Інформаційна система управління людськими ресурсами
Автор: Матвіїв Максим Вікторович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: У сучасних умовах глобалізації економіки та стрімкого розвитку інформаційних технологій людські ресурси стають найціннішим активом будь-якої організації. Ефективне управління персоналом визначає конкурентоспроможність підприємства, його здатність до інновацій та адаптації до мінливих ринкових умов. Традиційні методи управління людськими ресурсами не відповідають вимогам сучасного бізнес-середовища. Актуальність впровадження HRM-систем зумовлена зростанням обсягів інформації про персонал та необхідністю її систематизації й аналізу для прийняття стратегічних рішень. HRM-системи забезпечують інтеграцію всіх аспектів управління людськими ресурсами від рекрутингу до управління продуктивністю. Сучасні системи інтегрують штучний інтелект, машинне навчання та аналітику великих даних, що відкриває можливості для прогнозування потреб у персоналі. Робота присвячена комплексному дослідженню сучасних HRM-систем, аналізу їх функціональних можливостей та ефективності застосування для оптимізації HR-процесів. Проведено систематичний аналіз провідних міжнародних рішень: SAP SuccessFactors, Workday HCM, Oracle HCM Cloud, BambooHR. Методологічну основу складають системний підхід, концепції стратегічного управління персоналом, методи порівняльного аналізу. Використано принципи об’єктно-орієнтованого проєктування та мікросервісної архітектури для забезпечення масштабованості системи. Досліджено еволюцію HRM-систем від монолітних додатків до хмарних рішень. Проаналізовано функціональні модулі: управління персональними даними, рекрутинг, навчання та розвиток, оцінка ефективності, управління компенсаціями, планування наступництва. Особлива увага приділена інтеграції з корпоративними системами. Досліджено застосування AI та машинного навчання для предиктивної аналітики плинності кадрів, автоматизованого підбору кандидатів та персоналізованих рекомендацій. Проаналізовано концепцію People Analytics як інноваційного напряму Data Science у управлінні персоналом. Розроблено систему критеріїв оцінки ефективності HRM-систем: кількісні параметри (скорочення часу на HR-процеси, економія витрат) та якісні аспекти (покращення користувацького досвіду, підвищення залученості). Проведено порівняльний аналіз провідних рішень. Практична частина включає розробку повнофункціональної HRM-системи: Node.js та Express.js (backend), React.js та TypeScript (frontend), PostgreSQL (СУБД), Prisma ORM. Система реалізована з RESTful API та документована через OpenAPI/Swagger. Система включає модулі управління співробітниками, департаментами, проєктами, відпустками, оцінки ефективності, аналітику та звітність. Забезпечено інформаційну безпеку відповідно до GDPR. Проведено комплексне тестування: unit-тестування (покриття 75+%), інтеграційне та функціональне тестування. Результати підтвердили високу надійність та продуктивність. Час виконання HR-операцій скорочено на 60-70%, відгук системи менше 200 мс. Об’єкт дослідження: процеси управління людськими ресурсами в сучасних організаціях як комплексна система функцій: планування кадрових потреб, відбір персоналу, розвиток співробітників, управління ефективністю та утримання талантів. Предмет дослідження: інформаційні системи управління людськими ресурсами як інструментарій цифрової трансформації HR-функцій, що забезпечує автоматизацію та оптимізацію процесів управління персоналом. Мета дослідження: комплексний аналіз сучасних HRM-систем, дослідження їх функціональних можливостей та ефективності для оптимізації HR-процесів, розробка практичного рішення HRM-системи. Основні результати: проведено аналіз еволюції HRM-систем на глобальному ринку. Розроблено класифікацію за функціональними характеристиками. Спроєктовано та реалізовано HRM-систему з мікросервісною архітектурою. Підтверджено ефективність: час HR-операцій скорочено на 60-70%, покриття тестами 75+%. Ключові слова: HRM-система, управління людськими ресурсами, цифрова трансформація, мікросервісна архітектура, People Analytics, автоматизація HR-процесів