ساز‌وکارهای مدیریت فناوری و داده در دنیا
کشورهای مختلف جهان در راستای مدیریت داده چه کرده‌اند؟
در راستای پاسخ به نیازمندی‌های کلان سازمان‌های دولتی و دستگاه‌های اجرایی کشور و به منظور الگوبرداری جهت طراحی، تدارک و ارزیابی مولفه‌های لایه میان‌افزار فناوری، سندی جامع با عنوان «مولفه‌های میان‌افزار فناوری در برخی کشورهای دنیا» تدوین شده است.
در راستای پاسخ به نیازمندی‌های کلان سازمان‌های دولتی و دستگاه‌های اجرایی کشور و به منظور الگوبرداری جهت طراحی، تدارک و ارزیابی مولفه‌های لایه میان‌افزار فناوری، سندی جامع با عنوان «مولفه‌های میان‌افزار فناوری در برخی کشورهای دنیا» تدوین شده است. این سند به بررسی و تحلیل مدل‌های مرجع مرتبط با مدیریت داده و فناوری در کشورهای مختلف می‌پردازد و شباهت‌ها و تفاوت‌های موجود را تبیین می‌کند. مطالعه و بررسی این مولفه‌ها می‌تواند راهنمایی مناسب برای بهبود زیرساخت‌های نرم‌افزاری در کشور و افزایش بهره‌وری و کارایی دستگاه‌های اجرایی باشد.

مرور مولفه‌های کلیدی

مدل مرجع نرم‌افزار فدرال آمریکا:

مولفه‌های کاربردی: این مولفه‌ها شامل تحلیل، گزارش‌دهی و آمار، هوش تجاری، پشتیبانی تصمیم‌گیری و مدیریت داده هستند. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های خود را به صورت کارآمد مدیریت کنند و تصمیمات بهتری بگیرند.
پروتکل‌ها و واسط‌ها: استفاده از پروتکل‌های استاندارد برای انتقال اطلاعات بین سیستم‌ها که امکان اشتراک‌گذاری و استفاده مجدد از نرم‌افزارها را فراهم می‌کند.
مثال‌های کاربردی: سیستم‌های مدیریت جریان کاری، سیستم‌های مدیریت اسناد، سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی و غیره. این سیستم‌ها می‌توانند فرآیندهای کسب‌وکار مختلف را پشتیبانی کرده و کارایی آن‌ها را افزایش دهند.

مدل مرجع نرم‌افزار هند (IndEA):

تمرکز بر مدیریت محتوا: این مدل شامل مدیریت چرخه حیات سند، مدیریت کاتالوگ، و تحلیل داده با هدف توانمندسازی بخش‌های مختلف سازمان برای اخذ تصمیمات آگاهانه است. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا اطلاعات خود را به صورت کارآمد سازماندهی و مدیریت کنند.
ابزارهای کلیدی: استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری برای مدیریت و تحلیل داده‌ها به منظور بهبود تصمیم‌گیری‌ها و افزایش کارایی سازمانی. این ابزارها شامل سیستم‌های مدیریت محتوا و ابزارهای تحلیل داده هستند.

مدل مرجع نرم‌افزار عربستان:

مدیریت داده: شامل پشتیبان‌گیری و بازیابی داده، مدیریت کیفیت داده، استخراج داده و مدیریت فراداده است. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های خود را به صورت امن و کارآمد مدیریت کنند.
ارائه اطلاعات بلادرنگ: ارائه اطلاعات دقیق و به موقع برای پشتیبانی از تصمیمات مدیریتی و عملیاتی. این ابزارها به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا به سرعت به تغییرات واکنش نشان دهند و تصمیمات بهتری بگیرند.
طبقه‌بندی مؤلفه‌ها: ارائه طبقه‌بندی‌های مختلف برای مدیریت داده‌ها و اطلاعات بلادرنگ. این طبقه‌بندی‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های خود را به صورت سازمان‌یافته مدیریت کنند.

مدل مرجع نرم‌افزار انگلستان:

مدیریت هوش تجاری: شامل گزارش‌دهی، جست‌وجو، تجزیه و تحلیل و مدیریت عملکرد است. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های خود را به صورت کارآمد تحلیل کنند و تصمیمات بهتری بگیرند.
ابزارهای هوش تجاری: داشبوردهای هوش تجاری، انبار داده و ابزارهای تحلیل داده برای ارائه گزارش‌های دقیق و به‌روز. این ابزارها به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا داده‌های خود را به صورت کارآمد مدیریت و تحلیل کنند.
پشتیبانی از تصمیم‌گیری: ابزارهای پشتیبانی از تصمیم‌گیری که امکان تحلیل دقیق و پیش‌بینی آینده را فراهم می‌کنند. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند و به سرعت به تغییرات واکنش نشان دهند.

