Теоретические и методологические основы управления развитием персонала организации

Использование электронно-вычислительных машин на всех этапах развития персонала дает ряд преимуществ.

В ходе данного исследования использование компьютера решает ряд задач. Наиболее значимые из них:

- быстрый доступ к информации;

- оптимизация процесса, основанная на математических или эвристических моделях;

- возможность использования знаний привлеченных проверенных специалистов, услугами которых пользовались ранее;

- представление результатов в наиболее подходящей форме, программе.

Под информационной поддержкой развития персонала организации понимают осуществление взаимодействия между указанной системой и человеком, сотрудником.

Исходя из данного понятия, можно выделить следующие отличительные черты указанной системы [28]:

- ориентация на решение (формализованных) задач, характерных, главным образом, для тренингов профессионального мастерства;

- возможность сочетания традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями использования математических моделей и методами решения задач на их основе;

- использование диалогового режима работы;

- высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспособления к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.

Система предполагают достаточно глубокую проработку данных, преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса обучения.

Можно сказать, что система информационной поддержки развития персонала должна включать  в себя «некоторую часть управляющей информационной системы, обширную систему внешних связей …, а также технологические и маркетинговые процессы развития» [48].

Таким образом, качество и эффективность применения системы будет зависеть от следующих факторов:

- от данных, на основании которых принимаются решения;

- от используемых аналитических методов и моделей обработки и анализа этих данных;

- от адекватности используемых инструментальных средств задачам принятия решений.

С другой стороны, приходится констатировать, что существующий в большинстве организаций уровень автоматизации процессов развития персонала недостаточно высок, что, в первую очередь, связано с недостатком ресурсов.

Вместе с тем, в условиях рыночной экономики, конкуренции необходимо учитывать новейшие достижения и уметь переориентироваться на более совершенные технологии.

Именно поэтому руководителю организации целесообразно самому повышать свою квалификацию, в частности,  по принятию решений, адекватных изменяющимся условиям, в которых функционирует управляемая им организация.

Система поддержки принятия управленческих решений является необходимым инструментом для выработки альтернативных вариантов действий, анализа последствий их применения и совершенствования навыков руководителя в столь важной области его деятельности как принятие решений.

Говоря о такой системе поддержки, считаем необходимым более подробно остановиться на типах инструментариев, реализуемых в них.

В США до активного распространения архитектуры клиент-сервер выделяли несколько типов таких систем [36]:

- информационные системы для руководства (ИСР) — Executive Information System (EIS);

- системы поддержки решений — Decision Support System (DSS);

- системы с полностью идентичным русским переводом Decision-Making Support System (DMSS).

EIS, как правило, выполнялись на больших ЭВМ и предназначались для руководства верхнего уровня. DSS выполнялись на рабочих станциях и предназначались для руководства среднего звена. В связи с тем, что в последние годы в передовых компаниях прослеживается тенденция к делегированию (передаче) полномочий по принятию решений среднему и нижнему звену в управленческой иерархии, различия между EIS и DSS стираются [10].

Одновременно с проблемой внедрения системы поддержки принятия решений возникает проблема использования баз данных.

Традиционные (операционные) базы данных оказались не пригодны для решения задач аналитической обработки по следующим причинам [27]:

- существует физическое различие между объектами, на которые направлена операционная активность организации, и объектами, необходимыми для анализа, планирования и принятия решений;

- существующие технологии обеспечения операционной обработки фундаментально отличаются от технологий поддержки принятия решений;

- характер запросов пользователей, обслуживающих операционные системы, совершенно иной, чем характер запросов работников управления.

Кроме того, существуют определенные факторы, которые не позволяют использовать операционные базы данных в процессе принятия решений:

- недостоверность данных;

- низкая производительность при нестандартных запросах;

- невозможность преобразования разнородных данных в единую информацию.

Можно выявить следующие причины недостоверности хранимых данных [48]:

- данные не имеют меток времени;

- алгоритмы подготовки отчетов различны;

- существует несколько этапов извлечения данных;

- отчеты строятся на основе не только внутренних, но и внешних данных;

- одни и те же отчеты строятся на основе разных источников данных.

