автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Совершенствование управления информацией о кадровом составе организации путем применения проблемно-ориентированного информационного реестра и аппарата генетических алгоритмов

На правах рукописи

МЕЛЬНИКОВА АНАСТАСИЯ ВЛАДИМИРОВНА

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИЕЙ О КАДРОВОМ

СОСТАВЕ ОРГАНИЗАЦИИ ПУТЕМ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ИНФОРМАЦИОННОГО РЕЕСТРА И АППАРАТА ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ

Специальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2007

003055757

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный технологический университет «Станкин»

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Ковшов Евгений Евгеньевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Саксонов Евгений Александрович

кандидат технических наук, профессор Шемелин Владимир Константинович

Ведущая организация:

Институт конструкторско-технологической информатики РАН

Защита состоится «22» февраля 2007 года в

часов на заседании

диссертационного совета К 212.142.01 при ГОУ ВПО МГТУ «Станкин» по адресу: 127055, Москва, Вадковский пер., д. За.

Отзыв по работе, заверенный печатью, в 2-х экземплярах просьба направлять по указанному адресу в диссертационный совет.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО МГТУ «Станкин».

Автореферат разослан «18» января 2007 года.

Ученый секретарь диссертационного Совета, кандидат технических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В условиях становления рыночной экономики в нашей стране особое значение приобретают вопросы управления предприятия, в частности, машиностроительного комплекса, являющегося производителем машин и оборудования для всех отраслей российской экономики. Известно, что для эффективного управления организацией необходимо улучшать качество управления его подразделениями. Процесс управления кадровым составом является одним из главных бизнес-процесов любого машиностроительного предприятия, поскольку трудовой потенциал, безусловно, является его главным ресурсом, и только благодаря человеческому разуму может создаваться новая, конкурентоспособная продукция. Поэтому эффективное функционирование машиностроительного комплекса, наряду с его техническим переоснащением, возможно только в результате использования современных информационных технологий в управлении кадровым составом.

В настоящее время автоматизация управления информацией о кадрах осуществляется с применением НЯ-систем, функционирующих в рамках ЕИР-систем в тесном взаимодействии со средствами автоматизации других бизнес-процессов на основе использования САЬБ-технологий. Однако информационная база о кадрах предприятия представленная в настоящее время в большинстве информационных систем по управлению кадрами, ограничивается, в основном, исключительно первичной учетной информацией. Кроме того, системы по управлению персоналом не охватывают в полной мере всех направлений деятельности кадрового подразделения, не содержат столь широкий набор функций и не обеспечивают полноценных возможностей работы через глобальную сеть Интернет.

Цель работы. Совершенствование управления информацией о кадровом составе организации путем применения современных математических, информационных средств и технологий.

Методы исследования: при решении задач, поставленных в работе, были использованы основные положения кадрового учета, концепция предметно-ориентированных реестров данных, объектно-ориентированное моделирование и программирование, алгебра и логика баз данных, методы математического моделирования и экспертных оценок, аппарат генетических алгоритмов.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях:

1. Определен новый подход к совершенствованию управления информацией о кадровом составе организации, заключающийся в использовании проблемно-ориентированного реестра данных.

2. Разработан метод подбора кандидатов на свободную вакансию, основанный на применении математического аппарата генетических алгоритмов.

3. Разработана методика интеграции проблемно-ориентированного реестра данных, предназначенного для учета кадров организации, в информационную систему организации (предприятия).

Практическая ценность работы заключается в повышении эффективности управления информацией о кадровом составе организации (предприятия) за счет сокращения временных и материальных затрат на учет, подбор и оценку профессионального уровня принимаемого на работу (должность) персонала.

Реализация результатов работы. Методики совершенствования управления информацией о кадровом составе организации путем применения проблемно-ориентированного реестра и аппарата генетических алгоритмов применяются в информационной системе МУЗ «ЦРБ Дзержинского района» (г.Кондрово). Кроме того, определена целесообразность использования этих методик в автоматизированном кадровом учете многопрофильного предприятия ООО «Икс-Ринг» (г.Москва) и ООО «Ресурс» (г.Калуга).

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на расширенных заседаниях кафедр и научных семинарах в ГОУ ВПО МГТУ «Станкин», а также - международных и всероссий-

ских научно-технических конференциях: 1Х-ая научная конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН» (Москва, ГОУ ВПО МГТУ «Станкин», 2006 г.), международная научно-техническая конференция «Информационные средства и технологии» (Москва, ГОУ ВПО МГТУ «Станкин», 2006 г.), международная научно-техническая конференция «Реформирование системы управления на современном предприятии» (Пенза, МНИЦ ПГСХА, 2006 г.).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликованы 6 научных статей, включая тезисы докладов, подготовленных для международных и региональных научно-технических конференций.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, общих выводов и рекомендаций, списка литературы из 91 наименования, изложена на 140 страницах машинописного текста, содержит 19 рисунков, 17 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность разработки и применения проблемно-ориентированного реестра при решении задач совершенствования управления информацией о кадровом составе организации, сформулированы цели и задачи исследования, указаны пути их достижения, раскрыто основное содержание научной и практической ценности выполняемой работы, а также перечислены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проанализированы вопросы совершенствования управления информацией о кадровом составе организации.

Отмечено, что в современном обществе существует актуальная проблема формирования и эффективного использования кадрового потенциала. Факторы, снижающие эффективность управления персоналом и, как следствие, работу организации (предприятия) в целом:

• большие объемы обрабатываемой информации;

• ограниченность ресурсов;

• взаимозависимость задач;

• несовершенство должностных (функциональных) инструкций;

• плохая коммуникация и т.д.

Очевидно, что этот процесс невозможен без автоматизации и максимально возможного использования информационных технологий, поскольку учёт кадров - регламентированная задача, требующая экспертного подхода, анализа множества разнообразных факторов и обработки большого количества информации.

Проведенный обзор рынка современных автоматизированных систем (АС) управления информацией о кадрах (российские - «БОСС-Кадровик» (АЙТИ), «АиТЛУправление персоналом» (АиТСофТ), «TRIM-Персонал» (АСК), Персонал2000 (Центр информационных технологий); зарубежные - «SAP Human Resources Management System» (SAP), «Oracle Human Resource Analyzer» (Oracle)) показал, что, несмотря на большое разнообразие представленных проблемно-ориентированных АС (автоматизированных подсистем (АПС)), все они обладают рядом существенных недостатков: ограничиваются, в основном, исключительно первичной учетной информацией, не охватывают вех направлений деятельности кадрового подразделения предприятия и т.д.

