KEY PERFORMANCE INDICATORS FOR E-GOVERNMENT: METHODOLOGICAL APPROACH TO INDICATOR DEVELOPMENT

It is often assumed that modern information technology (IT) is a source of performance improvement. Empirical research has not univocally confirmed this assumption, since complex, extensive and resource demanding IT tools require extensive organizational restructuring, in order to be properly and successfully implemented. This generates the need to create and use business intelligence and key performance indicators (KPI) to obtain a high quality basis for making decisions in real time. In this paper, authors analyze the existence of a potential relationship between the methodological approach to defining business intelligence (BI)-related KPIs and achieving business process performance, as well as the overall organizational performance. The methodological determinants of the process, in which the KPIs are defined, are empirically analyzed and associated with the two discussed aspects of performance. The empirical analysis is conducted for the case of e-government development, with the special emphasis on countries from Central, East and South-East Europe. The E-Government development is measured by two KPIs, which have been defined, by strictly following the recommended BI methodology. The two KPIs are related to a business process, performed by the public administration, which can be greatly facilitated by the introduction of E-Government. This is the process of opening a new enterprise, which can be also viewed as one of key measures of the national economic and entrepreneurial development. The public administration performance in serving the needs of new entrepreneurs for company registration is, therefore, considered in terms of E-Government performance. Two KPIs used measure the procedural complexity and costs for opening a new enterprise in a sample, consisting of 28 European Union member-states. The statistical analysis uses secondary data, available from the official Eurostat Web pages. The empirical results confirm the existence of the hypothesized relationship between the methodological procedures for developing KPIs and the process performance, which affirms the need to develop both E-Government, as well as other processes in public administration, by using solid planning and methodological approaches

Adoption of Big Data Solutions: A study on its security determinants using Sec-TOE Framework

Big Data Solutions (BDS) refers to innovative solutions designed to perform searching, mining and analysis of high volume of data. While BDS is being actively adopted by pioneering and leading organizations due to its prospective benefits, many organizations are still divided on the need to adopt it. Security issues related to big data’s characteristics are among the hindering factors cited by non-adopters. Thus, it creates opportunities to study on the security related issues pertinent to BDS adoption. In this preliminary study, Technology-Organizational-Environmental (TOE) framework was adopted and adapted to fit the security factors being studied. Data were collected from 25 respondents through an anonymous online questionnaire and descriptive analysis was performed. The results reveal that an organization’s intention to adopt BDS can be positively influenced by perceived compatibility, top management support, information security culture and organizational learning culture. Whilst, the non-adopters are negatively influenced by perceived complexity and risks in outsourcing. One factor was found to have inconclusive outcome to both adopters and non-adopters (security and privacy regulatory concern), suggesting that it may not have any significant effects in organizational intention to adopt BDS

Integrating Business Intelligence and Analytics in Managing Public Sector Performance: An Empirical Study

Business intelligence and analytics (BIA) is emerging as a critical area to boost organizational performance. Nowadays, data is not only important and valuable to the organization but recognized as necessary to spike the organization performance and success. As a result, many organizations spend a considerable amount of investment toward obtaining faster accurate information on a real-time basis. The previous study revealed that even though many organizations use business intelligence technologies for obtaining information, yet they still lack analytics implementation. Therefore, this study aims to discover the integrated implementation factors of business intelligence and analytics in managing organizational performance, particularly for organizations of the public sector. In achieving this, a depth literature review was carried out to identify the influential factors in the implementation of business intelligence, business analytics, and performance management. The subject matter experts in Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA) and Organisational Performance Management (OPM) were invited to participate in this empirical study, which was conducted in Malaysia. The study was carried out through interviewing experts, in order to identify the essential factors for business intelligence and data analytics implementation. Twenty essential factors and sixty-four sub-factors were identified and analyzed to construct the integrated factors in BIA and OPM implementation. The result of the study revealed four integrated factors of the BIA and OPM implementation, such as skill, documentation, visualization, and work culture. Finance, data management, software, strategic planning, and decision-making are other factors integrated with BI, BA, and OPM respectively. Finally, this study illustrates the integrated factors in a visual form

