Большие данные в управлении человеческими ресурсами
Автор: Утепбергенов А.О.
Журнал: Экономика и социум @ekonomika-socium
Рубрика: Основной раздел
Статья в выпуске: 4-3 (95), 2022 года.
Бесплатный доступ
Проведен анализ перспектив развития BIG DATA в управлении персоналом, основанных на технологиях анализа больших данных. Показана возможность применения технологий Big Data для повышения производительности управления персоналом. Сформулированы рекомендации службам управления человеческими ресурсами по использованию технологий Big Data в управлении персоналом инновационного развития.
Технологии big data, инновации, платформы, сфера применения, риски и перспективы применения больших данных
Короткий адрес: https://sciup.org/140292951
IDR: 140292951 | УДК: 331
Big data in human resource management
An analysis of the prospects of development of BIG DATA in human resource management, based on big data analysis technologies. Shows the possibility of using Big Data technologies to improve human resource management productivity. Formulated recommendations for human resource management services for the use of Big Data technologies in the management of innovative personnel development.
Список литературы Большие данные в управлении человеческими ресурсами
- ГОСТ Р7.05-2008 Библиографическая ссылка. Общие требования и правила составления. Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. Национальный стандарт РФ. ГОСТР 7.0.5-2008. М., Стандартинформ, 2008.
- URL: http://blog.oxforddictionaries.com/2013/06/oed-june-2013-update/ (дата обращения: 02.02.2022) - Tweet geekery and epic crowdsourcing: an Oxford English Dictionary update.
- https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09585192.2019.1674357(дата обращения: 04.12.2021)
- Как Big Data помогает в подборе персонала: технологии для хедхантеров [Электронный ресурс]https://aiconference.ru/ru/article/kak-big-data-pomogaet-v-podbore-personala-tehnologii-dlyahedhanterov-93666. (дата обращения: 20.11.2021)
- Lynch C. Big data: how do your data grow? // Nature. 2008. Vol. 455. № 7209. P. 28–29. (дата обращения: 17.03.2022)
- URL: https://www.calltouch.ru/glossary/big-data/ (дата обращения: 17.11.2022) – Calltouch. Big data
- Чехарин Е.Е. Большие данные: большие проблемы // Психологическая наука и образование. 2016. № 3 (21). URL: http://cyberleninka.ru/article/n/bolshie-dannye-bolshie-problemy (дата обращения:25.01.2022).
- Толстова Ю.Н. Социология и компьютерные технологии // Социологические исследования. 2015. № 8. С. 3–14.
- Черняк Л. Большие Данные – новая теория и практика // Открытые системы. СУБД. 2011. № 10. C. 18–25. URL: https://www.osp.ru/os/2011/10/13010990/ (дата обращения:18.12.2021).
- URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Большие_данные (дата обращения: 25.12.2021) - Википедия. Большие данные
- URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data#cite_note-13 (дата обращения: 05.02.2022) - Wikipedia. Big data
- Цифровая экономика и ее основные характеристики. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.mckinsey.com/global-locations/europe-andmiddleeast/russia/ru/ (дата обращения: 17.02.2022).
- Армстронг М., Тейлор С. Практика управления человеческими ресурсами. - 14 изд. — СПб.: Питер, 2018. — 785 с.
- Гобарева, Я.Л., Ширнин Г.В. Большие данные в банковской сфере // Валютный контроль. Валютное регулирование. – 2014. - №8. – С. 58-63. (дата обращения: 11.11.2021)
- Lawrence J. The role of big data in employee performance development, 2013.[Электронныйресурс] / HRZone . – URL: http://www.hrzone.com/perform/people/the-role-of-big-data-in-employee-performance-development. (Датаобращения 19.06.2021)
- Алан Моррисон и др. Большие Данные: как извлечь из них информацию // Технологический прогноз. Ежеквартальный журнал, российское издание. — 2010. — № 3. URL: https://www.pwc.ru/ru/services/technology.html (дата обращения: 30.07.2019).
- Леснова Е. М., Пестов И. Е. Разработка метода обнаружения и коррекции ошибок для распределенной информационной сети на основе больших данных // Материалы XVI Санкт- Петербургской международной конференции «Региональная информатика «РИ-2018» (Санкт- Петербург, 24–26 октября 2018 г.) СПб., 2018. С. 570–571. (дата обращения: 23.03.2022)