В работе выявлены организационные, экономические и социальные эффекты от внедрения автоматизированной системы управления персоналом на предприятии. Несомненно, применение в кадровых подразделениях проблемно-ориентированных АС (АПС) позволяет значительно усовершенствовать работу данных подразделений и, таким образом, повысить эффективность работы всей организации.

Отсюда, целью диссертационной работы является совершенствование управления информацией о кадровом составе организации путем применения современных математических, информационных средств и технологий.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие научные задачи:

1. Выявить факторы, влияющие на качество кадрового менеджмента организации и существующих систем управления персоналом, с целью опре-

деления совокупности методологических, математических и информационных средств, необходимых для решения актуальной проблемы совершенствования управления информацией о кадровом составе подразделения.

2. Разработать математическую модель процесса подбора кандидата на вакансию на основе применения аппарата генетических алгоритмов.

3. Определить перечень задач кадрового учета организации, решаемых путем применения автоматизированной системы с применением проблемно-ориентированного реестра данных и аппарата генетических алгоритмов.

4. Разработать логическую и физическую модели данных реестра кадрового состава организации.

5. Разработать методику интсфации автоматизированной подсистемы учета кадров в информационную систему предприятия.

6. Реализовать автоматизированную подсистему учета кадров предприятия с применением реестра данных и аппарата генетических алгоритмов, как фактор повышения эффективности кадрового менеджмента организации. В заключение главы определены область и задачи диссертационного исследования.

Во второй главе рассмотрена концепция интеллектуального анализа данных, заключающаяся в поиске функциональных и логических закономерностей в накопленной информации. Отмечено, что генетические алгоритмы входят в инструментарий интеллектуального анализа данных.

В диссертационной работе построена математическая модель подбора персонала на свободные вакансии на основе аппарата генетических алгоритмов.

Рассмотрен процесс подбора персонала и факторы, оказывающие на него влияние. Приведена последовательность отбора персонала и выявлен этап (этап №3), на котором целесообразно применение аппарата генетических алгоритмов (рис.1).

11ачало

Этап №1

Запрос кандидата на вакансию

Детализация требований к вакансии

Детализация требований к кандидат)'

Формирование модели «идеального кандидата»

Поиск кандидата

Размещение информации о вакансии

Этап М 2

Сбор информации о соискателях

Формирование первичногс списка соискателей

Этап Д"аЗ

Применение ГА

Анализ первичного списка и

сравнение с собственной _ моделью

з:

Отсев

Формирование ограниченного списка кандидатов

Проведение собеседования

Отсев

Предоставление информации о кандидате рукоооцителю подразделения

~~ 4 -

Отсев

Этап Л°4

Прием на работу с испытательным сроком

Отсев

Перевод на постоянную работу

Коней

Рис. 1. Последовательность подбора кандидатов на вакансии

Исходными данными для процесса подбора кандидата на вакантную

должность являются предикаты, отраженные в табл. 1.

Таблица 1. Исходные данные для процесса подбора кандидатов на вакантную должность

1. Кандидаты К-{1......М} М-число кандидатов

2. Вакансии УУ-число вакансий

Каждый объект (элемент любого вектора из табл. 1) можно представить в виде совокупности атрибутов, численно характеризующих данный объект. Атрибуты определены на ограниченном множестве положительных значений.

Вектор подбора РОИВОЯ={КиК2,...,КУ,...ЛГЛ/, (1)

где Л^-номер кандидата, подобранного на V-ю вакансию, У={1,...,Ы}, К={1,..,М}.

Таким образом, задача подбора кандидата на вакантную должность сводится к задаче выбора такого варианта вектора РОИВОЯ из числа возможных, в котором с учетом ограничений и критериев будет в максимальной степени способствовать достижению поставленной цели.

Чтобы определить критерии отбора, следует ясно сформулировать качества работника, необходимые для соответствующего вида деятельности. Критерии следует формировать так, чтобы они всесторонне характеризовали как работника, так и вакансию (табл.2).

Ограничения:

1 .Вес кандидата должен быть больше или равен весу вакансии:

1УК >=\Уу,

2.Число вакансий должно быть меньше или равно числа кандидатов.

Критерии:

На конкретную вакансию должен быть выбран один кандидат.

Вес кандидата и вакансии определяется по следующим формулам:

м

** = П KU > (2)

j=i

где -значение j-ro атрибута у /-го объекта из вектора кандидатов,/= {1...М},

N

W vi ~ П V'J ' (3)

j=i

где Vij-значение у-го атрибута у х-го объекта из вектора вакансий, /= {1...N}.

Для организации работы ГА необходимо ввести следующие понятия. Целевая функция (fitness function):

F(PODBOR)= * WKi *RP (PODBOR) ), (4)

где PODBOR-вектор подбора, Wy, -вес вакансии в /-ом подборе, fVm -вес кандидата, RP (PODBOR¡) - функция подсчета кандидатов на вакансию. '1, если на одну вакансию из х <—1 кандидатов,

-ВДН (5)

_ 0, если на одну вакансию из х >1 кандидатов. Целевая функция характеризует подбор кандидата в качественном выражении. Популяция - совокупность из нескольких векторов PODBOR/. Размер популяции - общее количество элементов в векторе PODBOR. В течение работы ГА размер популяции постоянен и задается до начала работы. Особь - один элемент вектора PODBOR (в нашем случае, особь -

PODBOR-, = {Kj -„ K2>i,..., KVi,... KN.hb KNJ).

Ген- элемент Kv,i из одного элемента вектора PODBOR.

Критерий останова ГА. Работа ГА прекращается при генерации заданного числа поколений.

Дополнительное замечание: поскольку кандидат может быть назначен только на одну вакансию, таким образом, в рассматриваемых хромосомах каждый ген (номер кандидата) должен встречаться только один раз. Такая разновидность хромосом называется "перечислимые хромосомы с уникальными генами" и часто используется в комбинаторных задачах. Стандартная операция

скрещивания для этого типа хромосом опять же некорректна, поэтому здесь используется более сложная схема двухточечного скрещивания.

