного рынка труда. Металлургические предприятия сталкиваются с необходимостью комплексной оценки и выявления кадровых рисков при подборе коллектива. Технологии Big Data предоставляют новые возможности для создания моделей, которые позволяют прогнозировать поведение сотрудников в различных ситуациях и снижать риски, связанные с наймом.

Методология

Предлагаемая методология создания модели оценки приемлемости кадровых рисков включает в себя следующие этапы:

1. Определение признаков

Анализ специфики металлургической промышленности и идентификация факторов, влияющих на поведение сотрудников.

Сбор данных из различных источников, таких как резюме, социальные сети, системы управления персоналом и данные о производительности.

2. Анализ данных

Применение методов машинного обучения и анализа больших данных для выявления закономерностей и взаимосвязей между соответствующими признаками.

Генерация новых свойств на основе результатов анализа.

3. Создание набора данных для обучения модели.

Формирование комплекса параметров, включающего признаки, собранные на этапах 1 и 2.

Разделение набора данных на обучающий и тестовый.

4. Обучение и оценка модели

Обучение модели машинного обучения на обучающем массиве соответствующих параметров.

Оценка точности модели на тестовом наборе данных.

Внесение корректировок в модель при необходимости.

5. Интеграция модели

Интеграция модели в систему управления кадровыми рисками при подборе персонала.

Результаты

Разработанная модель была внедрена в металлургической компании и показала высокую эффективность в прогнозировании рисков, связанных с наймом новых сотрудников. Использование модели позволило компании снизить текучесть кадров, повысить производительность труда и улучшить соответствие сотрудников требованиям должностей.

Обсуждение

Предложенная методология позволяет создавать модели оценки приемлемости кадровых рисков, адаптированных к специфике металлургической промышленности. Использование технологий Big Data обеспечивает доступ к большим объемам данных, что повышает точность моделей и эффективность управления кадровыми рисками.

Разработка и внедрение моделей оценки приемлемости кадровых рисков на основе Big Data становится важным инструментом для металлургических предприятий, стремящихся повысить эффективность управления персоналом и снизить риски, связанные с подбором сотрудников. Предложенная методология предоставляет практическую основу для создания и применения моделей подобного рода, способствуя повышению конкурентоспособности предприятий в условиях современного рынка труда.

Список литературы:

1. Ишунин П.Н. Управление рисками персонала: проблемы и решения // Кадровик. Кадровый менеджмент. – 2011. – № 3. [Электронный ресурс]. –Режим доступа:  http://hr-portal.ru/article/upravlenie-riskami-personala-problemy-iresheniya?page=8 (дата обращения: 27.03.2024)
2. Цветкова, И.И. Классификация кадровых рисков // Экономика и управление. – 2009 – № 6. – С. 38–39.
3. Назаров А.В. Повышение эффективности подбора персонала с использованием «больших данных» в непродовольственном ритейлере // Hman Progress – 2018.