|
Şirketlerin, insan kaynakları departmanları tarafından karşılaşılan en önemli sorun aranan kriterlere uygun personelin tespit ve istihdam edilmesidir. 2019 yılı sonlarında ortaya çıkan Covid-19 salgını ile başlayan uzaktan çalışma kültürü, dünyanın her bölgesinden nitelikli personeli tespit ve istihdam etmenin önemini daha da artırmıştır. Dijitalleşen dünya ile personel seçiminde en büyük ihtiyaç bilişim personelinin tespitinde ortaya çıkmıştır. Küresel çapta bu ihtiyacın görülmesiyle birlikte birçok insan kaynakları firması görev tanımını "BT İşe Alım" (IT Recruitment) olarak daraltarak devam etmektedir. Gerek mevcut kariyer sitelerinin güncel ihtiyacı karşılayamaması, gerekse son süreçte gittikçe yaygınlaşan "BT İşe Alım Uzmanlığı" iş rolüne analitik yöntemler ile çözüm üretilememesi doktora çalışmasının odaklandığı problem sahası olmuştur. Bu çalışmanın temel amacı, model odaklı bir Seçim Destek Sistemi (SDS) yaklaşımı ile işe alım süreçlerine analitik bir çözüm üretmek olarak belirlenmiştir. Bu noktadan hareketle SDS'nin üç saç ayağından ilki olan model yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden TOPSIS ve AHP yöntemleri birlikte kullanılmıştır. Çalışma esnasında uygulanan modelin doğru anlaşılması için 20 adaydan oluşan bir örneklem aday seti oluşturulmuş ve uygulanan model çerçevesinde en uygun aday / adaylar belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan ikili karşılaştırma cetveli ile kriter ağırlıklarının belirlenmesi sürecine analitik bir bakış açısı kazandırılmıştır. SDS'nin üç saç ayağından ikincisi olan diyalog yönetimi için web tabanlı uygulama geliştirilmiş, üçüncüsü olan veri yönetimi katmanı için toplanan verilerin tutulduğu bir veritabanı yapısı oluşturulmuştur. Tasarlanan Seçim Destek Sistemi ile yöneticinin karar verme sürecine esneklik kazandırmak için senaryo analizleri kullanılmıştır. Uygulanan model, doğru işe doğru adayı yerleştirme konusunda hem maliyetten tasarruf sağlamakta hem de personel verimliliğinin arttırılmasına destek olmaktadır.
|
|
The most important problem faced by the human resources departments of the companies is the determination and employment of personnel who meet the criteria sought. The culture of remote working, which started with the Covid-19 epidemic that emerged at the end of 2019, has further increased the importance of identifying and employing qualified personnel from all over the world. With the digitalizing world, the greatest need in personnel selection has emerged in the determination of IT personnel. As this need is seen on a global scale, many human resources companies continue by narrowing their job descriptions to "IT Recruitment". Both the inability of the current career sites to meet the current needs and the inability to find solutions to the job role of "IT Recruitment Specialist", which has become increasingly widespread in the last period, have been the problem area that the doctoral study focuses on. The main purpose of this study is to produce an analytical solution for recruitment processes with a model-oriented Selection Support System (SSS) approach. From this point of view, TOPSIS and AHP methods, one of the Multi-Criteria Decision Making methods, were used together in model management, which is the first of the three pillars of SDS. For the correct understanding of the model applied during the study, a sample candidate set consisting of 20 candidates was created and the most suitable candidate/candidates were determined within the framework of the applied model. An analytical perspective has been gained to the process of determining the criteria weights with the pairwise comparison chart used in the study. A web-based application was developed for dialog management, which is the second of the three pillars of SSS, and a database structure was created for the third, data management layer, where the collected data is kept. With the Selection Support System designed, scenario analyzes were used to bring flexibility to the decision-making process of the manager. The applied model not only saves costs in placing the right candidate for the right job, but also helps to increase personnel productivity. |