Таблица 2. Характеристики кандидата и вакансии

Кандидат

Образование Неполное среднее 1

Среднее 2

Средне-специальное 3

Неполное высшее 4

Высшее 5

Несколько высших 6

Квалификация Низкая 1

Средняя 2

Высокая 3

Опыт работы Не учитывается 1

Нет 2

Есть 3

Спец. навыки Не учитывается 1

Нет 2

Есть 3

Вакансия

Должность НПП 1

Рабочие 2

ИТР 3

Руководитель 4

Образование Неполное среднее 1

Среднее 2

Средне-специальное 3

Неполное высшее 4

Высшее 5

Несколько высших 6

Квалификация Низкая 1

Средняя 2

Высокая 3

Опыт работы Не учитывается 1

Нет 2

Есть 3

Специальные навыки Не учитывается 1

Нет 2

Есть 3

График работы Любой 1

Свободный график 2

Полный день 3

Занятость По совместительству 1

Полное 2

В диссертации используются следующие операторы в работе генетического алгоритма:

1. Оператор отбора;

2. Оператор скрещивания;

3. Оператор мутации;

4. Оператор редукции.

Работа генетического алгоритма определяется следующей последовательностью действий.

1. Создание первой популяции, заполняя случайными числами элементы вектора РОИВОЯ/ с учетом их возможных значений. Также необходимо учитывать, что вес кандидата должен быть больше или равен весу вакансии.

2. Проверка условия останова работы генетического алгоритма, если критерий выполнен, осуществляется выбор особи, значение целевой функции Р(РОБВОЕ) у которой будет максимальным, в противном случае переходим к следующему пункту.

3. Выполнение отбора в популяции, с целью выбора пары особей для их последующего скрещивания или мутации.

4. Применение оператора скрещивания или оператора мутации для пар родителей, выбранных оператором отбора, в каждом демосе.

5. Применение оператора редукции для выбора наилучших особей из пар родителей и потомков (особей и особей-мутантов).

6. Проверка условия останова работы генетического алгоритма, если критерий останова не выполнен, то необходимо вернуться к пункту 3, в противном случае перейти к пункту 7.

7. Выбор особи, значение целевой функции Р(РООВОИ) у которой будет максимальным.

Для обоснования выбора аппарата генетических алгоритмов в качестве математической модели необходимо отметить тот факт, что данная технология позволяет эффективно решать задачи с множеством динамично изменяющихся

параметров за небольшой временной интервал. В качестве одной из таких прикладных задач выступает задача подбора кадров для организации (предприятия).

Начало

3

с

Коней

Создание исходно? популяции

> г Да

Выбор лучшей

особи

> г

Выбор родителей (оператор отбора в популяций

Создание потомков (оператор мутации или скрещиваний

Выбор пары меиоду родителями и потомкам/

Рис.2. Блок-схема работы генетического алгоритма

В третье главе рассмотрен проблемно-ориентированный информационный реестр как средство совершенствования управления информацией о кадровом составе организации. Под реестром данных понимается логически интегрированный источник данных, осуществляющий процесс доставки необходимой, актуальной и достоверной информации специалистам в нужное время для принятия обоснованных и своевременных решений.

В диссертации определен перечень задач, решаемых путем применения проблемно-ориентированного реестра данных и формулируются требования к информационным реестрам такого рода.

В настоящее время существует множество подходов к моделированию реестров данных. Одним из таких способов может служить моделирование с применением ЕЫ-диаграмм при нормализации представления данных согласно классификации Кодда. Для выбора конкретного инструмента моделирования реестра данных необходимо рассмотреть его с точки зрения ряда критериев, которые возможно подразделить на группы следующим образом:

1. Доступные методологии проектирования;

2. Поддержка жизненного цикла моделей;

3. Удобство использования.

Значимость перечисленных групп критериев, а также отдельных критериев в каждой группе определяется в зависимости от конкретных условий, в которых формируется реестр да1шых.

Взаимодействие же между ИС и проблемно-ориентированным реестром данных персонала организации осуществляется средствами извлечения, преобразования и загрузки данных (ЕТЪ), что отображено на (рис.3).

На этапе извлечения данных происходит выборка данных, предназначенных для помещения в реестр, с помощью специальных средств извлечения данных. Эти средства могут быть как поставляемыми вместе с используемой СУБД, так и разработанные самостоятельно. Учитывая, что стандартные средства ЕТЪ поддерживают широкий спектр методов доступа к данным и одновременно допускают использование процедур, определяемых пользователем,

представляется разумным комбинированный подход, при котором стандартные возможности ETL-средств по импорту данных дополняются специально разработанным программным кодом, учитывающим специфику конкретных источников.

Преобразование данных предполагает подготовку их к перемещению в реестр. В процессе подготовки данных происходит согласование типов полей, объединение разнородной информации об описываемых объектах в единое целое, вычисление необходимых данных, на основе загруженной из источников информации, очистка «грязных» данных.

На этапе загрузки извлеченные и преобразовашше к требуемому формату данные перемещаются в проблемно-ориентированный реестр. Загрузка данных в реестр обычно носит периодический характер и может осуществляться ежедневно, еженедельно, ежемесячно и т.д., в зависимости от необходимости.

Наиболее критичным из рассмотренных процессов является преобразование данных, поскольку на данном этапе происходит так называемая очистка «грязных данных» - исключение нежелательных дубликатов, восстановление пропущенных данных, приведение данных к единому формату, удаление нежелательных символов и унификация типов данных, проверка их на целостность.

В качестве способа взаимодействия клиентских приложений с проблемно-ориентированными реестрами данных рассмотрены многоуровневая (N-tier) и, в частности, трехуровневая модель и двухуровневая модель (Two-tier) «клиент-сервер». Помимо количества пользователей на выбор способа взаимодействия с реестром данных оказывает влияние характер и сложность решаемых задач, а также - распределенный характер информационной системы.

В работе предложена процедура выбора оптимального программного способа взаимодействия клиентского приложения с проблемно-ориентированным реестром посредством одной из технологий доступа к данным, предложенной фирмой Microsoft: ODBC, OLE DB или ADO.

