Yes / The prevalence of big data is starting to spread across the public and private sectors however, an impediment to its widespread adoption orientates around a lack of appropriate big data analytics (BDA) and resulting skills to exploit the full potential of big data availability. In this paper, we propose a novel BDA to contribute towards this void, using a fuzzy cognitive map (FCM) approach that will enhance decision-making thus prioritising IT service procurement in the public sector. This is achieved through the development of decision models that capture the strengths of both data analytics and the established intuitive qualitative approach. By taking advantages of both data analytics and FCM, the proposed approach captures the strength of data-driven decision-making and intuitive model-driven decision modelling. This approach is then validated through a decision-making case regarding IT service procurement in public sector, which is the fundamental step of IT infrastructure supply for publics in a regional government in the Russia federation. The analysis result for the given decision-making problem is then evaluated by decision makers and e-government expertise to confirm the applicability of the proposed BDA. In doing so, demonstrating the value of this approach in contributing towards robust public decision-making regarding IT service procurement. / EU FP7 project Policy Compass (Project No. 612133)

Bakgrund: De senaste åren har den offentliga upphandlingen ökat i omfattning och utgör nu ca 17 procent av Sveriges BNP. Det är viktigt att de offentliga upphandlingarna utförs effektivt och i detta arbete spelar kravspecifikationen en viktig roll. En bra kravspecifikation är en förutsättning för att den upphandlande myndigheten ska få in anbud som motsvarar det de vill ha medan en bristfällig sådan kan ha stora konsekvenser för resultatet av upphandlingen. Det är dock i mycket en komplicerad uppgift att formulera krav för en tjänst, vars specifika egenskaper gör den mer svårdefinierad än en vara. Syfte: Syftet med studien är att skapa förståelse för kravspecifikationens roll i den offentliga tjänsteupphandlingen. Mer specifikt syftar studien till att undersöka vilka förutsättningarna är för att kunna utforma en bra kravspecifikation och vilka konsekvenser en bristfällig sådan kan ha för resultatet av upphandlingen. Genomförande: Med en kvalitativ ansats och genom personliga intervjuer har upphandlares syn på kravspecifikationens betydelse och svårigheter undersökts. Fyra semistrukturerade personliga intervjuer har genomförts med fyra erfarna upphandlare, från fyra olika offentliga organisationer - två landsting och två kommuner. Slutsats: Studiens resultat visar att det är viktigt med god kunskap om marknaden och medvetenhet om verksamhetens behov för att en relevant kravspecifikation ska kunna utformas. En relevant och bra kravspecifikation motverkar ökade transaktionskostnader och ökar möjligheterna att den tjänst som verksamheten är i behov av levereras. Studiens resultat visar vidare att det är viktigare att kravspecifikationen är relevant och tydlig än att den är detaljrik och att funktionsbaserade kravspecifikationer har många fördelar. / Background: In recent years, the public procurement has increased in importance and it now represents about 17 percent of Sweden's GDP. It is important that the public procurement is carried out effectively and due to this the requirement specification plays an important role in the process. A good requirement specification is a condition for that the purchasing authority receives tenders that correspond to what they want; while a lack of such may have major implications for the outcome of the procurement. However, it is a complex task to draw up requirements for a service, whose particular characteristics make it more difficult to define than a commodity. Purpose: The purpose of this study is to create an understanding of the requirement specification's role in the public service procurement. More specifically, the study aims to examine what the conditions are to work out a good requirement specification and the consequences a lack of such may have for the outcome of the procurement. Method: With a qualitative approach and through personal interviews, the purchasers view of the importance and difficulty of the requirement specification has been examined in this study. Four semi-structured personal interviews were conducted with four senior purchasers from four different public organizations - two counties and two municipalities. Results: The findings of this study indicate that good knowledge about the market and awareness of the organization’s needs is important for the formulation of a relevant requirement specification. A relevant and good requirement specification counteract high transaction costs and increase the possibility of delivery of the, by the organization, requested and needed service. Further, this research imply that it is more important for the requirement specification to be relevant and clear than to be detailed, and that function based specifications have many benefits.

Recent technical advances have paved the way for transformations such as Industry 4.0, Supply Chain 4.0, and new ways for organizations to utilize services to meet the needs of people. In the midst of this shift, a focus has been put on service procurement to meet the demand of everything from cloud computing and information technology to software solutions that support operations or add value to the end customer. Procurement is an integral part of organizations and typically accounts for a substantial part of their costs. Analyzing savings is one of the primary ways of measuring cost reduction and performance.  This paper examines how savings can be defined and measured in a unifying way, and determine if machine learning can be used to predict service purchase costs. Semi-structured interviews were utilized to find definitions and measurements. Three decision-tree ensemble machine learning models, XGBoost, LightGBM, and CatBoost were evaluated to study cost prediction.  The result indicates that cost reduction and cost avoidance should be seen as a financial, and a performance measure, respectively. Spend and capital binding can be controlled by a budget reallocation system and could be improved further with machine learning cost prediction.  The best performing model was XGBoost with a MAPE of 14.17%, compared to the base model’s MAPE of 40.24%. This suggests that budget setting and negotiation can be aided by more accurately predicting cost through machine learning, and in turn have a positive impact on an organization’s resource allocation and profitability. / Nya teknologiska framsteg har gett upphov till transformationer som Industri 4.0, Supply Chain 4.0 och nya satt för organisationer att använda tjänster för att möta människors behov. Från denna förändring har fokus hamna på tjänsteupphandling för att möta efterfrågan på allt från molntjänster och informationsteknologi till mjukvarulösningar som stödjer operationer eller skapar värde för slutkunder. Upphandling ar en väsentlig del av organisationer och utgör oftast en stor del av deras kostnader. Att mata besparingar är ett av de primära sätten att driva kostnadsreducering och prestanda. Detta arbete utforskar hur besparingar kan definieras och matas på ett förenande sätt och undersöker om maskininlärning kan användas för att predicera tjänsteinköpskostnader. Semistrukturerade intervjuer hölls för att hitta definitioner och mått. Tre maskininlärningsmodeller, XGBoost, LightGMB och CatBoost utvärderades för att studera kostnadsprediktion.   XGBoost presterade bäst med MAPE 14,17%, jämfört med basmodellens MAPE på 40,24%. Detta tyder på att budgetsättning och förhandling kan stödjas av maskininlärning genom att mer precist predicera kostnader, som i sin tur kan ha en positiv påverkan på en organisations resursallokering och lönsamhet.