Недостоверность данных не единственный недостаток традиционных систем. Многие специалисты по управлению столкнулись с проблемой затрачиваемого времени на подготовку даже недостоверного отчета [12].

Вместе с тем, проблема производительности не последняя в списке проблем, связанных с традиционной архитектурой информационных систем. Как правило, данные группируются относительно тех приложений, которыми они используются. Существуют рабочие места кассира, бухгалтера, начальника отдела кадров и т.п. Каждое рабочее место может поддерживать свою базу данных. Таким образом, для построения полноценного управленческого отчета, необходимо из разрозненных данных собрать осмысленную информацию. Это довольно сложно, поскольку приложения не были разработаны с целью взаимной интеграции. Кроме того, может оказаться, что в базах данных присутствует информация за различный период предыстории.

Подводя итоги рассмотрения проблем, возникающих при традиционном подходе к автоматизации информационной деятельности организации, можно отметить, что, несмотря на обилие данных, возможностей их сбора и хранения, организации до сих пор испытывают существенный недостаток в информации, необходимой для управления своей деятельностью [48].

 

Кирилл! Опять странные пропуски в словах

 

Описанные выше проблемы, связанные с традиционной архитектурой систем поддержки принятия управленческих решений в организациях, не способствовали повышению эффективности деятельности компаний, их использовавших. Решение было сформулировано У.М. Инмоном [18] виде концепции Хранилища Данных (Data Warehouse, ХД), которое выполняло бы функции предварительной подготовки и хранения данных для СППР, на основе информации из системы управления организацией (или базы данных организации), а также информации из сторонних источников, которые в достаточном количестве стали доступны на рынке информации.

 В основе концепции ХД лежат две основополагающие идеи:

- интеграция ранее разъединенных детализированных данных в едином ХД, их согласование, и возможно агрегация исторических архивов данных из традиционных систем обработки данных, и данных из внешних источников;

- разделение наборов данных, используемых для операционной обработки, и наборов данных, применяемых для решения задач анализа.

По определению, хранилище данных — это предметно-ориентированная, интегрированная, некорректируемая, зависимая от времени коллекция данных, предназначенная для поддержки принятия управленческих решении [18].

Назначение ХД — непрерывная поставка необходимой информации нужным сотрудникам организации. Этот процесс подразумевает постоянное развитие, совершенствование, решение все новых задач. Непрерывность процесса приводит к тому, что его нельзя уместить в более или менее четкие временные рамки, как это можно сделать для разработки традиционных систем оперативного доступа к данным [33].

При организации информационной поддержки развития персонала в организации на сегодняшний день наиболее эффективны, на наш взгляд, так называемые автоматизированные системы управления (АСУ), которые представляют собой комплекс технических и программных средств, совместно с организационными структурами (отдельными людьми или коллективом), обеспечивающий эффективное управление указанной организацией.

Информационные технологии в процессе управления развития персоналом предназначены для снижения трудоемкости процессов использования информационных ресурсов.

Информационные  технологии выполняют различные  функции:

- общая обработка документов, их верификация и оформление;

- локальное хранение документов;

- обеспечение сквозной доступности документов без их дублирования на бумаге;

- дистанционная и совместная работа служащих над документом;

- поддержка способов общения, не покидая привычной обстановки рабочего места;

- электронная почта;

- персональная обработка данных;

- составление, воспроизведение и полиграфическое размножение документов;

- объединение электронной и вербальной коммуникации;

- обмен информацией между базами данных;

- ввод данных или форм;

- ведение персональных баз данных;

- генерация отчетов по обработке данных;

- управление ресурсами;

- контроль исполнения поручений;

- управление личным временем;

- автоматический контроль корреспонденции;

- поддержка технического и профессионального инструктажа служащих;

- передача данных;

- обеспечение разнообразия в наглядном представлении материала;

- обеспечение стилистического качества документов;

- моделирование решений и имитация их принятия;

- информационная поддержка принятия решений;

- автоматизированное обучение;

- служба консультаций;

- создание адаптируемых автоматизированных рабочих мест;

- обмен локальной и персонализированной информацией;

- служба видеотекста;

- обмен и интеграция программных средств;

- перенос документов с одного носителя на другой;

- полиграфическое оформление документа;

- телефонные и телевизионные совещания;

- групповой контакт через терминалы.