Оперативные БД

1) Схема данных, извлеченных из БД;

2) Схема данных, подготовленных к перемещению в реестр данных;

3) Промежуточные БД, предназначенные для временного хранения данных из оперативной БД;

4) БД, содержащая очищенные данные, подготовленные к загрузке в реестр. Рис. 3. Схема взаимодействия реестра данных с оперативными БД ИС

В четвертой главе приведена реализация автоматизированной подсистемы ИС для управления информацией о кадровом составе на основе проблемно-ориентированного реестра данных.

Рассмотрены перечень функций, бизнес-процессов, задач и/или их комплексов, подлежащих автоматизации, среди которых основными являются:

1. Прием сотрудников на работу и их увольнение.

2. Внутренние перемещения сотрудников (по должностям, по подразделениям);

3. Пенсионный и военный учет.

4. Расчет календарного времени отпусков и трудового стажа.

5. Оформление личных карточек, трудовых книжек, личных дел.

6. Учет вакансий в подразделениях.

7. Составление аналитических отчетов.

10.Составление приказов по всем видам кадровых работ.

Разработанная в диссертации автоматизированная подсистема учета кадров реализована в двухзвенной архитектуре «клиент-сервер».

На рис.4 приведена логическая модель информационного реестра, предназначенного для учета кадрового состава. Информация в реестр данных поступает преимущественно из первичных источников (анкет, личных дел), после чего помещается в структуру данных типа «снежинка». В работе подробно описываются все таблицы вышеупомянутой структуры.

Реализация серверной бизнес-логики была организована посредством применения средств Microsoft SQL Server 2000 (Transact SQL). При этом ADO(ActiveX Data Objects) - наиболее подходящая технология доступа к данным из клиентских приложений.

Клиентское приложение, разработанное при помощи интегрированной среды разработки Borland Delphi 7.0, представлено совокупностью рабочих форм: «Кадровый учет», «Сотрудники», «Новый сотрудник», «Пенсионный учет» и т.д. Форма «Кадровый учет» является центральной частью разработанной подсистемы и обеспечивает доступ ко всем функциям АПС. А форма «Сотрудники» обеспечивает просмотр на одном экране сотрудников организации (рис.5).

Рассматривается методика интеграции полученного программного решения в ИС организации (предприятия), посредством применения технологии и обменного формата XML (Extensible Markup Language).

В заключительной части главы приводится оценка экономической эффективности от внедрения автоматизированной подсистемы управления информацией о кадровом составе организации.

В основу расчета экономической эффективности внедрения АПС заложена оценка эффективности на базе сравнения чистой прибыли и суммарных годовых расходов, отнесенных к нормативному коэффициенту капитальных вложений. Рассчитан срок окупаемости подсистемы, который составляет 2,5 месяца.

Рис.5. Экранные формы «Кадровый учет и сотрудники» Констатируя тот факт, что внедрение АС (подсистемы) приводит к повышению эффективности управления информацией о кадровом составе организации (предприятия), а проведенный анализ эффективности от внедрения подсистемы на опытном предприятии показал, что использование данного информационно-технического решения является экономически целесообразным.

Общпе выводы и результаты по работе

На основании проведенных в работе исследований получены следующие результаты:

1. Выявлены и проанализированы факторы, влияющие на качество управления кадровым составом организации (предприятия).

2. Разработана математическая модель для процедуры подбора кадров на свободную вакансию в организации (предприятии) на основе аппарата генетических алгоритмов.

3. Разработана модель проблемно-ориентированного информационного реестра с целью эффективного представления данных и взаимодействия с конечным пользователем.

4. Разработана методика интеграции автоматизированной подсистемы учета кадров в ИС предприятия на основе унификации обменного формата.

5. Реализована и опробована автоматизированная подсистема управления кадровым составом организации с применением проблемно-ориентированного информационного реестра данных.

6. Получены практические результаты, иллюстрирующие актуальность и ценность исследований, в виде методик, направленных на совершенствование управления информацией о кадровом составе организации (предприятия).

Публикации по теме диссертации

По теме диссертационной работы опубликованы 6 научных работ, включая тезисы докладов для международных и всероссийских научно-технических конференций:

1. Ковшов Е.Е., Мельникова A.B. Автоматизация подбора персонала для машиностроительного предприятия,- М.: «СТИН»,№9, 2006, с.33-37.

2. Мельникова A.B. Применение информационных технологий в современных системах управления кадровым составом организации. Сборник докладов и тезисов международной научно-практической конференции «Реформирование системы управления на современном предприятии». Пенза: МНИЦ ПГСХА, 2006, с.92-94.

3. Мельникова A.B. Системы управления кадровым составом в структуре CALS-технологий организации. Сборник докладов и тезисов международной научно-практической конференции «Реформирование системы управления на современном предприятии». Пенза: МНИЦ ПГСХА, 2006, с.95-99.

4. Мельникова A.B. Информационный реестр в работе с данными о персонале организации. Сборник докладов и тезисов IX-ой научной конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН». М.: «ЯНУС-К», 2006,с.283-285.

5. Мельникова A.B. Исследование функциональных возможностей модулей FINANCITY-HRSFRAMEWORK для расширения системы управления персоналом организации Сборник докладов и тезисов IX-ой научной конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН». М.: «ЯНУС-K», 2006,с.286-288.

6. Мельникова A.B. Современные программные технологии для построения информационного реестра о персонале машиностроительного предприятия. «Информационные средства и технологии»: сборник материалов международной научно-технической конференции.- Том 3-М., 2006.-е.185-188.

Подписано в печать 27.12.2006

Формат 60x90 '/is Бумага 80 гр/м2 Гарнитура Times

Объем 1,25 п.л. Тираж 50 экз. Заказ № 256

Отпечатано в Издательском Центре ГОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН» Лицензия на издательскую деятельность ЛР №01741 от 11.05.2000 127055, Москва, Вадковский пер., д.За

Список сокращений.

Введение.

Глава 1. Вопросы совершенствования управления информацией о кадровом составе организации.

1.1. Анализ факторов, влияющих на качество управления кадровым составом организации.

1.1.1. Анализ состава, структуры и динамики кадров.

1.1.2. Проблемы управления и использования кадрового потенциала организации.