Ennustavan data-analytiikan hyödyntäminen liiketoimintapäätöksissä

Tässä tutkielmassa tutkitaan data-analytiikan ja etenkin ennustavan data-analytiikan käyttöä yritysten liiketoimintapäätösten tukena. Tutkielman tavoitteena on selvittää suomalaisen vähittäiskaupan datankäytön nykytila ja siihen liittyvät haasteet. Toisaalta tavoitteena on myös kartoittaa, käytetäänkö data-analytiikkaa vähittäiskauppojen päätöksenteossa. Tutkielman teoreettinen viitekehys ottaa kantaa data-analytiikan kirjavaan käsitteistöön ja sen alakäsitteisiin. Data-analytiikka toimii tutkielmassa sateenvarjoterminä sen alakäsitteistölle, kuten kehittyneelle data-analytiikalle. Teoreettisessa viitekehyksessä käsitellään myös data-analytiikan roolia liiketoiminnassa. Tässä yhteydessä käydään läpi erilaisia hyödyntämistapoja ja näihin liittyviä haasteita. Tutkimus suoritettiin kvalitatiivisin metodein haastatteluiden avulla. Haastatteluita tehtiin yksi jokaiseen kohdeorganisaatioon, jotka edustavat suomalaisen vähittäiskaupan isoimpia markkinatoimijoita. Tutkimus on laadultaan vertaileva tapaustutkimus, jossa laadullisin keinoin pureudutaan data-analytiikan kenttään yrityksissä. Tutkimuksen aineisto jaettiin teemoihin ja siitä pyrittiin näin löytämään keskeiset huomiot. Aineiston löydöksiä verrattiin myös teoreettiseen viitekehykseen, jotta pystyttiin selvittämään, miten kohdeorganisaatioissa havaitut seikat kohtasivat tutkimusteorian kanssa. Tutkimuksen keskeisinä löydöksinä voidaan pitää data-analytiikan nykytilanteen selvittämistä ja data-analytiikan potentiaalin tunnistamista yrityksissä. Päätöksenteon osalta data-analytiikkaa ei hyödynnetä systemaattisesti ja pääpaino data-analytiikan roolissa liiketoimintapäätöksien tukena oli vahvasti painottunut strategiseen päätöksentekoon. Ongelmat data-analytiikan paremmalle hyödyntämiselle liittyivät puolestaan pitkälti organisaatioiden puutteellisiin resursseihin ja epäsystemaattiseen toimintaan

Методы повышения качества классификации символов при обработке текстовых изображений

Methods are in-process examined classifications, applied at the compression of file with the bi-tonal image of photo-typograph got scan-out or digital photographing. The special attention applies on the in-use here measures of distinction of two images of characters, abstracted from the image of text. These measures of distinction allow with one or another degree of confidence to count characters on the compared images or consilient, or different. For the algorithms of classification known to date, including the known algorithm of JB2 well, quantitative descriptions of classification – number of classes, got these algorithms for the image of standard page of text are resulted. What less than it is a number, quality of classification is considered that higher, because gives the best compression of file with the image of text. The methods of acceleration of algorithms, classifying the images of characters, and increases of easy-to-readness of the text recovered after the compression of image are considered also.У роботі розглядаються методи класифікації, що застосовуються при стисненні файлу з бітональний зображенням тексту, отриманим скануванням або цифровим фотографуванням. Особлива увага звертається на використовувані при цьому заходи відмінності двох зображень символів, виділених з зображення тексту. Ці заходи відмінності дозволяють з тим або іншим ступенем впевненості вважати символи на порівнюваних зображеннях або збігаються, або різними. Для відомих на сьогоднішній день алгоритмів класифікації, включаючи добре відомий алгоритм JB2, наведені кількісні характеристики класифікації – число класів, одержуваних цими алгоритмами для зображення стандартної сторінки тексту. Чим менше це число, тим якість класифікації вважається вище, так як дає краще стиснення файлу із зображенням тексту. Розглянуто також методи прискорення алгоритмів, що класифікують зображення символів, і підвищення зручності читання відновленого після стиснення зображення тексту.В работе рассматриваются методы классификации, применяемые при сжатии файла с битональным изображением текста, полученным сканированием или цифровым фотографированием. Особое внимание обращается на используемые при этом меры различия двух изображений символов, выделенных из изображения текста. Эти меры различия позволяют с той или иной степенью уверенности считать символы на сравниваемых изображениях или совпадающими, или различными. Для известных на сегодняшний день алгоритмов классификации, включая хорошо известный алгоритм JB2, приведены количественные характеристики классификации – число классов, получаемых этими алгоритмами для изображения стандартной страницы текста. Чем меньше это число, тем качество классификации считается выше, так как дает лучшее сжатие файла с изображением текста. Рассмотрены также методы ускорения алгоритмов, классифицирующих изображения символов, и повышения удобочитаемости восстановленного после сжатия изображения текста

Методы повышения качества классификации символов при обработке текстовых изображений