مدل مرجع نرم‌افزار نیوزلند:

سه سامانه اصلی: تحلیل و هوش تجاری، مدیریت محتوای سازمانی و مدیریت داده و اطلاعات. این سامانه‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های خود را به صورت کارآمد مدیریت کنند و تصمیمات بهتری بگیرند.
تکنیک‌های داده‌کاوی: استفاده از تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی، پردازش تحلیلی برخط (OLAP) و پشتیبانی تصمیم‌گیری برای بهبود فرآیندهای کسب‌وکار. این تکنیک‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا الگوها و روندهای پنهان در داده‌های خود را شناسایی کنند و تصمیمات بهتری بگیرند.
مدیریت دانش و اکتشاف: شامل ابزارهای نرم‌افزاری برای مدیریت دانش و اکتشاف، تحلیل داده‌ها و توزیع و تحویل دانش. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا دانش و اطلاعات خود را به صورت کارآمد مدیریت و به اشتراک بگذارند.

نتیجه‌گیری

این مطالعه جامع به شناسایی مولفه‌های کلیدی و موفق میان‌افزار فناوری در کشورهای مختلف پرداخته و الگوهای مناسبی برای طراحی و پیاده‌سازی مولفه‌های مشابه در سازمان‌های دولتی ایران ارائه داده است. نتایج این بررسی‌ها می‌تواند به سازمان فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران کمک کند تا بهبودهای قابل توجهی در زیرساخت‌های نرم‌افزاری خود ایجاد کرده و بهره‌وری و کارایی دستگاه‌های اجرایی کشور را افزایش دهد. از جمله نتایج این بررسی‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
بهبود مدیریت داده‌ها: با استفاده از ابزارها و پروتکل‌های استاندارد برای مدیریت داده‌ها، سازمان‌های دولتی می‌توانند دقت و سرعت در دسترسی به اطلاعات را افزایش دهند. این امر باعث افزایش کارایی و بهره‌وری سازمان‌ها می‌شود.
افزایش بهره‌وری: با بهره‌گیری از مولفه‌های هوش تجاری و ابزارهای تحلیل داده، سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری اتخاذ کنند و بهره‌وری خود را افزایش دهند. این ابزارها به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا داده‌های خود را به صورت کارآمد مدیریت و تحلیل کنند.
پشتیبانی از تصمیم‌گیری: ابزارهای پشتیبانی از تصمیم‌گیری امکان تحلیل دقیق و پیش‌بینی آینده را فراهم می‌کنند که می‌تواند به بهبود فرآیندهای مدیریتی کمک کند. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند و به سرعت به تغییرات واکنش نشان دهند.
مدیریت محتوا و دانش: با استفاده از ابزارهای مدیریت محتوا و دانش، سازمان‌ها می‌توانند اطلاعات خود را به‌صورت بهینه مدیریت کرده و از دانش موجود بهره‌برداری کنند. این ابزارها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا اطلاعات خود را به صورت کارآمد سازماندهی و مدیریت کنند.

پیشنهادات

ایجاد کارگروه‌های تخصصی: تشکیل کارگروه‌های تخصصی برای بررسی و پیاده‌سازی مولفه‌های کلیدی شناسایی شده در این سند. این کارگروه‌ها می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا بهترین روش‌ها و تکنیک‌ها را برای مدیریت داده‌های خود انتخاب کنند.
برگزاری کارگاه‌های آموزشی: برگزاری کارگاه‌های آموزشی برای آشنایی کارکنان سازمان‌های دولتی با ابزارها و تکنیک‌های مدیریت داده و هوش تجاری. این کارگاه‌ها می‌توانند به افزایش دانش و مهارت کارکنان کمک کنند.
توسعه سیستم‌های اطلاعاتی: توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های اطلاعاتی پیشرفته با استفاده از مدل‌های مرجع بررسی شده در این سند. این سیستم‌ها می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا داده‌های خود را به صورت کارآمد مدیریت کنند.
ارزیابی و نظارت: ارزیابی و نظارت مستمر بر عملکرد سیستم‌های پیاده‌سازی شده برای اطمینان از کارایی و بهره‌وری آن‌ها. این نظارت‌ها می‌توانند به شناسایی مشکلات و بهبود سیستم‌ها کمک کنند.