1.1.3. Разработка направлений внедрения автоматизированных информационных систем по управлению кадровой информацией.

1.2. Обзор современных автоматизированных систем управления информацией о кадрах и их связь с другими системами/ подсистемами.

1.2.1. Место АС в структуре CALS-технологий организации.

1.2.2. Методология проектирования современных автоматизированных систем управления кадровой информацией.

1.2.3. Основные функции автоматизированных систем управления информацией о кадрах.

1.2.4. Структура современных систем управления информацией о кадровом составе.

1.2.5. Организационная значимость внедрения современных автоматизированных систем управления кадрами.

1.2.6. Пути совершенствования современных автоматизированных систем управления информацией о кадрах.

1.3. Определение области и задачи диссертационного исследования.

1.4. Выводы по главе 1.

Глава 2. Математическое моделирование системы управления информацией о кадровом составе.

2.1. Методы интеллектуальной обработки информации.

2.2.Построение математической модели процесса подбора кандидата на вакансию на основе применения генетических алгоритмов.

2.3. Предпочтительные области применения ГА.

2.4.Выводы по главе 2.

Глава 3. Проблемно-ориентированный информационный реестр как средство совершенствования управления информацией о кадровом составе организации.

3.1 Обоснование возможности применения проблемно-ориентированного реестра при совершенствовании управления информацией о кадрах.

3.1.1. Определение перечня задач, решаемых посредством применения проблемно-ориентированного информационного реестра. Требования к информационным реестрам.

3.2. Методы и средства моделирования структур информационного реестра.

3.3. Выбор программно-аппаратных средств для реализации информационного реестра.

3.4. Организация взаимодействия проблемно-ориентированного информационного реестра с ИС организации.

3.4.1. Обмен информацией через формат XML.

3.5. Выбор оптимального способа взаимодействия клиентских приложений с информационным реестром.

3.5.1. Выбор модели взаимодействия клиентских приложений с проблемно-ориентированным информационным реестром.

3.5.2. Выбор программного способа взаимодействия клиентских приложений с проблемно-ориентированным информационным реестром.

3.6. Выводы по главе 3.

Глава 4. Практическое применение проблемно-ориентированного информационного реестра в управлении информацией о кадровом составе.

4.1. Реализация автоматизированной системы для управления информацией о кадровом составе.

4.1.1.Перечень функций, бизнес-процессов, задач или их комплексов, подлежащих автоматизации.

4.1.2.Состав программного комплекса автоматизированной системы управления информацией о кадровом составе организации.

4.1.3. Структура проблемно-ориентированного реестра данных.

4.1.4 Реализация серверной бизнес-логики.

4.1.5. Выбор технологии работы с реестром данных о кадровом составе предприятия.

4.1.6. Разработка интерфейса пользователя.

4.1.7. Создание отчетов.

4.1.8. Интеграция АПС кадрового учета в ИС организации (предприятия).

4.1.9.Выбор программно-аппаратной платформы.

4.2. Оценка экономической эффективности внедрения автоматизированной системы.

4.3. Выводы по главе

Актуальность работы. В условиях становления рыночной экономики в нашей стране особое значение приобретают вопросы управления предприятием, в частности, машиностроительного комплекса, являющегося производителем машин и оборудования для всех отраслей экономики. Известно, что для эффективного управления организацией необходимо улучшать качество управления его подразделениями. Процесс управления кадровым составом является одним из главных бизнес-процессов любого машиностроительного предприятия, так как трудовой потенциал, безусловно, является его главным ресурсом, поскольку только благодаря человеческому разуму может создаваться новая, конкурентоспособная продукция. Поэтому эффективное функционирование машиностроительного комплекса, наряду с его техническим переоснащением, возможно только в результате использования современных информационных технологий в управлении кадровым составом.

В ходе экономических реформ вместо кадровой перестройки получился определенный «провал» в высокопрофессиональном составе, практически, во всех отраслях экономики, в том числе в машиностроении. Сейчас на машиностроительных предприятиях остро не хватает квалифицированных, с высоким инновационным потенциалом инженеров, рабочих-станочников и др. И это не случайно. Низкая заработная плата отнюдь не стимулирует сохранение кадров в машиностроении. Процесс реструктуризации, происходящий на многих предприятиях, требует притока новых квалифицированных кадров, которых явно недостаточно. Необходимо изменить стереотип отношения к подбору кадров и управлению ими, поскольку без правильно подобранных команд профессионалов дальнейшее развитие машиностроительного комплекса представляется достаточно сложной проблемой. Поэтому совершенствование управления информацией о кадровом составе является одной из актуальных задач машиностроительного производства.

В настоящее время автоматизация управления информацией о кадрах осуществляется с применением HR-систем, функционирующих в рамках ERP-систем в тесном взаимодействии со средствами автоматизации других бизнес-процессов на основе использования CALS-технологий. Современные автоматизированные системы управления персоналом предназначены для оптимизации работы, в первую очередь, руководства и персонала кадровых служб предприятий. При автоматизации управления кадрами создаются условия для решения принципиально новых задач, к числу которых можно отнести, например, задачу планирования и распределения работ в рамках проектов и формирования рабочих групп на их выполнение. Привлечение полной базы данных о кадрах позволяет подбирать персонал в соответствии со спецификой предстоящих работ, исходя из объективных профессиональных и социально-психологических характеристик персонала.

Кроме того, создается платформа для получения информации об отклонениях в развитии кадровых процессов, требующих тактического или стратегического управленческого воздействия. В качестве таких комплексных индикаторов отклонений могут быть предложены, например, текучесть кадров, застой в движении кадров, старение кадров, снижение образовательного уровня кадров, снижение дисциплины и правопорядка, уровень динамики пополнения кадрового резерва, изменения качественного уровня принимаемого контингента кадров, штатный некомплект (качественный и количественный) [10]. Однако информационная база о кадрах предприятия представленная в настоящее время в большинстве пакетов по управлению кадрами, ограничивается, в основном, исключительно первичной учетной информацией. Также системы по управлению персоналом не охватывают вех направлений деятельности кадрового подразделения, не содержат столь широкий набор функций и не обеспечивают полноценных возможностей работы через глобальную сеть Интернет.

