İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
www.jpit.az 39
UOT 004.02
Məmmədova M.H., Cəbrayılova Z.Q.
AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu, Bakı, Azərbaycan
depart15@iit.ab.az
İNSAN RESURSLARININ İDARƏ OLUNMASI MƏSƏLƏLƏRİNİN HƏLLİNDƏ
BÖYÜK VERİLƏNLƏRİN İSTİFADƏSİ İMKANLARI VƏ PROBLEMLƏRİ
Məqalədə böyük verilənlərin (BV) insan resurslarının idarə olunması (İRİO) məsələlərinin
həllində istifadəsi ilə bağlı vəziyyət təhlil edilmişdir. İRİO məsələlərinin həllində daha obyektiv,
müdrik qərarların qəbul olunmasında BV-nin istifadəsinin aktuallığı göstərilmişdir. BV və İRİO
məsələlərinin təmasında olan bir sıra tətbiqlər haqqında məlumat verilmiş, bu təmasın yaratdığı
imkanlar, perspektivlər və problemlər şərh edilmişdir. İRİO və BV-nin uğurlu təmasının təmin
olunması üçün bir sıra təkliflər verilmişdir.
Açar sözlər: böyük verilənlər, insan resurslarının idarə olunması, qərarların qəbulu, işə cəlb
etmə məsələsi.
Giriş
1980-ci ildən başlayaraq rəqəmsal saxlanılan informasiya təqribən hər 40 aydan bir iki dəfə artır
[1]. 2012-ci ildən bəri hər gün 2.5 ekzobayt (2.5 x10
60
bayt) informasiya hasil olunur [2]. Lakin
həndəsi silsilə üzrə artan verilənlərin 90%-i nəzərə alınmır, ya da nəzərə alınsa da, təhlil olunmur [3].
Cəmiyyətin bütün səviyyələrində böyük həcmli verilənlər massivinin formalaşması prosesi
gedir və bu “qorxulu böyük verilənlər” əsrinin gəldiyini bildirir [4]. BV elə verilənlər toplusudur
ki, onların emalı ənənəvi verilənlər bazasının toplanması, saxlanması, idarə edilməsi və analizinin
instrumental vasitələrinin imkanlarından kənardadır. Bu anlamda böyük həcmli verilənləri
ənənəvi sistemlərin vasitəsi ilə emal etmək çətindir və odur ki, bu verilənlər arasında korrelyasiya
qurmaqla əhəmiyyətli informasiyalar, biliklər əldə etmək üçün onlar analiz olunur.
[5]-də BV-nin istifadəsinin əhəmiyyətini qeyd edən müəlliflər BV analitikasının (BVA)
qərar qəbulunu yaxşılaşdırdığını önə çəkir, BVA-dan istifadə etməklə, demək olar ki, bütün
sahələrdə proqnozlaşdıma məsələlərini reallaşdırmaq mümkün olduğunu iddia edirlər. Bu
məqsədlə artıq IBM, HP, Cape Gemini, SAP, Accenture, Oracle Corporation, Microsoft kimi
nəhəng kompaniyalarda BV-nin realizasiyasına başlanıldığı göstərilir.
Odur ki, BV-nin tətbiqi tendensiyası bütün təşkilatlarda idarəetmə məsələlərinə, o cümlədən
İRİO-ya da inteqrasiya olunur. Belə ki, İRİO-nun planlaşdırma, təşkil etmə, nəzarət, yönləndirmə,
işə cəlb etmə, seçilmə və yerləşdirmə, əməyin qiymətləndirilməsi, təhsilləndirmə (ixtisasartırma),
motivasiya və s. kimi müxtəlif məsələləri özündə birləşdirdiyini nəzərə alsaq, İRİO sistemində
toplanan məlumatın həcmi haqqında təsəvvür yaratmaq olar. Lakin bu qədər informasiyaya malik
olduğu bir məqamda belə ənənəvi İRİO üzrə idarəetmə sistemləri insan resurslarının gələcək
inkişafı, işçilərin karyera yüksəlişi haqqında informasiya verməyə çətinlik çəkir. Bu baxımdan
BV fəlsəfəsinin İRİO-da istifadəsi müvafiq idarəetmə məsələlərinin həllində daha dəqiq və
obyektiv – müdrik qərarlar qəbuluna dəstək ola bilər [6].
BV-nin İRİO məsələlərinin həllinə inteqrasiyası
Əməkdaşlar haqqında informasiyanın həcmi zaman keçdikcə və müəssisə böyüdükcə
kəskin artır. Digər tərəfdən, əvvəlki əməkdaşlar haqqında köhnə məlumatlar müxtəlif səbəblər
üçün lazım ola bilər. Hər bir işçinin fərdi və təşkilat səviyyəsində olan bacarıqları, davranışı və
kompetensiyaları onun haqqında informasiyanın həcmini günbəgün artırır və bu məlumatlar
təşkilatda IRIO sistemlərinin əsasını təşkil edir. Ümumiyyətlə, hazırda İRİO sistemləri ideal
halda aşağıdakıları təmin etməlidirlər [7]:
-
hər bir işçinin professional arxivinin saxlanması;
-
vakant yerlərə namizədlərin çoxvariantlı (çoxkriteriyalı) yığımının nəticələri;
İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
40 www.jpit.az
-
testləşmə metodikası da nəzərə alınmaqla personalın attestasiyasının nəticələri;
-
ranqlaşdılmış şəkildə formalaşdırılmış kadr rezervi bazası;
-
əməkdaşların
əmək
fəaliyyətinin
(o
cümlədən,
idarəetmə
potensialının)
qiymətləndirilməsinin nəticələri (dövri olaraq).
