روشی نظاممند برای اولویتبندی ذینفعان در کمیتهی راهبری حکمرانی داده بر اساس اکوسیستم دادهی سازمان
فهیمه سلیمی کوچی
1
(
گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تربیت مدرس
)
ابوالقاسم سرآبادانی
2
(
گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
)
کلید واژه: حکمرانی داده, کمیتهی راهبری حکمرانی داده, اکوسیستم داده, اولویتبندی ذینفعان, DESPA,
چکیده مقاله :
در اقتصاد داده-محور امروز، حکمرانی داده صرفاً یک الزام فنی یا کنترلی تلقی نمیشود، بلکه بهمثابه یک قابلیت سازمانی راهبردی، نقش تعیینکنندهای در ارتقای کارایی عملیاتی، تضمین انطباق مقرراتی و ایجاد مزیت رقابتی پایدار ایفا میکند. چارچوبهای اثربخش حکمرانی داده بهطور کلاسیک بر سه رکن افراد، فرایندها و فناوریها استوارند. از این میان، رکن افراد -بهویژه از منظر طراحی ساختارهای تصمیمگیری و سازوکارهای سازمانی- نقشی محوری در موفقیت یا شکست سازوکارهای حکمرانی داده دارد. در سازمانهای دادهمحور پیچیده، نظیر وزارتخانهها و هلدینگها، بخش قابلتوجهی از ارزش داده در تعاملات میانسازمانی و از طریق ذینفعان بیرونی، شامل تأمینکنندگان داده، شرکای تجاری، مشتریان راهبردی و نهادهای حاکمیتی، خلق میشود. نادیدهگرفتن این ذینفعان در طراحی ساختارهای حکمرانی داده، بهویژه در ترکیب کمیته راهبری حکمرانی داده، میتواند منجر به اختلال در کل زنجیره ارزش داده و تضعیف اثربخشی حکمرانی شود.
این پژوهش با هدف پاسخ به این خلأ، الگوریتمی نظاممند، شفاف و دادهمحور با عنوان DESPA (Data Ecosystem Stakeholder Prioritization Algorithm) را برای شناسایی و اولویتبندی ذینفعان کلیدی در کمیته راهبری حکمرانی داده ارائه میدهد. این الگوریتم اکوسیستم داده سازمان را بهصورت یک گراف جهتدار از ذینفعان و تبادلات دادهای مدلسازی میکند، بهگونهای که هر یال بر اساس دو بُعد «اهمیت راهبردی مجموعهداده برای کسبوکار» و «فراوانی تبادل داده در یک بازه زمانی مشخص» وزندهی میشود. با تلفیق تحلیل شبکهای، وزندهی مبتنی بر جهت با تأکید بر جریانهای داده ورودی، و آستانهگذاری کمّی، DESPA امکان تعیین ترکیب کمیته راهبری حکمرانی داده را به شکلی مستدل، تکرارشونده و قابل دفاع فراهم میآورد.
چکیده انگلیسی :
In today’s data-driven economy, data governance is no longer merely a technical or compliance requirement; it represents a strategic organizational capability that enhances operational efficiency, ensures regulatory compliance, and fosters sustainable competitive advantage. Effective data governance frameworks rely on three pillars: people, processes, and technologies. Among these, the people dimension—particularly the design of decision-making structures and organizational mechanisms—plays a decisive role in the success of governance initiatives. In complex data-intensive organizations, such as ministries and large holding entities, much of the data value emerges through inter-organizational interactions and external stakeholders, including data providers, business partners, strategic customers, and governmental bodies. Excluding these stakeholders from governance design, especially in determining the composition of the data governance steering committee, can disrupt the data value chain and reduce governance effectiveness. To address this gap, this study proposes a systematic, transparent, and data-driven algorithm, the Data Ecosystem Stakeholder Prioritization Algorithm (DESPA), for identifying and prioritizing key stakeholders in the steering committee. The algorithm models the organizational data ecosystem as a directed graph of stakeholders and data exchanges, with edges weighted by the strategic importance of datasets and the frequency of exchanges over a defined period. By integrating network analysis, direction-sensitive weighting with emphasis on inbound data flows, and quantitative thresholding, DESPA provides a well-justified, repeatable, and defensible method for determining the steering committee composition.
[1] O. Benfeldt and J. S. Persson, "Semiotic mediation in data governance: Towards valuing data as assets", Information and Organization, vol. 35, no. 3, p. 100588, 2025. doi: 10.1016/j.infoandorg.2025.100588.