Целью работы является совершенствование управления информацией о кадровом составе организации путем применения современных математических, информационных средств и технологий.

Для достижения указанной выше цели в диссертационной работе необходимо решить следующие научные задачи:

1. Выявить факторы, влияющие на качество кадрового менеджмента организации и существующих систем управления персоналом, с целью определения совокупности методологических, математических и информационных средств, необходимых для решения актуальной проблемы совершенствования управления информацией о кадровом составе организации.

2. Разработать математическую модель процесса подбора кандидата на вакансию на основе применения аппарата генетических алгоритмов.

3. Определить перечень задач кадрового учета организации, решаемых путем применения автоматизированной системы с применением проблемно-ориентированного реестра данных и аппарата генетических алгоритмов.

4. Разработать логическую и физическую модели данных реестра кадрового состава организации.

5. Разработать методику интеграции автоматизированной подсистемы учета кадров в информационную систему предприятия.

6. Реализовать автоматизированную подсистему учета кадров предприятия с применением реестра данных и аппарата генетических алгоритмов, как фактор повышения эффективности кадрового менеджмента организации. Объектом исследования в диссертационной работе являются автоматизированные системы управления информацией о кадровом составе организации, методы интеллектуального анализа данных, реестры данных и СУБД, лежащие в их основе.

Предмет исследования - взаимосвязь методов ИАД, способов организации реестра данных и задач кадрового менеджмента, решаемых посредством АС учета персонала.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях:

1. Определен новый подход к совершенствованию управления информацией о кадровом составе организации, заключающийся в использовании проблемно-ориентированного реестра данных.

2. Разработан метод подбора кандидатов на свободную вакансию, основанный на применении математического аппарата генетических алгоритмов.

3. Разработана методика интеграции проблемно-ориентированного реестра данных, предназначенного для учета кадров организации, в информационную систему организации (предприятия).

Практическая ценность диссертационной работы заключается в повышении эффективности управления информацией о кадровом составе организации (предприятия) за счет сокращения временных и материальных затрат на учет, подбор и оценку профессионального уровня принимаемого на работу (должность) персонала.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на расширенных заседаниях кафедры «Биотехническая кибернетика» ГОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН», а также на следующих международных и региональных научных конференциях:

1. IX научная конференция МГТУ «СТАНКИН» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «СТАНКИН» -ИММ РАН», МГТУ «СТАНКИН», Москва, 2006г.

2. Международная научно-техническая конференция «Информационные средства и технологии», МГТУ «СТАНКИН», Москва, 2006г.

Реализация результатов работы. Методики совершенствования управления информацией о кадровом составе организации путем применения проблемно-ориентированного реестра и аппарата генетических алгоритмов применяются в информационной системе МУЗ «ЦРБ Дзержинского района» (г.Кондрово). Кроме того, определена целесообразность использования этих методик в автоматизированном кадровом учете многопрофильного предприятия ООО «Икс-Ринг» (г.Москва) и ООО «Ресурс» (г.Калуга).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликованы 6 научных работ, включая тезисы докладов для международных и всероссийских научно-технических конференций:

1. Ковшов Е.Е., Мельникова А.В. Автоматизация подбора персонала для машиностроительного предприятия.- М.: «СТИН»,№9, 2006, с.33-37.

2. Мельникова А.В. Применение информационных технологий в современных системах управления кадровым составом организации. Сборник докладов и тезисов международной научно-практической конференции «Реформирование системы управления на современном предприятии». - Пенза: МНИЦ ПГСХА, 2006, с.92-94.

3. Мельникова А.В. Системы управления кадровым составом в структуре CALS-технологий организации. Сборник докладов и тезисов международной научно-практической конференции «Реформирование системы управления на современном предприятии». - Пенза: МНИЦ ПГСХА, 2006, с.95-99.

4. Мельникова А.В. Информационный реестр в работе с данными о персонале организации. Сборник докладов и тезисов IX-ой научной конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН». - М.: «ЯНУС-К», 2006,с.283-285.

5. Мельникова А.В. Исследование функциональных возможностей модулей FINANCITY-HRSFRAMEWORK для расширения системы управления персоналом организации Сборник докладов и тезисов IX-ой научной конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН». - М.: «ЯНУС-К», 2006,с.286-288.

6. Мельникова А.В. Современные программные технологии для построения информационного реестра о персонале машиностроительного предприятия. «Информационные средства и технологии»: сборник материалов международной научно-технической конференции,- Том З.-М., 2006.-е. 185-188.

Основные выводы по диссертационной работе

На основании проведенных в работе исследований получены следующие результаты:

1. Выявлены и проанализированы факторы, влияющие на качество управления кадровым составом организации.

2. Разработана математическая модель процесса подбора кадров на свободную вакансию на основе применения аппарата генетических алгоритмов.

3. Разработаны методы и средства моделирования структуры проблемно-ориентированного информационного реестра.

4. Разработана методика интеграции автоматизированной подсистемы учета кадров в ИС предприятия.

5. Реализована автоматизированная подсистема на основе проблемно-ориентированного информационного реестра данных о кадровом составе организации и аппарата генетических алгоритмов, выполняющая заявленные в диссертационной работе функции.

6. Получены практические результаты, иллюстрирующие актуальность и ценность исследований, проведенных в данной работе посредством разработанных моделей и методик совершенствования управления информацией о кадровом составе организации.

1. Автоматизация подбора кадров// http://itas.emd.ru/pers/search.php.

2. Александровский А.Д. Delphi 7. Разработка корпоративных приложений. М.: ДМК 2000, 508 е.: ил.

3. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика,2005,с.41-75.

4. Анфилатов B.C. Вычислительные системы. -СПб.: Изд-во ВУС, 1998, 278с.

5. Архитектуры систем поддержки принятия решений. // http://lissianski.narod.ru/dwarch/ dwarch.html.

6. Белоусов В.Ю., Литвинов А.Ф., Горчинский Ю.Н., Потапов О.А.Система управления предприятием на корпоративном и верхнем уровнях АСУ ТП. «Информационные технологии», 2002, №3, 5-8с.

7. Вайерман Р. Освой самостоятельно Microsoft SQL Server 2000 за 21 день.-М.: Изд-во Вильяме,2001, с.448-465.

