APPLICATION OF INTELLIGENT DATA ANALYSIS METHODS TO EMPLOYEE INFORMATION PROCESSING USING DuckDB and ChromaDB

Аңдатпа

Интеллектуальный анализ кадровых данных становится всё более актуальным в условиях цифровизации процессов управления персоналом и необходимости обработки как структурированных, так и неструктурированных источников информации. Современные подходы требуют внедрения решений, способных эффективно обрабатывать табличные данные и одновременно извлекать смысл из текстовых описаний сотрудников. Однако в большинстве существующих систем отсутствует единая архитектура, сочетающая возможности OLAP-анализа, кластеризации и семантического поиска в рамках локально исполняемой аналитической среды.

Целью настоящего исследования является разработка локальной аналитической подсистемы, ориентированной на комплексный анализ сведений о сотрудниках организации с использованием встраиваемой OLAP-СУБД DuckDB и векторной базы данных ChromaDB. В рамках поставленной цели были реализованы задачи по предобработке данных, агрегации с использованием SQL-запросов, кластеризации сотрудников методом K-средних, векторизации текстовых описаний и внедрению семантического поиска на основе модели all-MiniLM-L6-v2.

В результате был создан программный прототип, позволяющий проводить как количественный, так и смысловой анализ кадровых данных. Система продемонстрировала высокую производительность при локальном исполнении, возможность быстрой сегментации персонала и реализацию поиска по естественно-языковым запросам без подключения к внешним сервисам. Дополнительно обеспечена визуализация результатов в BI-среде Yandex DataLens.

Предложенное решение обладает высокой степенью воспроизводимости и может быть адаптировано к задачам внутреннего HR-анализа, систем поддержки принятия решений и информационно-аналитических платформ. Результаты исследования подтверждают перспективность объединения OLAP- и векторных технологий в рамках единой локальной архитектуры для интеллектуальной обработки кадровой информации.