<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://www.hbreview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-24T00:20:20Z</responseDate>
	<request identifier="oai:hbreview.ru:article/89" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://www.hbreview.ru/index.php/hb/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:hbreview.ru:article/89</identifier>
				<datestamp>2024-10-15T16:35:23Z</datestamp>
				<setSpec>hb:IAM</setSpec>
				<setSpec>driver</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="" dtd-version="1.4" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/xsd/JATS-archivearticle1.xsd" xml:lang="ru">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">hb</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">hb</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">Хлебопечение России</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Bakery of Russia</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="ppub">2073-3569</issn>			<publisher><publisher-name>Общественная организация «Российский союз пекарей»</publisher-name></publisher>
			<self-uri xlink:href="https://www.hbreview.ru/index.php/hb"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="publisher-id">89</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>INFORMATIZATION AND MANAGEMENT</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>ИНФОРМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Использование технологий Big Data в управлении персоналом хлебопекарной отрасли: возможности и вызовы</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>The use of Big Data technologies in the personnel management of the bakery industry: opportunities and challenges</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Глазунов</surname>
							<given-names>Дмитрий Сергеевич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Glazunov</surname>
							<given-names>Dmitry S.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>dglazunov6078@yandex.com</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff-alternatives id="aff-1">
				<aff xml:lang="ru"><institution content-type="orgname">ООО «Вектор»</institution></aff>
				<aff xml:lang="en"><institution content-type="orgname">Vector LLC</institution></aff>
			</aff-alternatives>
			<pub-date date-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub"><day>15</day><month>05</month><year>2024</year></pub-date>
			<volume seq="3">68</volume>
			<issue>4</issue>
				<issue-id>14</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Хлебопечение России</issue-title><issue-title xml:lang="en">Bakery of Russia</issue-title><fpage>55</fpage>
				<lpage>64</lpage>
			<permissions>
				<copyright-statement xml:lang="ru">© 2024 Хлебопечение России</copyright-statement>
				<copyright-statement xml:lang="en">© 2024 Bakery of Russia</copyright-statement>
				<copyright-year>2024</copyright-year>
				<copyright-holder xml:lang="ru">Хлебопечение России</copyright-holder>
				<copyright-holder xml:lang="en">Bakery of Russia</copyright-holder>
				<license license-type="open-access" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0" xml:lang="ru">
					<license-p>Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0" xml:lang="en">
					<license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="ru">
					<license-p>Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние).</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="en">
					<license-p>The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			
			<self-uri xlink:href="https://www.hbreview.ru/index.php/hb/article/view/89/71" content-type="application/pdf"/><self-uri xlink:href="https://www.hbreview.ru/index.php/hb/article/view/89"/>
			
			
			
			<abstract xml:lang="ru"><p>В данной статье рассматриваются перспективы и проблемы применения технологий больших данных (Big Data) в сфере управления человеческими ресурсами в хлебопекарной отрасли. Актуальность данной темы обусловлена стремительным развитием информационных технологий и возрастающей ролью данных в принятии управленческих решений на хлебопекарных предприятиях. Цель исследования заключается в выявлении ключевых возможностей и вызовов, связанных с использованием Big Data в HR-менеджменте в сфере хлебопечения. Материалы и методы исследования включают в себя анализ научной литературы, статистических данных и реальных кейсов применения технологий больших данных в управлении персоналом хлебозаводов и пекарен. В частности, были изучены публикации, посвященные использованию HR-аналитики в пищевой промышленности, а также данные о внедрении Big Data на предприятиях хлебопекарной отрасли. Результаты исследования показывают, что применение технологий больших данных открывает значительные возможности для оптимизации процессов управления человеческими ресурсами в сфере хлебопечения. Так, использование предиктивных моделей позволяет на 25-30% повысить точность прогнозирования потребности в персонале на хлебозаводах и на 20% улучшить качество подбора сотрудников в пекарни. Вместе с тем, внедрение Big Data в HR-процессы хлебопекарных предприятий сопряжено с рядом вызовов, среди которых – необходимость обеспечения конфиденциальности персональных данных, потребность в специалистах с компетенциями на стыке HR и аналитики данных, а также сложность интеграции разрозненных источников кадровой информации. Для преодоления этих вызовов компаниям хлебопекарной отрасли необходимо разработать четкую стратегию цифровизации HR, инвестировать в развитие аналитических навыков сотрудников и обеспечить соответствие используемых практик нормам законодательства о защите персональных данных.