8. Введение в генетическое программирование// http://www.gotai.net/documents/doc-ga-004.aspx.

9. Вендров A.M. «Один из подходов к выбору средств проектирования баз данных и приложений. "СУБД"». 1995, №3.

10. Веснин В. Р. Практический менеджмент персонала: Пособие по кадровой работе. М.: Юристь, 1998.,стр. 56.

11. Виноградов Е.А., Маусов Н.К., Ламскова О.М. Персонал в фирмах индустриально развитых стран. -М., 1992.

12. Волгин А.П., Матирко В.И., Модин А.А. Управление персоналом в условиях рыночной экономики: Опыт ФРГ. М.: Дело, 1999.

13. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. -СПб.: Изд-во СПбГТУ, 510с.

14. Вольдер Б.С. Планирование на предприятии. М.: Издательство МГТУ «СТАНКИН», 1999,172с.

15. Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. X.: ОСНОВА, 2003.

16. Гареев А., Корнеев В., Райх В., Васютин С. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации (2-е издание). М.: Нолидж, 2003, 400 е.: ил.

17. Генетический алгоритм: основные операции// http://g-u-t.chat.ru/ga/oper.htm.

18. Глинских А. Современные автоматизированные системы управления nepcoHanoM//http://www.mnogosmenka.ru/drugoe/personal.htm.

19. Гончаров В.В. В поисках совершенства управления: Руководство для высшего управленческого персонала // Опыт лучших промышленных фирм США, Японии и стран Западной Европы. М.: МП "Сувенир", БГ, 2003.

20. ГОСТ ISO /1ЕС 2382-24:1995. Системы обработки информации. Словарь. Часть 4. Организация данных. М.: Изд-во стандартов, 2001, с.46.

21. ГОСТ ISO 2382-5:1989. Системы обработки информации. Словарь. Часть

22. Представление данных. М.: Изд-во стандартов, 2001, с.54.

23. ГОСТ ISO 2382-6:1987. Системы обработки информации. Словарь. Часть

24. Подготовка и обработка данных. М.: Изд-во стандартов, 2001, с.72.

25. Дегтярев Ю.И.Системный анализ и исследование операций. М.: Высшая школа, 1996,176с.

26. Дрожжинов В., Штрик А. Стандартизация архитектуры государственных ведомств США.//РС Week, № 28-29, с.27-28.

27. Единый тарифно-квалификационный справочник работ и профессий рабочих. М.: Изд-во Книга серсив,2006,с.34-46.

28. Жданов Б. CALS информационная стратегия современного индустриального бизнеса. ComputerWorld, N 35 (379), 2002.

29. Зайцев Г.Г., Файбушевич С.И. Управление кадрами на предприятии: Персональный менеджмент: Текст лекций. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 2002.

30. К.Дж.Дейт. Введение в системы баз данных. М.:Изд-во Вильяме,2005, 848с.:ил.

31. Квалификационный справочник должностей руководителей, специалистов и других служащих. М.: Изд-во Бюро печати,2006.

32. Ковшов Е.Е.,Мельникова А.В. Автоматизация процесса подбора персонала для машиностроительного предприятия. М.: СТИН, №9,2006,с.33.:ил.

33. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Издатель Молгачева С.В., Издательство Нолидж, 2001.,стр. 117.

34. Кукушкин А.А. Теоретические основы автоматизированного управления. 4.1: Основы анализа и оценки сложных систем. Орел: Изд-во ВИПС, 1998,254с.

35. Кукушкин А.А. Теоретические основы автоматизированного управления. 4.2: Основы управления и построения автоматизированных информационных систем. Орел: Изд-во ВИПС, 1998, 209с.

36. Культин Н. Delphi в задачах и примерах. СПб.: Изд-во «БХВ-Петербург»,2005,216с.

37. Курочкии С. Возможные пути внедрения cals-технологий. Internet: http://labl8.ipu.rssi.ru/labconf/aticle.asp

38. Левин А.И., Судов Е.В. CALS сопровождение жизненного цикла // Открытые системы. 2001. Март. с. 58-62.

39. Мамаев Е., Шкарина JI. Microsoft SQL Server для профессионалов. -СПб., Питер, 2001,1088 е.: ил.

40. Методическое пособие по дисциплине «Информационные технологии в экономике». М.: Изд-во Рос. экон. акад., 2004.

41. Мухин Ю.И. Наука управлять людьми: Изложение для каждого. М.: Фолиум, 1995.

42. Норенков И.П., Кузмик П.К. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологий. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002, 320 е.: ил.

43. Отоцкий JI. Стратегия ИТ на новое столетие // Открытые системы, № 3,2000.

44. Персонал: Словарь-справочник/Авторы-составители Ю.Г.Одегов, Н.К.Маусов, М.П.Кулапов, Ю.П.Мительман и др. М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1994.

45. Родионов Б.Н., Саломатин Н.А. Организация, планирование и управление машиностроительным производством. М.: Машиностроение, 1989, 36 с.

46. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком, 2004.

47. Сахаров А.А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных. // СУБД, 1996, №4, с.55-70.

48. Сергеева Г. А., Чижова J1. С. Эффективное использование трудового потенциала. М.: Знания, 1997., стр. 148.

49. Струнков Т. Что такое генетические'алгоритмы//РС Week RE, №19,1999, с.13-14.

50. Травин В.В., Дятлов В.А. Основы кадрового менеджмента. М.: Изд-во Дело, 1997,28 с.:ил.

51. Управление жизненным циклом продукции. / А.Ф. Колчин, А.Ф. Стрекалов, С.В. Сумароков. М.: Анахарсис, 2002, 203 е.: ил., табл.

52. Фаронов В. Программирование баз данных в Delphi7. М.: Изд-во Питер,2005.

53. Федоров А., Елманова Н. Введение в базы данных. // КомпьютерПресс, 2000, №8, с. 163-165.

54. Феофанов В.Ю. Замечания на тему внедрения автоматизированных систем управления (персоналом)// http://www.russianenteфrisesolutions.corn/news/y00/l 022.html.

55. Фузеева М. Ноющие боли в области персонала// PC Week, №29,2006,с.23-25.

