EnglishНа русском

Переглянути у форматі pdf

МЕТОДИКА УПРАВЛІННЯ КАДРАМИ В РАМКАХ ПРОЕКТНОЇ РОБОТИ З ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ BIG DATA
Р. М. Циган, Н. Г. Кирилаха, Д. Є. Солодков

DOI: 10.32702/2307-2105-2020.5.64

УДК: 338.12.017

Р. М. Циган, Н. Г. Кирилаха, Д. Є. Солодков

МЕТОДИКА УПРАВЛІННЯ КАДРАМИ В РАМКАХ ПРОЕКТНОЇ РОБОТИ З ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ BIG DATA

Анотація

Авторами були досліджені існуючі інноваційні підходи з контролю кадрів й прийняття відповідних рішень в умовах роботи з технологіями Big Data та з урахуванням вірогідних організаційних змін в структурі підприємства, на якому впроваджено дані технології. В результаті аналізу таких підходів, як матриця розподілу обов’язків RACI, теорія нечітких множин та метод критичного ланцюгу Голдратта була розроблена і запропонована власна методика щодо моніторингу проектної роботи, оцінки її стану з мінімізацією фактору людського суб’єктивізму та прийняття своєчасних рішень щодо кадрових змін з метою оптимізації проекту. Для наочної демонстрації використання запропонованої комплексної методики, остання була поетапно проілюстрована на прикладі умовного проекту – з заданими умовними значеннями.

Ключові слова: впровадження Big Data; теорія нечітких множин; матриця RACI; комплексна методика; контроль проекту; контроль кадрів; програмне забезпечення.

Література

1. Корольов, О.Л. «Большие данные» как фактор изменения процессов принятия решений в экономике / О.Л. Корольов // Науково-технічні відомості СПбГПУ. Економічні науки. 2017. Т. 10, № 4. С. 31—38. DOI: 10.18721/JE.10403
2. Борис Отто (2011) Управління даними. Інженерія бізнес й інформаційних систем (Data Governance. Business & Information Systems Engineering): монографія, (4), 149-156, 241 ст.
3. Клаус Вебер & Борис Отто (2009) Одна величина не підходить до всього – підхід до управління даних у випадок непередбачуваних обставин (One size does not fit all—a contingency approach to data governance). Journal of Data and Information Quality, 1(1), 4:2-4:27. Вилучено з: https://www.alexandria.unisg.ch/67793/1/a4-weber_external.pdf
4. Веб-портал комерційної публічної хмари Amazon/ Что такое NoSQL? [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://aws.amazon.com/ru/nosql/
5. Большаков А.А. Застосування теорії нечітких множин до задач оцінки і управління формуванням компетенцій: опис проблеми та підхід до її вирішення / А.А. Большаков, И.В. Вешнева, Л.А. Мельников // Вісник Астраханского державного технічного університету. Сер. Управління, обчислювальна техніка та інформатика. 2012. № 2. С. 174-181.
6. Голдратт Еліяху. Критичний ланцюг (Critical chain.) / Еліяху М. Голдратт. М.: ТОС Центр, 2006. 288 с.
7. Детмер У. Теорія обмеження Голдратта / Уильям Детмер. М.: Альпіна Паблишер, 2012. 443 с.
8. Розроблене програмне забезпечення для розрахунку значень індексу [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://repl.it/repls/FirebrickWobblyRuntimeenvironment
9. Веб-портал науково-дослідницько журналу «Международный журнал экспериментального образования» /Технологии и методы анализа больших данных. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.expeducation.ru/ru/article/view?id=8288
10. Веб-портал Інституту проектного менеджменту/ Посібник з проектного менеджменту – масив знань (A Guide to the Project Management Body of Knowledge), [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.pmi.org/.
11. Чарльз Ніс. Предиктивна аналітика (Predictive analytics)/ Ніс Чарльз // Інститут страхування Америки. 2013. С. 1-15. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.the-digital-insurer.com/wp-content/uploads/2013/12/78-Predictive-Modeling-White-Paper.pdf
12. Рутковська Д. Нейронні мережі, генетичні алгоритми і нечіткі системи / Д. Рутковська, М. Пилинський, Л. Рутковський, М.: Горяча Лінія – Телеком, 2007. 452 с.

R. Tsyhan, N. Kyrylakha, D. Solodkov

THE STAFF MANAGING METHOD IN THE CONDITIONS OF THE PROJECT WORK WITHIN THE USAGE OF BIG DATA TECHNOLOGIES

Summary

The issue of the staff control and the related decision-making in the conditions of implementation of technologies of storing, processing and analyzing of big amounts of data within probable changes in the organization structure of a company was analyzed in this article.
The processes and the main roles of the common structure of the Data Science Department were considered and compiled within the RACI matrix approach. The fuzzy set theory and the Goldratt’s Critical Chain theory were analyzed. The comprehensive method, based on the theories and the RACI matrix approach was created and illustrated in the article in details, with step-by-step theoretical explanation and practical implementation within the example values in order to show how the method can be applied in real conditions.
The method includes the set of mathematic formulas synthesized from the fuzzy set theory and the RACI matrix is the main fulcrum for the determining of the staff responsibilities.
Considering the difficulty of timing anticipation of the project accomplishment, there is an evident necessity of the timing buffers making which are considered to be helpful in the conditions of project lagging that threatens the further sales and company’s reputation. Consistently, the timing of the project accomplishment and time buffers’ usage are the main parameters to be assessed with the method created.
The main objective of the method created is to support the manager’s decision-making by getting the relevant information, specifically the timing values in time within the control of the project work in progress in the Data Department by tracking down the efficiency of the work and eventually in order to make necessary decisions about the staff in time to optimize the project work. The main resource which is the subject of calculations is the time which usage must be minimized and the method created is dedicated to help the manager to solve this issue.
In order to automate the calculations, the application was developed and applied in this research.
The results of the calculations were analyzed and the further decision about the necessary staff changes was done and graphically illustrated.

