Statistical Intelligence and Digital Transformation in Government Institutions A Data- Driven Framework for Improving Public-Sector Performance in the Kurdistan Region of Iraq

आधुनिक दुनिया में, सरकारें केवल वेबसाइट पर कागजी फॉर्म डालने से कहीं अधिक करने की कोशिश कर रही हैं। डिजिटल परिवर्तन का लक्ष्य सार्वजनिक संस्थानों के काम करने के तरीके को मौलिक रूप से फिर से डिजाइन करना है, जिससे अलग-थलग विभागों के बजाय एक जुड़ी हुई प्रणाली विकसित हो सके जहाँ डेटा विभिन्न एजेंसियों के बीच स्वतंत्र रूप से प्रवाहित हो सके। यह बदलाव कुछ प्रमुख विचारों पर निर्भर करता है: डिजिटल पहचान, जो नागरिकों के लिए सेवाओं तक पहुँचने के लिए एक सुरक्षित कुंजी के रूप में कार्य करती है; इंटरऑपरेबिलिटी (interoperability), जो विभिन्न कंप्यूटर प्रणालियों को बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के एक-दूसरे से संवाद करने की अनुमति देती है ताकि एक ही जानकारी को दोबारा दर्ज न करना पड़े; और डेटा-संचालित निर्णय लेना, जहाँ नेता सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए अनुमानों के बजाय वास्तविक आंकड़ों का उपयोग करते हैं। जब ये तत्व मिलकर काम करते हैं, तो वे नौकरशाही को कम कर सकते हैं, लागत घटा सकते हैं, और लोगों के लिए राज्य से अपनी ज़रूरतें प्राप्त करना आसान बना सकते हैं। हालाँकि, यह मापना कि ये डिजिटल परिवर्तन वास्तव में काम कर रहे हैं या नहीं, कठिन है, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जहाँ विस्तृत प्रदर्शन डेटा अभी तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है।

सोरान यूनिवर्सिटी, कुर्दिस्तान क्षेत्र, इराक के शोधकर्ताओं ने इस माप की समस्या को हल करने का प्रयास किया। वे यह जानना चाहते थे कि क्या सरकार के डिजिटल उपकरण वास्तव में सार्वजनिक सेवाओं में सुधार कर रहे हैं और उपलब्ध जानकारी का उपयोग करके उस प्रगति को कैसे ट्रैक किया जाए। सटीक डेटा के उपलब्ध होने का इंतज़ार करने के बजाय, जो अभी मौजूद नहीं है, टीम ने क्षेत्रीय सरकार द्वारा वर्तमान में उपयोग की जा रही पंद्रह नामित डिजिटल प्रणालियों का विश्लेषण करने के लिए एक ढांचा तैयार किया। उन्होंने इन प्रणालियों को उपकरणों के एक पोर्टफोलियो की तरह माना, और प्रत्येक की जाँच की कि वह क्या कर सकती है। उन्होंने विशिष्ट क्षमताओं की तलाश की, जैसे कि क्या कोई प्रणाली नागरिकों को सीधे इसके साथ बातचीत करने की अनुमति देती है, क्या यह आंतरिक कार्यालय कार्यों को संभालती है, क्या यह सुरक्षा के लिए डिजिटल पहचान का उपयोग करती है, क्या यह भुगतान को प्रोसेस करती है, और क्या यह अन्य सरकारी विभागों के साथ डेटा साझा कर सकती है। इन विशेषताओं को जोड़कर, उन्होंने प्रत्येक प्रणाली के लिए एक सरल स्कोर बनाया, जो शून्य से सात तक था, जो उसकी समग्र डिजिटल शक्ति का प्रतिनिधित्व करता है।

विश्लेषण ने स्पष्ट तस्वीर पेश की कि सरकार कहाँ खड़ी है। औसतन, प्रणालियों ने 7 में से 4.60 का स्कोर किया, जो एक ठोस आधार का सुझाव देता है लेकिन यह भी संकेत देता है कि विकास की गुंजाइश है। शोधकर्ताओं ने पाया कि लगभग सभी प्रणालियाँ आपस में डेटा साझा करने और आंतरिक कार्यालय कार्यों को संभालने में अच्छी थीं, जो सरकारी कार्य के बैक-एंड मैकेनिक्स हैं। पारदर्शिता भी एक मजबूत बिंदु था, क्योंकि प्रत्येक प्रणाली में जवाबदेही के लिए विशेषताएं शामिल थीं। हालाँकि, प्रणालियाँ उन क्षेत्रों में कम उन्नत थीं जो सीधे नागरिक के दैनिक अनुभव को प्रभावित करते हैं। केवल एक छोटा सा हिस्सा ही ऐसी प्रणालियों का था जो डिजिटल भुगतान संभाल सकती थी या डिजिटल पहचान प्रबंधित कर सकती थी, जो सुरक्षित और निर्बाध लेनदेन के लिए महत्वपूर्ण हैं। यह पैटर्न बताता है कि सरकार ने अपने विभागों को जोड़ने के लिए आंतरिक बुनियादी ढांचा सफलतापूर्वक बना लिया है, लेकिन अंतिम चरण—उन कनेक्शनों को औसत व्यक्ति के लिए आसान और सुरक्षित बनाना—अभी भी एक निर्माणाधीन प्रक्रिया है।