Methods are in-process examined classifications, applied at the compression of file with the bi-tonal image of photo-typograph got scan-out or digital photographing. The special attention applies on the in-use here measures of distinction of two images of characters, abstracted from the image of text. These measures of distinction allow with one or another degree of confidence to count characters on the compared images or consilient, or different. For the algorithms of classification known to date, including the known algorithm of JB2 well, quantitative descriptions of classification – number of classes, got these algorithms for the image of standard page of text are resulted. What less than it is a number, quality of classification is considered that higher, because gives the best compression of file with the image of text. The methods of acceleration of algorithms, classifying the images of characters, and increases of easy-to-readness of the text recovered after the compression of image are considered also.У роботі розглядаються методи класифікації, що застосовуються при стисненні файлу з бітональний зображенням тексту, отриманим скануванням або цифровим фотографуванням. Особлива увага звертається на використовувані при цьому заходи відмінності двох зображень символів, виділених з зображення тексту. Ці заходи відмінності дозволяють з тим або іншим ступенем впевненості вважати символи на порівнюваних зображеннях або збігаються, або різними. Для відомих на сьогоднішній день алгоритмів класифікації, включаючи добре відомий алгоритм JB2, наведені кількісні характеристики класифікації – число класів, одержуваних цими алгоритмами для зображення стандартної сторінки тексту. Чим менше це число, тим якість класифікації вважається вище, так як дає краще стиснення файлу із зображенням тексту. Розглянуто також методи прискорення алгоритмів, що класифікують зображення символів, і підвищення зручності читання відновленого після стиснення зображення тексту.В работе рассматриваются методы классификации, применяемые при сжатии файла с битональным изображением текста, полученным сканированием или цифровым фотографированием. Особое внимание обращается на используемые при этом меры различия двух изображений символов, выделенных из изображения текста. Эти меры различия позволяют с той или иной степенью уверенности считать символы на сравниваемых изображениях или совпадающими, или различными. Для известных на сегодняшний день алгоритмов классификации, включая хорошо известный алгоритм JB2, приведены количественные характеристики классификации – число классов, получаемых этими алгоритмами для изображения стандартной страницы текста. Чем меньше это число, тем качество классификации считается выше, так как дает лучшее сжатие файла с изображением текста. Рассмотрены также методы ускорения алгоритмов, классифицирующих изображения символов, и повышения удобочитаемости восстановленного после сжатия изображения текста

PETIC Decision Making (PDM) : um modelo automatizado para apoio à tomada de decisão estratégica em TIC

Strategic planning is essential for the management of Information and Communication Technologies in organizations, providing more assertive decisions to establish the basic purposes of improvement and implementation of new resources. The goal of this study was the adaptation of the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) in the creation of a new model to support decision making on the prioritization of investments in strategic planning of Information and Communication Technologies as a support to the methodology PETIC, called PETIC Decision Make (PDM), evaluating its applicability in real case studies. The investigated institutions were a municipal public administration body and a labor union entity, where the PDM was used in the prioritization of investments for the period of five years, using the tool PDMSys created in this study. By means of the proposed method was possible to select alternatives of actions considered preferable and to analyze their dependencies, besides creating a continuous cycle for classification. The results indicated the practicability of the method, avoiding an indication that the dependencies would jeopardize the investment in technologies. In this way, it was verified that the application of the PDM increases the predictability of expenditures, allows the reduction of initial costs and contributes to the assertiveness in the decisions on the management of the technological resources, implying in the global management of the institutions.O planejamento estratégico é essencial para a gestão das Tecnologias da Informação e Comunicação nas organizações, proporcionando decisões mais assertivas para o estabelecimento dos propósitos básicos de melhoria e implementação de novos recursos. Abordando o tema, o objetivo deste estudo foi a adaptação do Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) na criação de um novo modelo de apoio à tomada de decisão sobre a priorização de investimentos em planejamento estratégico de Tecnologias da Informação e Comunicação como suporte à metodologia PETIC, denominado PETIC Decision Make (PDM), avaliando sua aplicabilidade em estudos de caso real. As instituições investigadas foram um órgão da administração pública municipal e uma entidade sindical, onde se empregou o PDM na priorização de investimentos para o período de cinco anos, utilizando-se a ferramenta PDMSys criada neste estudo. Por meio do método proposto foi possível selecionar alternativas de ações consideradas preferíveis e analisar as suas dependências, além de criar um ciclo contínuo para ordená-las. Os resultados indicaram a praticabilidade do método, evitando indicação em que as dependências prejudicassem o investimento em tecnologias. Dessa forma, constatou-se que a aplicação do PDM amplia a previsibilidade sobre os gastos, possibilita a redução de custos iniciais e contribui para a assertividade nas decisões sobre a gestão dos recursos tecnológicos, implicando na gestão global das instituições