Purpose – This study aims to investigate the challenges faced by service providers in developing value propositions for cyber security services, as well as the challenges encountered by customers when purchasing these services. Thereby, bridging the gap regarding value proposition development for cyber security services in a business-to-business context.  Method – An exploratory single case study was conducted in the electric utility sector. In total, 19 interviews with respondents from 11 different organizations were conducted through exploratory-, semi-structured-, and validatory phases. The respondents mainly constituted security managers operating in the electric utility sector and employees at the case company, where the results from the semi-structured interviews were analyzed through a thematic analysis.  Findings – The result of this study concludes in a framework consisting of three sections, Challenges, Strategies, and Actions. Ten challenges categorized into three spheres; customer, joint, and provider were found. In addition, eight strategies mitigating the challenges were found and categorized into three themes: Relationship management, Proactive measures, and Capability coordination. Each strategy includes several practical actions derived from the codes of the corresponding strategy that should be incorporated to mitigate the challenges associated with it.   Theoretical and practical contribution – This study contributes to the existing literature by examining how value is identified and created, both from the customer and provider perspective in a business-to-business context. Moreover, this study applies general-level challenges and strategies to the electric utility sector, verifying their relevance. The challenges and strategies that apply to this study are introduced in a framework for value co-creation guiding managers and customers in the value proposition development and purchase of cyber security services.  Limitations of the study – The research is limited to a single case study specific in the context of the electric utility sector. Hence, this calls for future research which could investigate the applicability of the results in other societal functions and critical infrastructure sectors. / Syfte – Denna studie syftar till att undersöka de utmaningar som tjänsteleverantörer står inför vid utvecklandet av värdeerbjudanden för cybersäkerhetstjänster, samt de utmaningar som kunder möter när de köper dessa tjänster. Således bidrar studien till att överbrygga gapet gällande framtagning av värdeerbjudanden för cybersäkerhetstjänster i ett business-to-business sammanhang. Metod – Studien genomfördes som en explorativ fallstudie inom energisektorn. Totalt genomfördes 19 intervjuer med respondenter från 11 olika organisationer genom tre faser: utforskande-, semistrukturerad- och validerande fas. Respondenterna utgjordes främst av säkerhetsansvariga verksamma inom energisektorn samt anställda på fallföretaget, där resultaten från de semistrukturerade intervjuerna analyserades genom en tematisk analys.  Resultat – Resultatet av studien har sammanställts i ett ramverk bestående av tre avsnitt, Utmaningar, Strategier och Åtgärder. Totalt identifierades tio utmaningar som kategoriserats i tre sfärer; kund, gemensam och leverantör. Fortsättningsvis identifierades åtta strategier som hanterar utmaningarna, vidare kategoriserades dessa i tre teman: Relationshantering, Proaktiva åtgärder och Koordinering av förmågor. Varje strategi innehåller praktiska åtgärder som härrör från motsvarande strategis koder vilka bör implementeras för att hantera de utmaningar som är förknippade med den strategin.  Teoretiskt och praktiskt bidrag – Denna studie bidrar till den befintliga litteraturen genom att undersöka hur värde identifieras och skapas, både ur kund- och leverantörsperspektiv i ett business-to-business sammanhang. Vidare tillämpar studien generella utmaningar och strategier på energisektorn och verifierar deras relevans. De identifierade utmaningarna och strategierna har introducerats i ett ramverk för gemensamt värdeskapande. Mer specifikt vägleder ramverket leverantörer i framtagandet värdeerbjudande och kunder i inköp av cybersäkerhetstjänster. Studiens begränsningar – Studien är begränsad till en enskild fallstudie inom energisektorn. Således krävs framtida forskning för att undersöka resultatens tillämpbarhet för andra samhällskritiska verksamheter.

國內有關採購案件之決標金額與底價金額之實證研究文獻，多將相關資料逕以迴歸方式直接處理而獲致相關結論，未曾考量樣本偏誤對迴歸結果的影響。本研究利用內政部99年1月至104年8月資訊服務勞務採購案件數據，針對1,061件採購案件資料進行分析，為避免因樣本選擇不當可能產生的估計誤差，我們利用Heckman二階段估計法，先估計押標金對採購案件是否決標的影響，再進一步分析影響決標金額與底價金額的要因。經過選樣誤差修正後，我們發現決標金額與底價金額都有受到選樣誤差的影響，表示過往以計量模型進行決標金額與底價金額影響因素的實證研究，由於未考量押標金的扭曲效果，其研究結果似有再檢視必要。而實證結果也發現，勞務與工程案件之決標金額與底價金額的影響因素並不完全相同，故現行以工程思維為架構的政府採購法，確有再修正之必要。