Повышение эффективности и качества управления развитием персонала организации на сегодняшний день возможно при условии применения и дальнейшего совершенствования информационных технологий, необходимость разработки и совершенствования которых объясняется постоянным ростом требований к качеству профессиональных навыков сотрудников и к качеству выпускаемой продукции.

Традиционными методами определения и регистрации  потребностей в профессиональном развитии сотрудников являются аттестация и подготовка индивидуального плана развития. В ходе аттестации (или во время специальной встречи по профессиональному развитию) сотрудник обсуждает с руководителем перспективы своего профессионального развития.

Результатом этого  обсуждения становится план индивидуального  развития, который передается в кадровую службу (отдел профессионального  развития). Специалисты по профессиональному развитию оценивают план с точки зрения его реалистичности, выполнимости, соответствия потребностям организации и ее финансовым возможностям и вносят в него необходимые коррективы. Сведенные воедино планы развития сотрудников становятся программой профессионального развития персонала организации. Эта программа определяет цели профессионального развития, средства их достижения.

Одним из направлений  профессионального развития является овладение сотрудниками организации технологией Оперативной Аналитической Обработки (On-line Analytical Processing, OLAP), которая обеспечивает высокую скорость формирования аналитических отчетов произвольной формы.

OLAP — это ключевой компонент организации хранилищ данных. Концепция OLAP была описана в 1993 году автором реляционной модели данных Эдгаром Коддом [53]. В 1995 году на основе требований, изложенных Коддом, был сформулирован тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information — быстрый анализ разделяемой многомерной информации), включающий следующие требования к приложениям для многомерного анализа [6]:

- предоставление пользователю результатов анализа за приемлемое время (обычно не более 5 с), пусть даже ценой менее детального анализа;

- возможность осуществления любого логического и статистического анализа, характерного для данного приложения, и его сохранения в доступном для конечного пользователя виде;

- многопользовательский доступ к данным с поддержкой соответствующих механизмов блокировок и средств авторизованного доступа;

- многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий (ключевое требование OLAP);

- возможность обращаться к любой нужной информации независимо от ее объема и места хранения.

OLAP предоставляет удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получает естественную, интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов (Cubes). Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Например, для продаж это могут быть товар, регион, тип покупателя. В качестве одного из измерений используется время. На пересечениях осей — измерений (Dimensions) — находятся данные, количественно характеризующие процесс — меры (Measures). Это могут быть объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т. п.

Пользователь, анализирующий информацию, может «разрезать» куб по разным направлениям, получать сводные (например, по годам) или, наоборот, детальные (по неделям) сведения и осуществлять прочие манипуляции, которые будут необходимы в процессе анализа.

Однако есть и свои отрицательные моменты этой технологии. OLAP-технология позволяют получать сложные аналитические отчеты. Однако они не дают «новой» информации об объекте исследования. Такую «новую» информацию призваны давать средства интеллектуального анализа данных (ИАД) – нового направления в развитии информационных технологий.

ИАД активно используют аналитики и руководители крупных международных компаний (American Express, Lockheed и многие другие). Для этих категорий пользователей разрабатываются инструментальные средства высокого уровня, позволяющие решать достаточно сложные практические задачи без специальной математической подготовки. Актуальность использования ИАД в бизнесе связана с жесткой конкуренцией, возникшей вследствие перехода от «рынка продавца» к «рынку покупателя». В этих условиях особенно важно качество и обоснованность принимаемых решений, что требует строгого количественного анализа имеющихся данных [46].