Database prototype development for employee performance data collection and its analysis via the fuzzy inference system

Abstract

Оценкой эффективности работы персонала сейчас занимаются практически в каждой крупной компании, так как эта оценка необходима для корректного распределения нагрузки между работниками, для принятия решений о повышении либо увольнении (либо направлении на дополнительное обучение) и т.д. Для этого проводится аналитика данных, собранных из баз. Однако критерии, в соответствии с которыми можно сказать эффективен человек или нет, порой не могут быть оценены численно и требуют оценки эксперта. Чтобы корректно оценить модель, состоящую частично из количественных оценок, частично из мнений экспертов, имеет смысл применять нечеткую логику, позволяющую выводить результат на основе многих критериев разного вида. В этой работе данный подход и был реализован. В ходе работы был создан прототип базы данных для сбора информации об эффективности работы сотрудников, а также разработана нечетко-логическая экспертная система, позволяющая на основе собранных данных и экспертных мнений вывести искомый результат эффективности.

Employee performance evaluation is now used by almost every large company, since this assessment is necessary for the correct distribution of workload among employees, for making decisions about raising or dismissal (or referring to additional training), etc. To do this, companies analyze the data collected from the databases. But the criteria according to which one person could be considered as an effective one or not, sometimes can not be estimated numerically and requires expert evaluation. In order to correctly evaluate a model consisting partly of quantitative estimates, partly of experts' opinions, it makes sense to use fuzzy logic that allows to output the result based on many criteria of different kinds (scales). In this work, mentioned approach was implemented. As a result of the work, a database prototype was created to collect information on the performance of employees, and a fuzzy-logical expert system was developed, which, based on the collected data and expert opinions, is able to derive the desired estimation of effectiveness.