Belə sistemlər:
-
əlavə əməkdaşlardan təcrid olunmağa;
-
kompaniyadakı neqativ halları üzə çıxarmağa;
-
personalın inkişafı üçün təlimə çəkilən xərclərə nəzarət etməyə;
-
motivasiyanın diaqnostikasına;
-
əməkdaşların maraqlarının artırılması üçün motivasiya mexanizmlərinin işlənilməsinə;
-
personalın yığılması və seçilməsinin müasir sisteminin işlənilməsinə;
-
kadrların optimal yerləşdirilməsinə;
-
kompaniyanın yeni ştat strukturunun layihələndirilməsinə;
-
personalın kəmiyyət və keyfiyyət parametrlərinin analiz olunmasına və s. imkan verir.
Bütün bu verilənlərin saxlanılması, onlara əlyetərliyin təmin olunması, onlardan rahat və
tez bir zamanda istifadənin təmin olunması məsələləri düzgün təşkil edilməzsə, bu verilənlər
yararsız, əhəmiyyətsiz ola bilərlər. Digər tərəfdən, hazırda insan resursları ilə əlaqəli olan və
müxtəlif mənbələrdən əldə olunan böyük həcmli verilənlər istifadə olunmaq üçün əlyetər
olmuşdur. Belə mənbələrə, ilk növbədə, əməkdaşla bağlı müxtəlif səpkili rəyləri formalaşdıran,
verilənləri əldə etməyə imkan verən:
veb səhifələri;
insanın özü haqqında sosial şəbəkələrdə yazdığı məlumatları;
insanların yaratdıqları elektron məktublar, sənədlər, icmallar, qeydləri;
əməkdaşların davranışlarını izləyən sensorlar, video kameralar, texniki qurğuların
göstəricilərini və s. aid etmək olar.
Hazırda kadr məsələsinin həllində qərarların qəbul edilməsi zamanı təcrübə və
proqnozlardan daha çox, məhz bu verilənlərin analizinə istinad olunur.
Göründüyü kimi, idarəetmə fəaliyyətinin mürəkkəbləşməsi və rəhbərlərin böyük həcmli
mürəkkəb, ziddiyyətli informasiya ilə yüklənməsi müxtəlif səviyyələrdə olan rəhbərlərə
qərarların qəbul edilməsi üçün lazım olan müxtəlif formatlı, strukturlaşdırılmış və
strukturlaşdırılmamış informasiyanın nizamlanmasını tələb edir. Rəhbərlik səviyyəsi nə qədər
yüksək olarsa, informasiya bir o qədər aqreqatlaşdırılmalıdır. Yuxarı səviyyədə olan rəhbər aşağı
səviyyədə əldə olunan informasiyanın dərindən emalı əsasında qərar qəbul etmək imkanı qazanır
və bu zaman müxtəlif rəqəm və qrafiki göstəricilər çoxluğuna deyil, müvafiq məsələninn həlli ilə
bağlı fəaliyyətin açar indikatorlarına istinad edir. Bu baxımdan BV-nin İRİO məsələlərinin
həllinə inteqrasiyası qərar qəbulunda DIKW (Data –verilən, Information-informasiya,
Knowledge-bilik, Wisdom-müdriklik) modeli üzrə müdriklik mərhələsinin reallaşmasına təminat
verir (şəkil 1) [8].
K
o
n
te
k
st
d
ən
a
sı
lı
o
la
ra
q
Dərk etmə
Şəkil 1. İnformasiya növlərinin fərqliliyini əks etdirən DIKW modeli
Verilənlər
İnformasiya
Biliklər
Müdriklik
Əlaqələrin dərk
edilməsi
Şablonların dərk edilməsi
Prinsiplərin dərk
edilməsi
İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
www.jpit.az 41
Hazırda insan resurslarının bilik əsasında idarə olunması səviyyəsinə yalnız müvafiq
texnologiyaların və proqram məhsullarının yaranmasından sonra nail olunmuşdur. İndi demək
olar ki, kompüter sənayesinin ən bariz nümunəsi olan ERP (Enterprize Resource Planning) –
müəssisə resurslarının idarə olunmasını dəstəkləyən sistemlərdən istifadə edirlər. ERP sistemləri
müəssisənin əməliyyatlarının (uçot, ödənişlərə nəzarət, hesabların ödənilməsi xərcləri və
investisya qaytarmalarının sürətləndirilməsi) effektivliyini artırmağa imkan verir. Ancaq bu
sistemlərin istifadəçiləri aşağı və orta səviyyədə olan menecerlərdir, yuxarı səviyyədəki rəhbərlər
hələ də onlardan yararlana bilmirlər.
Odur ki, İRİO-nun bütün mərhələlərində BVA yüksək keyfiyyətin və effektiv qənaətcil
nəticənin əldə olunması üçün vacibdir. İRİO-da BVA qismən strukturlaşmış və
strukturlaşdırılmamış verilənləri analiz etməklə, ixtiyari təşkilatda qərarların qəbulu və təşkilatın
inkişafı üçün lazım olan verilənlər, əhəmiyyətli informasiyalar arasında korrelyasiya əlaqələrini
müəyyənləşdirir. Bu verilənlər hər biri ayrılqda heç bir məna verməyən simvollar, ədədlər və s.
toplusu ola bilər, lakin onların interpretasiyası gələcəyin proqnozlaşdırılmasında böyük əhəmiyyətə
malik ola bilər, İRİO ilə bağlı müdrik qərarlar verilməsində istifadə oluna bilər. Belə ki, İRİO-da
BV-nin istifadəsi təşkilatda inkişafı, rəqabətə dözümlüyü, sürəti, şəffaflığı təmin edir [3, 6].