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This article discusses the prospects and problems of using big Data technologies in the field of human resource management in the bakery industry. The relevance of this topic is due to the rapid development of information technology and the increasing role of data in managerial decision-making at bakery enterprises. The purpose of the study is to identify the key opportunities and challenges associated with the use of Big Data in HR management in the field of bakery. Research materials and methods include the analysis of scientific literature, statistical data and real-world cases of the use of big data technologies in the personnel management of bakeries and bakeries. In particular, publications on the use of HR analytics in the food industry, as well as data on the implementation of Big Data in the bakery industry, were studied. The results of the study show that the use of big data technologies opens up significant opportunities for optimizing human resource management processes in the field of bakery. Thus, the use of predictive models allows for a 25-30% increase in the accuracy of forecasting the need for personnel in bakeries and a 20% improvement in the quality of employee recruitment in bakeries. At the same time, the introduction of Big Data into the HR processes of bakery enterprises is associated with a number of challenges, including the need to ensure the confidentiality of personal data, the need for specialists with competencies at the interface of HR and data analytics, as well as the complexity of integrating disparate sources of personnel information. To overcome these challenges, companies in the bakery industry need to develop a clear strategy for digitalizing HR, invest in the development of analytical skills of employees and ensure that the practices used comply with the norms of legislation on personal data protection.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>big data</kwd><kwd>human resource management</kwd><kwd>HR analytics</kwd><kwd>decision making</kwd><kwd>personal data.</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>большие данные</kwd><kwd>управление человеческими ресурсами</kwd><kwd>HR-аналитика</kwd><kwd>принятие решений</kwd><kwd>персональные данные.</kwd></kwd-group><funding-group>
				<funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без внешнего финансирования.</funding-statement>
				<funding-statement xml:lang="en">The study was conducted without external funding.</funding-statement>
			</funding-group>
			<counts><page-count count="10"/></counts>
			<custom-meta-group>
				<custom-meta>
					<meta-name>metadata-license</meta-name>
					<meta-value><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0</ext-link></meta-value>
				</custom-meta>
			<custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://www.hbreview.ru/public/journals/1/cover_issue_14_ru_RU.jpg"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group>
		</article-meta>
	</front>
	<body><p/></body>
	<back>
		<ref-list xml:lang="ru">
			<title>Список литературы</title>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Армстронг М., Тейлор С. Практика управления человеческими ресурсами. 14 изд. СПб.: Питер, 2018. 785 с.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Гобарева, Я.Л., Ширнин Г.В. Большие данные в банковской сфере // Валютный контроль. Валютное регулирование. 2014. № 8. С. 58-63.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Леснова Е. М., Пестов И. Е. Разработка метода обнаружения и коррекции ошибок для распределенной информационной сети на основе больших данных // Региональная информатика «РИ-2018: мат. XVI Санкт- Петербургской междунар. конф. (24-26 октября 2018 г., Санкт- Петербург). СПб., 2018. С. 570-571.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Моррисон А. Большие Данные: как извлечь из них информацию // Технологический прогноз. 2010. № 3.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Толстова Ю.Н. Социология и компьютерные технологии // Социологические исследования. 2015. № 8. С. 3-14.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Черняк Л. Большие Данные – новая теория и практика // Открытые системы. СУБД. 2011. № 10. C. 18-25.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Чехарин Е.Е. Большие данные: большие проблемы // Психологическая наука и образование. 2016. № 3(21). С. 7-11.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>Lawrence J. The role of big data in employee performance development. 2013.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Bersin J. The future of work: How AI and automation are transforming HR. Forbes. 2018. https://www.forbes.com/sites/joshbersin/2018/10/31/the-future-of-work-how-ai-and-automation-are-transforming-hr/?sh=39ad57b33f79</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Davenport T., Shapiro D. The AI advantage: How to put the artificial intelligence revolution to work // Journal of Information Technology Case and Application Research. 2019. № 1-3. MIT Press. 2018. 248 р.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>Green D. The role of HR in the age of aI and automation. HR Exchange Network. 2021. https://www.hrexchangenetwork.com/hr-tech/articles/the-role-of-hr-in-the-age-of-ai-and-automation</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>Guenole N., Ferrar J., Feinzig S. The power of people: Learn how successful organizations use workforce analytics to improve business performance. M.: Pearson Education, 2017.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Haak T. 10 trends in HR analytics for 2021. HR Trend Institute. 2020. https://hrtrendinstitute.com/2020/12/28/10-trends-in-hr-analytics-for-2021/</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>Marler J.H., Boudreau J.W. An evidence-based review of HR analytics // The International journal of human resource management. 2017. № 28(1). рр. 3-26.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R15"><mixed-citation>Noack N., Reilly M. Deloitte Global Human Capital Trends 2020. Deloitte Insights. 2020/ https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/human-capital-trends.html</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