Keywords: Big Data implementation; fuzzy set theory; RACI matrix; comprehensive method; project control; staff control; application.

References

1. Korolev, O. L. (2017), Bol'shie dannye kak faktor izmenenija processov prinjatija reshenij [“Big Data” as the factor of changes in processes of decision making in the economy], Nauchno-tehnicheskie vedomosti SPbGPU, Saint-Petersburg, Russia.
2. Otto, B. (2011), Upravlenie dannymi. Inzhenerija biznesa i informacionnyh sistem [Data Governance," Business & Information Systems Engineering], University of St. Gallen, St. Gallen, Switzerland.
3. Weber, C. and Otto, B. (2009), “One Size Does Not Fit All---A Contingency Approach to Data Governance”, University of St. Gallen, [Online], vol. 1, available at: https://www.researchgate.net/publication/220177472_One_Size_Does_Not_Fit_All---A_Contingency_Approach_to_Data_Governance (Accessed 14 February 2020).
4. The official site of The Amazon Web Services (2019), “What is NoSQL?”, available at: https://aws.amazon.com/ru/nosql/ (Accessed 4 February 2020)
5. Bolshakov, A.A. (2012), “The usage of the fuzzy set for the estimation and managing of the competences formation: problem description and the solutions”, Vi`snik Astrakhanskogo derzhavnogo tekhni`chnogo uni`versitetu, Management and Informatics, vol. 2, pp. 174-181.
6. Goldratt, E. (2006), Kritichnij lanczyug [Critical Chain], Alpina Publisher, Moscow, Russia.
7. Dettmer, W. (2012), Teori`ya obmezhennya Goldratta [Goldratt’s theory of Constraints], Alpina Publisher, Kyiv, Ukraine.
8. The online calculator for counting agreement index (2020), available at: https://repl.it/repls/FirebrickWobblyRuntimeenvironment (Accessed 4-8 February 2020)
9. The official web-site of the The International Magazine of the Experimental Education (2019), “Technologies and methods of Big Data analysis”, available at: https://www.expeducation.ru/ru/article/view?id=8288 (Accessed 14 February 2020)
10. The official web-site of the Project Management Institute (2019), “A Guide to the Project Management Body of Knowledge”, available at: http://www.pmi.org/ (Accessed 9 February 2020)
11. The official site of insurance database the-digital-insurer (2019), “Predictive analytics”, available at: https://www.the-digital-insurer.com/wp-content/uploads/2013/12/78-Predictive-Modeling-White-Paper.pdf (Accessed 12 February 2020)
12. Rutkovska, D.A. (2007), Nejronni` merezhi`, genetichni` algoritmi i` nechi`tki` sistemi [Neural networks, genetic algoryhtms and fuzzy systems], Naukova dumka, Kyiv, Ukraine.

№ 5 2020

Дата публікації: 2020-05-28

Кількість переглядів: 213

Відомості про авторів

Р. М. Циган

старший викладач кафедри обліку і фінансів,Кременчуцький Національний університет імені Михайла Остроградського

R. Tsyhan

Senior Lecturer of the Department of Accounting and FinanceKremenchuk Mykhailo Ostrohradskyi National University

ORCID:

0000-0001-5955-812Х


Н. Г. Кирилаха

к. ф.-м. н., доцент кафедри інформатики та вищої математики

N. Kyrylakha

PhD in Physico-Mathematical Sciences, Assosiate Professor, Department of Informatics and Higher MathematicsKremenchuk Mykhailo Ostrohradskyi National University

ORCID:

0000-0002-2629-8867


Д. Є. Солодков

студент 3-го курсу,Кременчуцький Національний університет імені Михайла Остроградського

D. Solodkov

Student of the second course Kremenchuk Mykhailo Ostrohradskyi National University

ORCID:

0000-0001-5249-0820

Як цитувати статтю

Циган Р. М., Кирилаха Н. Г., Солодков Д. Є. Методика управління кадрами в рамках проектної роботи з використання технологій big data. Ефективна економіка. 2020. № 5. – URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=7931 (дата звернення: 10.07.2020). DOI: 10.32702/2307-2105-2020.5.64

Tsyhan, R., Kyrylakha, N. and Solodkov, D. (2020), “The staff managing method in the conditions of the project work within the usage of big data technologies”, Efektyvna ekonomika, [Online], vol. 5, available at: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=7931 (Accessed 10 Jul 2020). DOI: 10.32702/2307-2105-2020.5.64

Creative Commons License

Стаття розповсюджується за ліцензією
Creative Commons Attribution 4.0 Міжнародна.