İRİO və BV-nin təması aktualdır, bu təmas təşkilatın yüksəlişinə və ona gizli potensial
imkanlarını reallaşdırmağa imkan verən strategiya qurması üçün lazımdır. Lakin heç də bütün
təşkilatlarda İRİO sistemləri belə təmasa hazır deyillər, baxmayaraq ki, onlarda bir sıra
idarəetmə proseslərinin (biznes proseslərin) avtomatlaşdırılması artıq neçə onilliklərdir ki, həyata
keçirilir. Bu onunla bağlıdır ki, çox az qisimdə təşkilatlarda lazımi verilənlərin toplanmasını
təmin edən ERP sistemləri istismar olunur. Bu sistemlər, yarandıqları ilk dövrlərdə yalnız
kadrların uçotu və əmək haqqının hesablanması üçün nəzərdə tutulurdularsa, hazırda kadr
menecmentinin bütün elementlərini: kadrların seçilməsi (yığılması), planlaşdırılması, təlimi,
qiymətləndirilməsi, yerləşdirilməsi və yenidən yerləşdirilməsi, motivasiyası və s. dəstəkləyirlər
(məsələn SAP (Almaniyada 1972-ci ildə yaradılıb, illik dövriyə 14 mlyd-dan çox olub), Qartner
(ABŞ), BAAN (Niderlandda 2003-cü ildə yaradılıb), Scala (İsveçdə 1978-ci ildə yaradılıb),
Navision (1983-cü ildə Danimarkada yaradılıb, hazırda Norveç, Almaniya, İspaniya, İngiltərə,
ABŞ-da istifadə olunur) və s.).
İRİO-da BV-yə gedən yol məhz bu sistemlərin reallaşdırılmasından keçir, belə ki, BV-nin
İRİO məsələlərinin həllinə inteqrasiyası aşağıdakı mərhələrdən ibarətdir [9]:
Mərhələ 1 – subyektiv qərarlar. Əvvəllər kompaniyalarda insan resursları (İR) üzrə
verilənləri toplayan sistemlər yox idi, odur ki, bu sahədə qərar qəbulu əldə olunmuş təcrübəyə
əsaslanırdı;
Mərhələ 2 – daxili informasiyanın istifadəsi. Verilənləri yığmağa kömək edən sistemlər
yarandı və İRİO qərarlarının dəstəklənməsi üçün “sadə verilənlər”in (məsələn, iqtisadi
məqsədəuyğunluq) toplanılmasına başlandı;
Mərhələ 3 – daxili standartların yaradılması və istifadəsi. İR xidmətləri təkcə öz xidməti
çərçivələrində olan verilənləri deyil, həm də kompaniyadaxili verilənləri öyrənməklə (vakant
yerlərə namizədlərin daxili rezervdən axtarılması, korporativ standartların formalaşması) öz
qərarlarını formalaşdırmağa başladılar.
Mərhələ 4 – dərin analitikanın aparılması. Bu mərhələdə İRİO-da marketinqə bənzər
analitikaya doğru addım atılır, kompaniyaya axın və cəlediciliyin analizi istiqamətində
tədqiqatlar sürətlənir. Bu mərhələdə kompaniyadaxili qarışıq istiqamətlərin analizi aparılır.
Mərhələ 5 – proqnozlaşdırma. Bu mərhələdə İRİO xidməti insan kapitalı ilə bağlı qəbul
olunan qərarların bütövlükdə kompaniyanın gələcək inkişafına təsirini təyin etmək üçün BV-dən
istifadəyə keçir. Kompaniyanın gələcək inkişafını təyin edən verilənlər kompaniyadaxili
verilənlərlə, yəni maliyyə, marketinq, satış və İRİO sistemlərində toplanmış verilənlərlə və
kompaniyadan kənar verilənlərlə: rəqiblər, bazar, ölkədə iqtisadi və siyasi vəziyyət haqqında
informasiya ilə təyin olunur.
İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
42 www.jpit.az
Bu gün İRİO-da kadrların planlaşdırılması, yerləşdirilməsi, yenidən yerləşdirilməsi və s.
üzrə Oracle, SAP, Workday, ADP, Ultimate, Infor (Lawson) kimi provayderlər (core
HR-provayderlər) və işə cəlb etmədə (talantların idarə olunması (TM)) Cornerstone On Demand
(son dövrdə 61% artmışdır), Silkroad, SumTotal, Lumesse, Halogen, PeopleFluent, Саба,
Kenexa (IBM tərəfindən yaradılmışdır) kimi provayderlər buludlarda (claudlarda) öz həllərini
təklif edirlər [10]. Bu həllər korporasiyanın İRİO üzrə menecerlərinə bir-iki ildən bir
modernləşmə sistemindəki problemlərin qarşısını almağa imkan verir. Aparılan tədqiqatlara
əsasən müəyyənləşdirilmişdir ki, 13% təşkilatlar vahid İR (core HR) sistemindən istifadə edirlər,
orta hesabla kompaniyalar 3–4 İRİO sistem əlavələrinə (məsələn, təlim (ixtisasartırma) sistemi,
işə cəlb etmə sistemi (TM), əmək resurslarının idarə olunması sisteminə (WFM)) malikdirlər
[10]. Aberdeen Group tərəfindən 2011-ci ilin dekabrında İRİO-da BV-nin tətbiqini önəmli sayan
126-dan çox təşkilatda araşdırma aparılmışdı. Araşdırma əsasında belə qənaətə gəlmişlər ki, core
HR, TM, WFM sistemlərindən istifadə edən şirkətlər öz nəticələrindən daha çox razıdırlar [3].
Hazırda İRİO-da BV, əsasən, iki istiqamətdə – işə cəlb etmə və personalın seçilməsi
məsələlərinin həllində istifadə olunur.
Namizədlərin işə cəlb edilməsində BV-nin istifadəsi
Müasir dünyada hər bir təşkilatın rəqabətqabiliyyətliyi onun malik olduğu insan
resurslarının biliyi, bacarıqları ilə təyin olunur və odur ki, daha bacarıqlı insanların təşkilata cəlb
edilməsi İR şöbəsinin əsas məsələsidir. Bu məsələnin ənənəvi yolla həlli aşağıdakı mərhələlərlə
müşayiət olunur: birincisi, rəhbər vakansiyanın olması haqqında məlumat verir; ikincisi, bu
məlumat korporativ portalda yayımlanır; üçüncüsü, maraqlananlar özləri barədə məlumatı
göndərirlər; dördüncüsü, kadrlar üzrə mütəxəssis onlara uyğun olan namizədi müsahibəyə dəvət
edir və müvafiq namizəd seçilənə kimi bu iş davam etdirilir. Seçim zamanı müsahibə verənin
təhsili, cinsi, yaşı, ixtisası, iş təcrübəsi önəmli rol oynayır. Lakin reallıq göstərir ki, bəzən
nəticələr aldadıcı olur. Belə ki, qısa müsahibə ərzində namizəd haqqında tam əhatəli məlumat
almaq mümkün olmur. Onlar yalnız namizədin verdiyi məlumatlara istinad edirlər. Belə birtərəfli
və bəzən də yanlış informasiyanın verilməsi nəticədən yayınmaya səbəb olur.