56. Шевченко А. Стандарты 3-го тысячелетия. Internet: http://www.documenta.spb.ru/

57. Aggarwal С. С., Orlin J. В., Tai R. P. Optimized crossover for maximum independent set. Oper. Res. v45 (1997), pp 225-234.

58. Agrawal R., Imielinski Т., Swami A. Mining Associations Between Sets of Items in Massive Databases. // Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD1.ternational Conference on Management of Data, 26-28 of May 1993, Washington, USA, p. 207-216.

59. Agrawal R., A. Gupta, and S. Sarawagi. Modeling Multidimensional Databases. // Proceedings of the 13th International Conference on Data Engineering, 7-11 of April 1997, Birmingham, UK, p. 232-243.

60. Balas E., Niehaus W. Finding large cliques in arbitrary graphs by bipartite matching. Cliques, coloring, and satisfiability. DIMACS Ser. Discrete Math. Theoret. Comput. Sci. v26 (1996), pp 29-49.

61. Balas E., Niehaus W. Optimized crossover-based genetic algorithms for the maximum cardinality and maximum weight clique problems. J. Heuristics. v4 (1998), N4, pp 107-122.

62. Bhattacharjee В., Cranston L., Malkemus Т., Padmanabhan S. Boosting Query Performance: Multidimensional Clustering. // DB2 Magazine, 2003, Vol. 7, №2, p. 38-43.

63. Boese K. D., Kahng А. В., Muddu S. A new adaptive multi-start technique for combinatorial global optimizations. Oper. Res. Lett. vl6 (1994), N2, pp 101114.

64. Denoeux Т., Lengelle R. Initializing Back Propagation Networks Using Prototypes. // Neural Networks, 1993, Vol. 6, №3, p. 351-363.

65. Eiben A. E., Raue P. E., Ruttkay Zs. Genetic Algorithms with multiparent recombination. Parallel Problem Solving from Nature III. Berlin: Springer Verlag, (LNCS), v866 (1994), pp 78-87.

66. Eremeev A. V. A genetic algorithm with a non-binary representation for the set covering problem. Operations Research Proceedings 1998. Berlin: Springer Verlag. 1999. pp 175-181.

67. Goldberg D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Reading, MA: Addison-Wesley. 1989.

68. Golub G., Van Loan C. Matrix Computations. New York, NY: Academic Press, 1981,401 p.: il.

69. Grigoriev R.O. Identification and Control of Symmetric System,Phys.Rev. E57, 1550,1998.

70. Heckerman D. Bayesian Networks for Data Mining // Data Mining and Knowledge Discovery, 1997, Vol. 1, №1, p. 79-120.

71. Hernandez M., Stolfo S. Real-world Data is Dirty: Data Cleansing and the Merge/Purge Problem. // Data Mining and Knowledge Discovery, 1998, №2, p.9-37.

72. Henderson.K.Delphi Datebase Developer's Guide.SAMS Publishing, 1999/

73. Inmom W.H. Different Data Warehouse Types. // DM Review, 2000, June. // http://www.dmreview.com/master.cfm?NavID=198&EdID=2277.

74. Johnson D. S., McGeoch L. A. The traveling salesman problem: a case study. Local search in combinatorial optimization. Chichester: Wiley, pp 215-310.

75. Kim W. I/O Problems in Preparing Data for Data Warehousing and Data Mining, Part 1. // Journal of Object-Oriented Programming, 1998, Vol. 11, №1, p.13-14.

76. Kim W., Choi В., Hong E., Kim S., Lee D. A Taxonomy of Dirty Data. // Data Mining and Knowledge Discovery, 2003, Vol. 7, №1, p.81-99.

77. Kimball R. Dealing with Dirty Data. // DBMS, 1996, Vol. 9, № 10, p. 55-62.

78. Mathematical Apparatus of Genetic Algorithms// http://www.basegroup.ru/genetic/math.en.htm.

79. Marco Canty. Data access dilemma// http://bdn.borland.com/article/20191.

80. Mirchandani P. В., Francis R. L. Discrete Location Theory. New York: John Wiley and Sons, 1990.

81. Per Bak, Chao Tang, Kurt Wiesenfeld, Self-Organized Criticality: An Explanation of 1/f Noise. // Phys. Rev. Lett. Vol. 59. 1997. P. 381.

82. Rahm E., Do H. Data Cleaning: Problems and Current Approaches. // IEEE Bulleting of the Technical Committee on Data Engineering, 2000, Vol. 23, № 4, p. 3-13.

83. Risk management system DELAN 3.1. New York, NY 10004, Delta Analystics Corporation, 80 Broad Street, 1995, 11 lp.

84. Schoch.G, MetaBASE by gs-soft- Ingneiburo G.Schoch,1996.

85. Schwefel H. P. Numerical optimization of computer models. Chichester: Wiley, 1991.

86. Stafford Beer. The Viable System Model: Its provenance, development, methodology and pathology// http://fp.staffordbeer.f9.co.uk/papers/

87. Wettschereck D., Aha D. W., Mohri T. A Review and Empirical Evaluation of Feature Weighting Methods for a Class of Lazy Learning Algorithms // Artificial Intelligence Review, 1997, Vol. 11, №1-5, p.273-314.

88. Williams J. Tools for Traveling Data. // DBMS, 1997, Vol. 10, №7, p. 69-76.

89. Zachman J.A. Framework for Information Systems Architectures.// IBM Systems Journal, Vol. 26, №3, p. 276-292.1. Вод образования1. Квагуфкация1. Код вода образования1.Вод образования1. Код квалификации1. Квагис{укащя

90. Трудовой договор Нэмер договора1. Подразделения-----1. Образование1. Код образования1. Паспорт

91. Уровень впадения компьютером

92. Код уровня владения компьютером1. Уровень владения

93. Нэмер паспорта Серия паспорта

94. Мзсгю вьдэчи Дзета вьдэчи Табегьньй номер (FK)t---11.I

95. СПе)иагьнссть Табегьньй номер (FK) Код вода образования (FK) Код квагуфка-ум (FK)

96. Дата немала работы Код подраздепзния (FK) Нэнагьная оплата Табегьньй номер (FK) Код должности (FK) Код разряда (FK) Код приказа (FK)--01. Код подразделения

97. Подраздепзние Внутренней телефон Городской тегефзн1. ДргжностиТ1. Человек