Development of a Personnel Database in Terms of Multi-Criteria Analysis and Data Classification
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2026-3-4-13Keywords:
personnel criteria assessment system, production system, organizational structure, Saaty method, multicriteria analysisAbstract
Today, many organizations face challenges finding and selecting specialists who can meet their specific requirements. This is due both to a general shortage of qualified personnel in the market and the need for modern approaches to human resource management. The traditional recruitment model is based on a linear selection principle. This approach, despite its simplicity and low labor intensity, has a significant drawback: it ignores the multidimensionality of human resources. Application of multicriteria analysis will allow for a more accurate candidate selection, based not only on basic criteria such as education or work experience but also on other factors, including personal qualities and fit with corporate culture. This article proposes a personnel database based on the "All-Russian Classifier of Workers, Employee Positions, and Wage Grades OK 016-2025 (OKPDTR) (approved by Order of the Federal Agency for Technical Regulation and Metrology dated May 16, 2025, No. 423-st)." This study defined a system of criteria for employee assessment. Taken the "quality engineer" specialty as an example, pairwise criteria comparisons within each group were performed. Calculations showed that the method allows for identifying the degree of consistency between expert assessments. Various skill groups were proposed: professional-communicative, personal-business, and value-motivational, which together yield 12 key criteria. This enables a transition from subjective personnel assessment to a formalized, measurable approach that takes into account both the professional and personal-motivational characteristics of the specialist.References
Единый квалификационный справочник должностей руководителей, специалистов и служащих (ЕКС). М.: Экономика, 2021. Вып. 1. 568 с.
Хитрова Т. И., Пешкова О. В., Хитрова Е. М. Методы многокритериальной оптимизации в задачах отбора сотрудников на удаленную работу // Известия Байкальского государственного университета. 2025. Т. 35, № 2. С. 45-53.
Гончаров К. А. Многокритериальный анализ альтернатив в задачах управления кадровым составом в организации // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2024. № 7-2. С. 56-61. DOI: 10.37882/2223-2966.2024.7-2.07
Сучкова Е. А. Решение многокритериальной задачи оптимизации для осуществления поддержки принятия решений // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2016. Т. 19, № 3. С. 61-62. DOI: 10.22213/2413-1172-2016-3-61-62.
Маслова В. М., Пономарев М. А. Цифровая трансформация управления персоналом: критериальный подход // Кадровик. 2023. № 7. С. 24-32.
Иванова Н. А., Петров С. К. Интеллектуальные системы поддержки кадровых решений на основе многокритериального анализа // Информационные технологии в управлении. 2024. № 3. С. 67-75.
Кузнецова О. С. Разработка базы данных компетенций для автоматизированного подбора персонала // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. № 11. С. 42-49.
Соколова А. А. Интеграция ОКПДТР с профессиональными стандартами: проблемы и перспективы // Трудовое право. 2025. № 1. С. 55-62.
Ермолаев Д. В. Методы классификации данных в задачах HR-аналитики // Бизнес-информатика. 2024. Т. 18. № 2. С. 30-41.
Kondruk N.E., Tyrpak O.V. (2025) Modeling Multi-Criteria Selection in Personnel Recruitment Using the Analytic Hierarchy Proces. Scientific Bulletin of Uzhhorod University. Series of Mathematics and Informatics, vol. 46 (1), pp. 188-194. DOI: 10.24144/2616-7700.2025.46(1).188-194
Gao Q., Liu Y., Zhang X., Wang L. (2023) The Use of the Analytic Hierarchy Process in Improving Psychological Empowerment and Employee Performance. Journal of Organizational and End User Computing, vol. 35 (3), pp. 1-22. DOI: 10.4018/joeuc.321171
Akter S., Biswas K., Vrontis D., Cooper S.C.L., Tarba S.Y. (2024) Mastering Digital Transformation in Workforce Management. Production Planning & Control, vol. 35 (13), pp. 1525-1532. DOI: 10.1080/09537287.2023.2270465
Штойер Р. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления и приложения: пер. с англ. М.: Мир, 2022. 504 с.
Кибанов А. Я., Дуракова И. Б. Управление персоналом организации: стратегия, маркетинг, интернационализация. М.: ИНФРА-М, 2024. 412 с.
Армстронг М. Практика управления человеческими ресурсами: пер. с англ.; под ред. С. К. Мордовина. 15-е изд. СПб.: Питер, 2023. 848 с.
Каменева Т. Н., Шевырев В. А., Шихгафизов П. Ш. Метакомпетенции как ключевой фактор индивидуальной и командной эффективности // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2024. Т. 14, № 2. С. 212-223. DOI: 10.21869/2223-1552-2024-14-2-212-223
Гончаров К. А. Многокритериальный анализ альтернатив в задачах управления кадровым составом в организации // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2024. № 7-2. С. 56-61. DOI: 10.37882/2223-2966.2024.7-2.07
Бутова Т. Г., Дурандин О.В. Когнитивное моделирование в задачах оценки компетенций персонала высокотехнологичных предприятий // Креативная экономика. 2024. Т. 18, № 3. С. 567-582
Чуланова О. Л., Ивонина А. И. Цифровые компетенции персонала: методы оценки и развития в условиях цифровой трансформации // Вестник университета (Государственный университет управления). 2023. № 4. С. 45-54.
Митрофанова Е. А., Коновалова В. Г. Кадровая аналитика: современные подходы и инструменты // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. 2024. № 1. С. 23-31.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Мария Дмитриевна Ремина, Александра Владимировна Козлова

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.