Google şirkəti müsahibə mərhələsinin uğurlu nəticəsinin gələcək effektiv fəaliyyətlə
bağlılığının olmadığını iddia edərək, bu mərhələdən imtina etmişdir [9]. Bu sahədə BV-nin
istifadəsi bu məqamları aradan qaldırmağa imkan verir. İlk növbədə BV müəssisələrə işçilərin
cəlb edilməsi üçün daha geniş platformanı təmin edir ki, bu da İnternetdir. Statisikaya görə, Çin
Xalq Respublikasında müəssisələrin üçdə iki hissəsindən çoxu işçilərin işə cəlb olunmasında
onlayn işə cəlb etmədən istifadə edir [11]. Kompaniya işə cəlb etməni sosial şəbəkələrə
inteqrasiya etdirir, işə cəlb etmədə BVA üçün önəmli olan ilkin məlumatları (məsələn,
namizədlərin CV məlumatları) toplayır, bununla da cəlb edilənlərin “böyük verilənlərin”in
analizi üçün bünövrəni formalaşdırır. Bundan əlavə, hətta vakansiya olmadığı halda belə
kompaniyalar namizədlər haqqında məlumatları mütəmadi olaraq toplayırlar. Sosial
şəbəkələrdən toplanmış informasiyalar namizədlər haqqında daha ətraflı məlumatın əldə
olunmasına yardım edir, məsələn, onun videgörüntülərini, həyat tərzini, sosial münasibətlərini,
bacarıqlarını və s. əldə etməklə, namizədin daha aydın və dəqiq “insan-portretini”
formalaşdırmağa imkan verir [12]. BVA-nın işə cəlb etmədə tətbiqinin uğurlu nəticələrindən biri
eQquest-x BVA proqramı ilə reallaşmışdır. Belə ki, dünyanın 1000-dən çox karyera saytı, 1,5
milyard işçi qrupu, 250 milyondan çox vakansiya təqdim edən sosial media mənbəyindən ibarət
olan BV və eQquest-x BVA proqramı kompaniyalara iş yerlərini planlaşdırmağa və onun
gələcək inkişafı (uğuru) ilə bağlı proqnozlar verməyə imkan vermişdir. İş yerini təqdim etməklə
və BVA-ya əsaslanmaqla, əməkdaşın işini xarakterizə edən müxtəlif verilənləri analiz etmək
olar, nəticədə kompaniya hər pozisiyaya (iş yerinə) uyğun namizədin tapılmasını daha tez və az
xərclə yerinə yetirə bilir [13]. Kompaniyaların 60%-dən çoxu BV və İRİO şistemlərində
toplanmış verilənləri analitik vasitələr əsasında tədqiq edir və bu da ənənəvi İR şöbəsinin
İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
www.jpit.az 43
fəaliyyətini inqilabi sürətdə dəyişir (şəkil 2).
Jupiter Networks İRİO departamentində verilənlərin intellektual əldə olunması üçün BV-
yə əsaslanan şəbəkə infrastrukturunu inkişaf etdirib. Kompaniya potensial işçini araşdırmaq üçün
Linkedin sosial şəbəkəsindən istifadə edir [3]. Beləliklə, kompaniya hər zaman potensial
perspektivli effektiv magistr və doktorantları, mühəndisləri işə cəlb etməyə nail olur.
Şəkil 2. BV-nin İRİO məsələlərinin həllinə inteqrasiyası
Əməkdaşların təhsilləndirilməsində (ixtisasartırmada) BV-nin tətbiqi
Müasir İRİO konsepsiyasına əsasən, personal hər bir təşkilatın dayanıqlı inkişafının əsas
hissəsidir, işçilərin bilik və bacarıq səviyyələrinin daima yüksəldilməsi onların iş
məhsuldarlığının artmasına imkan verir [14]. Ənənəvi ixtisasartırma, adətən, kompaniya
tərəfindən təşkil olunur. Kompaniya peşəkarları cəlb edir, işdən sonra və ya evdə işçilərin
hazırlığını planlaşdırır. Hansı yolun seçilməsindən asılı olmayaraq, kompaniya bu işə çoxlu
maddi, maliyyə və insan resursu ayrılmalı olur. Bu tipdə hazırlıq ənənəvi sinif tədrisini xatırladır
ki, bu da öyrənənlərin müxtəlif tələblərinin effektiv ödənilməsini təmin etməyə bilər. BV
erasının başlaması bu problemin də həllinə müsbət təsir göstərir.
BV kontekstində əlyetər və birgə istifadə üçün nəzərdə tutulmuş informasiyalardan
yararlanmaq daha rahatdır və hər bir kəs ixtiyari vaxtda və istənilən anda şəbəkədən ona lazım
olan informasiyanı asanlıqla əldə edə bilər. Bundan əlavə, hazırda bir çox təşkilatlar peşəkar
şəbəkə ixtisasartırma kurslarının təşkilini inkişaf etdirirlər. Hər bir kompaniya konkret
vəziyyətinə uyğun gələn belə şəbəkəni özündə sazlaya bilər və bu təcrübə artıq əksər
kompaniyalarda formalaşmaqdadır. Belə proqram təminatı hər bir əməkdaşın davranışına uyğun
verilənləri qeyd edə bilər, onlar da ixtisas artırmaq üçün öz tələblərinə uyğun olaraq sistemdən
onlayn istifadə etməklə yanaşı, həm də özlərinə uyğun gələn tədris formasını seçə bilərlər. Belə
ki, işçi öz təhsillənməsini daha məqsədyönlü təşkil edə bilər və tədrisin keyfiyyətini artıra bilər.