यह समझने के लिए कि ये विभिन्न विशेषताएं एक साथ कैसे काम करती हैं, टीम ने उन सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग किया जो यह मानकर नहीं चलते कि डेटा एक आदर्श 'बेल कर्व' (bell curve) का पालन करता है, जो कई अध्ययनों की एक सामान्य आवश्यकता है जिसे इस विशिष्ट डेटा सेट पूरा नहीं करता था। उन्होंने पाया कि एक प्रणाली की विशेषताओं की समग्र शक्ति और सेवाओं तक पहुँच प्रदान करने की उसकी क्षमता के बीच एक मजबूत संबंध है। दूसरे शब्दों में, एक प्रणाली के पास जितनी अधिक क्षमताएं होंगी, उसके सार्वजनिक रूप से सुलभ होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। उन्होंने यह भी परीक्षण किया कि स्वामित्व का प्रकार—चाहे वह किसी विशिष्ट मंत्रालय द्वारा सीधे प्रबंधित हो या सरकार के बीच साझा किया गया हो—क्या कोई अंतर पैदा करता है। डेटा ने इन समूहों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं दिखाया, जिसका अर्थ है कि एक प्रणाली की सफलता इस पर अधिक निर्भर करती है कि उसे किस विभाग ने बनाया है, बजाय इसके कि वह कौन सा विभाग है।

शोधकर्ताओं ने यह भी पता लगाया कि क्या आधुनिक कंप्यूटर प्रोग्राम यह भविष्यवाणी कर सकते हैं कि कौन सी प्रणालियाँ अपनी विशेषताओं के आधार पर जनता के लिए सुलभ होंगी। उन्होंने कई अलग-अलग प्रकार के प्रेडिक्टिव मॉडल (predictive models) की तुलना की, जिसमें मानक सांख्यिकीय विधियाँ और अधिक जटिल मशीन लर्निंग उपकरण शामिल थे जो डेटा में छिपे हुए पैटर्न को खोज सकते हैं। परिणामों ने दिखाया कि मानक विधियों की तुलना में जटिल, ट्री-बेस्ड (tree-based) मॉडल इन भविष्यवाणियों को करने में बेहतर थे। इनमें से एक उन्नत मॉडल, जिसे 'रैंडम फॉरेस्ट' (random forest) कहा जाता है, पूर्ण सेवा एक्सेस प्रदान करने वाली प्रणालियों और ऐसा न करने वाली प्रणालियों के बीच अंतर करने में विशेष रूप से प्रभावी था। हालाँकि, लेखक सावधानीपूर्वक यह नोट करते हैं कि चूंकि उनके द्वारा अध्ययन की गई प्रणालियों का समूह छोटा था, इसलिए इन निष्कर्षों को अंतिम निर्णय के बजाय एक 'प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट' (proof of concept) के रूप में देखा जाना चाहिए। वे प्रदर्शित करते हैं कि इन उन्नत उपकरणों में क्षमता है, लेकिन वास्तविक दुनिया के निर्णय लेने के लिए उन्हें बहुत अधिक मात्रा में डेटा की आवश्यकता है।

अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि जबकि कुर्दिस्तान क्षेत्रीय सरकार ने एक जुड़े हुए डिजिटल बैकबोन के निर्माण में प्रभावशाली कदम उठाए हैं, विकास के अगले चरण को उपयोगकर्ता अनुभव (user experience) पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। शोधकर्ता एक एकीकृत डिजिटल सेवा रजिस्ट्री बनाने की सिफारिश करते हैं जो न केवल यह ट्रैक करे कि कितने सिस्टम मौजूद हैं, बल्कि यह भी कि वे कैसा प्रदर्शन करते हैं। इसमें इस बात का डेटा एकत्र करना शामिल होगा कि सेवाएँ पूरा करने में कितना समय लगता है, कितने लोग उनका उपयोग करते हैं, और नागरिक कितने संतुष्ट हैं। डिजिटल उपकरणों के अस्तित्व को वास्तविक प्रदर्शन परिणामों से जोड़कर, नेता केवल प्रणालियों को गिनने से आगे बढ़कर वास्तविक मूल्य को मापना शुरू कर सकते हैं। यह कार्य बिखरी हुई रिपोर्टों को एक स्पष्ट, उपयोगी डेटासेट में बदलने के लिए एक ब्लूप्रिंट के रूप में कार्य करता है, जो यह दिखाता है कि सीमित जानकारी के साथ भी, एक ऐसा ढांचा बनाना संभव है जो यह प्रकट कर सके कि प्रगति कहाँ हो रही है और अगले कदम कहाँ होने चाहिए।