[2] R. Abraham, J. Schneider, and J. vom Brocke, "Data governance: A conceptual framework, structured review, and research agenda", International Journal of Information Management, vol. 49, pp. 424–438, 2019.
[3] V. Khatri and C. V. Brown, "Designing data governance", Communications of the ACM, vol. 53, no. 1, p. 148, Jan. 2010. doi: 10.1145/1629175.1629210.
[4] R. Mahanti, “Data Governance Success: Growing and Sustaining Data Governance”. Singapore: Springer Nature, 2021. doi: 10.1007/978-981-16-5086-4.
[5] M. Johnston, "Are you prepared for your next data disaster?", Network World Asia, vol. 13, no. 2, 2016.
[6] C. J. Sifter, "Establishing a data governance center of excellence within your bank", New Jersey Banker, pp. 24–25, 2017.
[7] D. Paparova, M. Aanestad, P. Vassilakopoulou, and M. K. Bahus, "Data governance spaces: The case of a national digital service for personal health data", Information and Organization, vol. 33, no. 1, p. 100451, 2023.
[8] J. Parra-Moyano and K. Schmedders, "What managers need to know about data exchanges", MIT Sloan Management Review, vol. 61, no. 4, pp. 39–44, 2020.
[9] DAMA International, “DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge”, 2nd ed. Basking Ridge, NJ, 2017.
[10] D. Sargiotis, "Roles and responsibilities in data governance: Building an effective team", Data Governance: A Guide. Springer Nature Switzerland, 2024, pp. 279–303. doi: 10.1007/978-3-031-67268-2_8.
[11] Er. Kritika, "An overarching guide to data governance", in Creating and Sustaining an Information Governance Program, K. Helge and C. A. Rookey, Eds. IGI Global, 2024, pp. 283–307. doi: 10.4018/979-8-3693-0472-3.ch015.
[12] S. Rosenbaum, "Data governance and stewardship: Designing data stewardship entities and advancing data access", Health Services Research, vol. 45, no. 5, pp. 1442–1455, 2010.
[13] National Institute of Standards and Technology, “NIST Big Data Interoperability Framework: Volume 1 – Definitions”, NIST, USA, 2015.
[14] B. Elyasi, M. Hasaninasab, F. Salimi-Kouchi, and M. Hosseinpour, “Data Governance: Foundations for Implementing Data Governance” [in Persian]. Tehran, Iran: Avaye Ghalam, 2020.
[15] R. Lebaea, Y. Roshe, S. Ntontela, and B. A. Thango-Mabizela, "The role of data governance in ensuring system success and long-term IT performance: A systematic review", Preprints.org, 2024. doi: 10.20944/preprints202410.1841.v1.
[16] Project Management Institute, “A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide)”, 6th ed. Newtown Square, PA, USA: PMI, 2017.
[17] R. R. Koilakonda, "Implementing data governance frameworks for enhanced decision making", International Journal of Science and Research, vol. 13, no. 6, pp. 1239–1243, 2024. doi: 10.21275/SR24618105346.
[18] C. A. Bassi and S. N. Alves-Souza, "Challenges to implementing effective data governance: A literature review", In Proceedings of the 15th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (IC3K 2023), vol. 3, 2023, pp. 17–28.
[19] C. Tang, “The Data Industry: The Business and Economics of Information and Big Data”. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2016.
[20] A. Mendelow, "Stakeholder mapping", Proceedings of the 2nd International Conference on Information Systems, Cambridge, MA, USA, 1991.
[21] J. M. Bryson, "What to do when stakeholders matter: Stakeholder identification and analysis techniques", Public Management Review, vol. 6, no. 1, pp. 21–53, 2004.
[22] A. Ahmadi, R. Kerachian, R. Rahimi, and M. J. E. Skardi, "Comparing and combining social network analysis and stakeholder analysis for natural resource governance", Environmental Development, vol. 32, p. 100451, 2019.
[23] R. K. Mitchell, B. R. Agle, and D. J. Wood, "Toward a theory of stakeholder identification and salience: Defining the principle of who and what really counts," Academy of Management Review, vol. 22, no. 4, pp. 853–886, 1997.
[24] J. J. Proksik, F. Brugger, H. Cossa, L. Chavane & E. Macete, "Using Q-methodology for policy research and stakeholder engagement to strengthen public health in large-scale mining in Mozambique," Sustainable Development, vol. 33, pp. 1298–1314, 2024. doi: 10.1002/sd.3175.