İşçi hər anda onlayn test ala bilər, bu da effektiv təhsil almağa imkan yaradar və təhsilin
effektivliyini artırar. Belə yanaşma bir qədərdən sonra tədrisin göstəricilərinə görə fərdin təhsil
səviyyəsini xüsusi proqram vasitəsilə proqnozlaşdırmağa imkan verir [15]. Bundan əlavə, belə
yanaşma menecerlərin personalın kurslarda yeni bacarıqlara yiyələnməsini idarə etməsinə və
işçilərin təhsil prosesinə nəzarət etməsinə imkan verir.
İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
44 www.jpit.az
Əməkdaşların fəaliyyətinin qiymətləndirilməsində BV-nin tətbiqi
İRİO-nun müasir konsepsiyasına əsasən, əməkdaşların qiymətləndirməsi çox önəmli bir
məqamdır. Hal-hazırda personalın qiymətləndirilməsində ekspert qiymətləndirilməsi, test
yanaşması və kompleks qiymətləndirmə formalarına böyük yer verilir. Lakin bu metodlar çox
subyektivdir. Odur ki, ənənəvi təcrübəni öyrənərək, tədqiqatçılar BV texnologiyasından istifadə
etməklə personalın fəaliyyətinin daha effektiv qiymətləndirilməsi və onların klassifikasiyası kimi
bir sıra problemləri araşdırırlar [16]. Bu tədqiqatların kontekstindən çıxış edərək qiymətləndirmə
metodlarında BV-nin istifadəsi analiz olunur. Hazırda BV-nin tətbiqi ilə kompaniyalarda nəhəng
sistemlər qurmaqla hər hansı bir işçinin cari vəziyyəti ilə onun kompetensiya “portreti”
arasındakı fərqi təyin etmək olar [17]. Bu fərqlilik texniki təcrübəyə, bacarığa, şəxsi
göstəricilərə, hətta psixoloji amillərə əsaslana bilər. Bu göstəricilərin mənbəyi isə iş yerində
işçinin izlənilməsi (iş yerində quraşdırılmış videokameralar vasitəsi ilə onun iş gününü necə
keçirməsi), sosial şəbəkələrdə işi ilə bağlı fikirləri, işdən kənar yerlərdə davranışı (məsələn,
ictimai yerlərdə quraşdırılmış vdeokameralar və s.) ola bilər. Belə yanaşma kompetensiya
modelinin qurulmasında bir yenilik olmaqla yanaşı, işçilərin işə qəbulunda standart kimi qəbul
oluna bilər. Bu əsasda nəzərdə tutulur ki, BV İRİO-da əməkdaşların qiymətləndirilməsində
müdrik qərarlar qəbulunu təmin edəcəkdir.
İşçilərin motivasiyasında BV-nin tətbiqi
Hər bir kompaniyanın əmək haqqı sistemi onun əməkdaşları cəlb etməsində ən mühüm
göstəricidir, lakin müəssisə rəhbərləri üçün də işçinin fəaliyyətinə görə məvacibin ödənilməsi
onun motivasiyasını şərtləndirən vacib məsələdir. Əslində reallıq belədir ki, əmək haqqı
sistemində bütün kompaniyalar problem qarşısında qalır [18].
Ənənəvi olaraq işçilərin fəaliyyət sistemi əksər vaxt daha çox keyfiyyət və az qisimdə
kəmiyyət ifadələrində əks olunur, odur ki, ödənişin səviyyəsi heç də fəaliyyətin nəticəsi ilə tam
üst-üstə düşmür. Əmək haqqı əməkdaşların fəaliyyətinin (məhsuldarlığının) yüksək və aşağı
səviyyədə olduğunu real olaraq əks etdirmir və bu da əməkdaşların məsuliyyət hissini azaldır.
İRİO üzrə menecerlər üçün də gündəlik fəaliyyətin qiymətləndirilməsini aparmaq çox çətin
məsələdir. Lakin BV-nin təsiri ilə kompaniya hər bir işçinin gündəlik iş yükünü, onun gördüyü
işin konkret mahiyyətini və işçinin məqsədinə nə qədər nail olduğunu qeyd edə bilər, sonra isə
bu verilənlərin hesablama buludlarında emalını, analizini apara bilər [19]. Nəhayət, keyfiyyət
standartlarına uyğun olaraq əmək haqqı avtomatik ödənilə bilər. Bu əməliyyatların reallaşması
işin effektivliyini artırmaqla yanaşı, həm də insan kapitalına qoyulan biznes-investisiyanı azalda
bilər. Bu məqsədlə bir sıra kompaniyalarda iş yerlərində əməkdaşların davranışını izləyən video
qurğuların quraşdırılmasına başlanılmışdır [20]. Təbii ki, belə yanaşmalar işçilərin fərdi
məlumatlarının təhlükəsizliyi ilə bağlı problemlərin həllini daha da aktuallaşdırır [7].
İRİO məsələlərinin həllində BV-nin tətbiqi problemləri
İRİO məsələlərinin həllində BV-nin yaratdığı imkanlardan istifadə edilməsi kompaniyalar
qarşısında yeni perspektivlər açır, müdrik qərarların qəbul olunmasına, gələcəyin
proqnozlaşdırılmasına şərait yaradır. Lakin bu imkanların reallaşdırılması aşağıdakı problemlərin
həll edilməsini tələb edir [21, 22]:
Kadr problemi – kompaniyaların təkcə BV-yə malik olması kifayət deyil,
kompaniyalar həmin verilənlərdən necə, nə vaxt və harada daha yaxşı üsulla, metodla istifadə
etməyi bacaran liderlər qrupuna, kadrlara malik olmalıdırlar. Bu kadrlar müxtəlif texniki
bacarıqlara malik olmalıdırlar və cədvəl 1-də onların kateqoriyalar üzrə bacarıqları təsvir
edilmişdir [23, 24].
SAS-ın hesabatına əsasən, 2008-ci ildən 2013-cü ilə qədər olan dövrdə BV üzrə işçilərin
sayı orta hesabla 10 dəfə artmışdır. BV işçiləri ildə 55000 funt əmək haqqı qazanırlar, bu da
informasiya texnologiyaları üzrə çalışan mütəxəssislərin maaşından 2% çoxdur. SAS-ın
İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
www.jpit.az 45
proqnozuna görə, 2013-cü ildən 2020-ci ilə qədər olan dövrdə BV üzrə mütəxəssislərə tələbat
160% artacaq, bu da BV üzrə olan iş yerlərinin sayının 346000 artması deməkdir [23, 24].
Cədvəl 1
BV üzrə tələb olunan kadr ixtisasları və onların malik olduqları bacarıqlar
ixtisas
Lazımi bacarıqlar
1.
BV yaradıcısı
NoSQL, Java, JavaScript, MySQL, Linux, CSS
2.
BV layihələndiricisi
Oracle, Java, SQL, Hadoop, SQL
Server, verilənlərin modelləşdirilməsi, ETL,
müəssisənin arxitekturası, analitika
3.
BV analitikləri
Oracle, SQL, Java, verilənlərin modelləşdirilməsi,
ETL, analitika, verilənlərin analizi
4.
BV administratoru
Linux, MySQL, Puppet, Hadoop, Oracle, qəzaların
bərpası
5.
BV layihə meneceri
Oracle, Netezza, Business Objects, Hyperion, Agile
Software Development – PRINCE2
6.
BV dizayneri
Oracle, SQL, Netezza, SQL Server, Informatica,
MySQL, Unix plus ETL, verilənlərin
modelləşdirilməsi, analitika, CSS,
Unit Testing, Data Integration, Data Mining.
7.
Verilənlər üzrə alim
Hadoop, Java, NoSQL, C++ , süni intellekt, Data
Mining, analitika
Verilənlər elminin qıtlığı bəzi sektorlarda bir sıra məhdudiyyətlərə səbəb olur.
BVA-nın məqsədi şəxslərin əhəmiyyətli qərarlar qəbul etməsinə şərait yaratmaqdır. Bu, böyük
həcmli verilənləri analiz edə bilən verilənlər üzrə alimlərin (data scientists) cəlb edilməsi yolu ilə
həyata keçirilir. Bu da öz növbəsində verilənlər üzrə alimin və verilənlər elminin meydana
gəlməsinə zərurət yaradır. Verilənlər elmi (data science) bir çox sahələrə aid üsulların və
nəzəriyyələrin: riyaziyyat, riyazi statistika, verilənlər mühəndisliyi, obrazların tanınması,
qabaqcıl
texnologiyalar (advanced
computing),
vizuallaşdırma,
qeyri-müəyyənliyin
modelləşdirilməsi, verilənlər anbarı (data warehouse), yüksək məhsuldarlıqlı texnologiyalardan
(high performance computing) ibarətdir [25]. Rəqəmsal sferadakı yüksəliş strukturlaşdırılmamış
verilənlərin strukturlaşdırılmasına və analizinin aparılmasına imkan yaratmaqla zəngin verilənlər
mənbələrini formalaşdırır, mənbələr arasında əlaqə yaradır. Verilənlərin daima artdığı və
problemlərin dəyişdiyi rəqabət mühitində verilənlər elmi qərar qəbul edən şəxsə artıq
analizlərdən əl çəkərək konkret həllə keçməyə imkan yaradırlar.
BV-nin strukturlaşdırılmış verilənlərlə birgə istifadəsi. Əslində bu gün BV onunla
bağlı anlayış və metodların işlənilmə dövrünü yaşayır, bu metodlar hələ mükəmməllikdən
uzaqdırlar [9]. Odur ki, BV-nin hələ də ənənəvi strukturlaşmış verilənlərlə birgə istifadəsini
qeyri-mümkün hesab edənlər var. Çünki hələ tam olaraq belə imkanı yaradan mükəmməl metod
yoxdur, müəyyən mənada münasib metodlar işlənilir.
Əməkdaşların fərdi məlumatlarının təhlükəsizliyinin təmini. BV-nin işlənilməsi və
tətbiqi insanlara və müəssisələrə uğurlar gətirməklə yanaşı şəxsi həyat və kommersiya sirlərinin
toxunulmazlığı ilə bağlı təhlükələri artırır. IDC statistikasına görə, 2010-cu ildə verilənlərin
yalnız üçdə bir hissəsindən az qismi mühafizə olunurdusa, 2020-ci ildə bu beşdə iki hissəyə
çatacaqdır [26, 27].
Bu problemlə bağlı vəziyyətin ciddiliyini təsəvvür etmək üçün Avropa Komissiyasının
rəsmi saytında dərc edilmiş “İşçinin fərdi məlumatlarının qorunması”adlı yazıda deyilmiş bir
İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
46 www.jpit.az
fikrə diqqət etmək kifayətdir: “... İRİO sahəsində fərdi məlumatların toplandığı informasiya
texnologiyaları vasitələrinin istifadə olunduğu yerlərdə əməyin təşkilinin gücləndirilməsi və
genişləndirilməsi tələb edilir. Əks halda əmək fəaliyyəti ilə şəxsi həyat arasında uçurumun
dərinləşməsi müşahidə olunmaqdadır...” [28].
Beynəlxalq təcrübə göstərir ki, İRİO sistemlərinin inkişafı yolunda əsas maneələrdən biri
işçinin fərdi məlumatlarının konfidensiallığının və təhlükəsizliyinin təmin olunmasıdır [28, 29].
Belə ki, öz əməkdaşları barədə bütün məlumatlara əlyetərliyi olan hər bir təşkilat bu
məlumatların konfidensiallığına və təhlükəsizliyinə zəmanət verməlidir. İşçi haqqında hər hansı
məlumat hansı informasiya daşıyıcısında saxlanılmasından asılı olmayaraq konfidensial
olmalıdır.
İşçinin fərdi məlumatlarının informasiya təhlükəsizliyi və qorunması standartlaşma üzrə
beynəlxalq təşkilatın 2000-ci ildə qəbul etdiy ISO 77799 standartı ilə tənzimlənir [30]. Bu
standartın əsasını 1995-ci ildə Böyük Britaniyada qəbul olunmuş BS 7799 “informasiya
təhlükəsizliyinin idarə olunmasının praktiki qaydaları” standartı təşkil edir. Bu standarta görə
informasiya təhlükəsizliyi rejimi:
-
təşkilati (inzibati və prosedur) səviyyədə – təşkilatın qarşısına qoyduğu məqsəd və bu
məqsədə nail olamaq üçün apardığı təhlükəsizlik siyasəti ilə;
-
prosedur səviyyədə – personal üçün informasiya təhlükəsizliyi qaydaları, həmçinin fiziki
mühafizə tədbirlərinin işlənilməsi və yerinə yetirilməsi ilə;
-
texniki (aparat-proqram) səviyyədə – sınaqdan keçirilmiş və sertifikatlaşdırılmış qərarların
tətbiqi, standart əks tədbirlər: ehtiyat nüsxələrinin saxlanması, antivirus və parolla
qorunma, şəbəkələrarası ekran, verilənlərin şifrlənməsi və s. ilə təmin olunur.
2013-cü ildə ISO 77799 standartının əsasında ISO 27002 standartı işlənilmişdir. ISO
27002 standartı “Təşkilat daxilində informasiya təhlükəsizliyinin idarə edilməsi, həyata
keçirilməsi, saxlanması və inkişaf etdirilməsi üçün yaradılmış təlimatlar və ümumi prinsiplər”
adlanır. Bu standartda ilk dəfə olaraq konkret sahələr (məsələn, səhiyyə, istehsal və s.) üzrə
təhlükəsizlik məsələlərinin xüsusiyyətləri nəzərə alınmışdır, standart 114 elementi əhatə edən 14
nəzarət bəndindən ibarətdir [31].
Nəticə
Bu gün BVA idarəetmədə qərarların qəbulu və proqnozlaşdırmanın daha qabaqcıl və
effektiv üsulu hesab edilir. Onun İRİO sistemində toplanmış verilənlərlə birgə istifadəsindən
əməkdaş haqqında bir çox yenilikləri bilmək olar. Əldə olunmuş nəticələr əsasında isə İRİO üzrə
mütəxəssislər bu və ya digər biznes transformasiyaları daha yaxşı hiss edə bilərlər. Bu isə öz
növbəsində düzgün qərarlar qəbul edilməsinə kömək edər [32]. BVA İR üzrə menecerlərə:
maliyyə xərclərini və zaman itkilərini minimallaşdırmağa;
personalın idarə olunması və inkişafında yeni təşəbbüslərin həyata keçirilməsi risklərini
azaltmağa;
təşkilatın işinin vahid texnoloji platformada inkişaf etdirmək və dəstəkləməklə bütün
təşkilatın işini daha yaxşı proqnozlaşdırmağa və planlaşdırmağa imkan verir.
Bu baxımdan İRİO və BV-nin uğurlu təmasının təmin olunması üçün aşağıdakı
mərhələlərin yerinə yetirilməsi tələb edilir:
dağınıq, pərakəndə və uzlaşmayan verilənlərdən uzaq olmaq lazımdır. Bunun
üçün ilk addım identifikasiyadır, yəni İRİO üzrə konkret məsələnin həlli üçün hansı verilənlərin
lazım olması müəyyənləşdirilməlidir. Əksər vaxt İRİO şöbələri ənənəvi təcrübəyə uyğun olaraq
verilənləri müxtəlif formatlarda saxlayırlar. BV-yə doğru miqrasiya İRİO-ya aid olan verilənləri
müxtəlif informasiya sistemlərində identifikasiya etməyə və onların inteqrasiyası üçün
strategiyanı müəyyənləşdirməyə imkan yaradır;
Vahid interfeysin istifadəsi. Təşkilat daxilində verilənlərin necə toplandığını bilmək
– BV-nin emalının uğurlu strategiyasının qurulmasında fundamental vacib məqamdır. Sadəcə
İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
www.jpit.az 47
olaraq verilənlərin avtomatik olaraq yığılması və bir mərkəzdən idarə olunması təmin
olunmalıdır;
Sadədən başlamalı, yəni lazım olan verilənlərin tipini və onların toplanması üsulunu
bilən kimi hansı analizin aparılacağını həll etmək lazımdır. Effektivliyin və sadəliyin
dəstəklənməsi üçün sadə qarşılıqlı əlaqələrdən başlamaq lazımdır ki, bu da BV-nin analizinin
necə aparılacağı və onun köməyilə hansı nəticələrin əldə oluna biləcəyini başa düşməyə kömək
edəcəkdir. Daha sonra isə analizin mürəkkəbliyini artırmaq, İRİO-da proqnoz analitikanı
dərinləşdirmək olar.
Belə yanaşma kompaniyanın məqsədlərinə cavab verən BV əsaslı İRİO-strategiyanı
reallaşdırmağa imkan verəcəkdir.
Ədəbiyyat
1.
Ingram Microdata center report on “4 Big Data Use Cases in the Manufacturing Industry”,
www.ingrammicroadvisor.com/big-data/4-big-data-use-cases-in-the-manufacturingindustry
2.
www.cio.com/article/2386531/healthcare/healthcare-6-big-data-analytics-use-cases
forhealthcare-it.html
3.
Big Data in Human Resource Management – Developing Research Context,
file:///C:/Users/HP/Downloads/Big%20Data%20in%20Human%20Resource%20Manageme
nt%20.pdf
4.
Valle L.S., Lesser E., Shockley R., Hopkins M.S. and Kruschwitz N. Big Data, Analytics
and the Path from Insights to Value // MIT Sloan Management Review, 2011, vol.52, no. 2,
pp.74–82.
5.
Scott C.W., Will T.A.H. Three Business and Societal Cases for Big Data: Which of the
Three Is True? // IEEE Engineering Management Review , 2014, vol.42, no.3, pp.65–72.
6.
Zang S., Ye M. Human Resource Management in the Era of Big Data // Journal of Human
Resource and Sustainability Studies, 2015, no.3, pp.41–45.
file:///C:/Users/HP/Downloads/JHRSS_2015031714271747%20(1).pdf
7.
Cəbrayılova Z.Q. İnsan resurslarının idarə olunması sistemlərində fərdi məlumatların
qorunması // İnformasiya cəmiyyəti problemləri, 2015, №2, s.26–34.
8.
Bellinger Gene, Durval Castro and Anthony Mills. "Data, information, knowledge, and
wisdom." 1997/2004. http://courseweb.lis.illinois.edu
9.
Большие данные BigData для HR. Как увидеть личность за цифрой? // Журнал
Компетенции.
http://hr-media.ru/bolshie-dannye-bigdata-dlya-hr-kak-uvidet-lichnost-za-
tsifroj/-dekabr-yanvar2015
10.
“7 Reasons HR Technology Is So Hot Today”
www.forbes.com/sites/joshbersin/2013/05/31/7-reasons-hr-technology-is-so-hot-today/
11.
Huang S.L. and Xiang J. Big Data Light up “Wisdom” of Human Resources Management
System // Science & Technology for Chinese Mass Media, 2013, no.12, pp.76–78.
12.
Dong X.H., Ying A., Guo J. G. Research on the Application of the Big Data Technology in
the Network Recruitment // Human Resource Development of China, 2014, v.18, pp.37–41.
13.
www.equest.com/solutions/big-data-for-hr/
14.
Tian H. The Concept, Thinking of Human Resources Management Based on the Era of Big
Data // Human Resources, 2014, no.20, pp.162–163.
15.
He Y. Management Innovation in “the Era of Big Data” // Human Resources, 2013, no.10,
pp.62–63.
16.
Zhou G.H. Thinking on Human Resources Management Based on the Value of Big Data //
Science Mosaic, 2013, no.12, pp.104–107.
17.
Wang D.H. Evidence-Based Human Resource Management in the Era of Big Data //
Chinese and Foreign Entrepreneurs, 2013, no.8, pp.159–168.
18.
Wu Z.Y. Research on Model of Human Resources Management System Based on Cloud
Computing // China Computer & Communication, 2012, no.8, pp.142–143.
İnformasiya texnologiyaları problemləri, 2016, №1, 39–48
48 www.jpit.az
19.
Wei B. The Recruitment Management System Based on Cloud Computing Model // Science
& Technology Information, 2012, no.19, pp.108–109.
20.
The Big Data Opportunity for HR and Finance. Harvard Business Review
https://hbr.org/resources/pdfs/comm/workday/workday_report_oct.pdf
21.
Capgemini Consulting: Big Data trends & challenges
www.consultancy.uk/news/1516/capgemini-consulting-big-data-trends-challenges
22.
“BIG DATA: A Management Revolution”
https://hbr.org/2012/10/big-datathe-management-revolution/ar
23.
SAS report on “Big Data Analytics an assessment of demand for labor and skills, 2012-
2017”, 2013.
www.e-skills.com/Documents/Research/General/BigDataAnalytics_Report_Jan2013.pdf
24.
SAS report on “Big Data Analytics assessment of demand for labour and skills, 2013-2020, 2014.
www.e-skills.com/Documents/Research/General/BigData_report_Nov14.pdf
25.
Liebowitz J. Business analytics: an introduction, 2013, 288 p.
26.
Zhao J. How to Make the Enterprise Human Resources Management Adapt to Conditions
during the Age of the Big Data // Human Resource Development of China, 2012, no.4, pp.13–16.
27.
Meng X.F., Ci X. Big Data Management: Concepts, Techniques and Challenges // Journal of
Computer Research and Development, 2013, no.50, pp.146–169.
28.
http://ec.europa.eu/social/main.jsp?catId=708
29.
Трудовой кодекс Российской Федерации, www.consultant.ru/popular/tkrf/14_18.html#p1884
30.
www.praxiom.com/iso-17799-2000.htm
31.
www.27000.org/iso-27002.htm
32.
https://blogs.oracle.com/applications/entry/three_steps_to_get_big
УДК 004.02
Мамедова Масума Г., Джабраилова Зарифа Г.
Институт Информационных Технологий НАНА, Баку, Азербайджан
depart15@iit.ab.az
Возможности и проблемы использования больших данных в решении задач
управления человеческими ресурсами
В статье проанализирована ситуация, связанная с использованием больших данных (БД) в
решении задач управления человеческими ресурсами (УЧР). Показана актуальность
использования БД в принятии более объективных и мудрых решений в задачах УЧР.
Отмечены некоторые приложения, существующие в стыке БД и задач УЧР, изложены
возможности, перспективы и проблемы этой интеграции. Предложены некоторые
рекомендации для успешной интеграции БД и задач УЧР.
Ключевые слова: большие данные, управление человеческими ресурсами, принятие
решений, отбор персонала.
Masuma H. Mammadova, Zarifa G. Jabrayilova
Institute of Information Technology of ANAS, Baku, Azerbaijan
depart15@iit.ab.az
Opportunities and challenges of big data integration in solving the problems of human
resource management
The article analyzes the state of big data (BD) integration in solving the problems of human
resource management (HRM). The urgency of the use of BD in making more objective and wise
decisions in problems of HRM is shown. Some applications in common in BD and HRM
objectives are highlighted, integration opportunities, prospects and problems are presented. Some
recommendations are proposed for the successful integration of BD and HRM objectives.
Keywords: big data, human resource management, decision-making, personnel recruitment.
Dostları ilə paylaş: |