Page 80 - Ujčič, Anton, in Viktorija Florjančič, 2017. Javna uprava v računalniškem oblaku. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 80
Javna uprava v računalniškem oblaku
(9,9 %), skupaj 62,5 %. Majhen delež anketirancev se je o računalništvu v
oblaku seznanil na usposabljanjih na delovnem mestu (11 %), na konfe-
rencah in simpozijih (15 %) ter preko poslovnih partnerjev (4,6 %), sku-
paj 30,6 %. Menimo, da ti dejavniki sodijo na področje sistemske uredit
ve dodatnega usposabljanja zaposlenih in višanja njihovih kompetenc na
delovnem mestu. Ugotavljamo, da je razumevanje računalništva v oblaku
pogojeno z dodatnim usposabljanjem in izobraževanjem, kar pa je pravi-
loma prepuščeno samoiniciativnosti zaposlenih. Nadalje ugotavljamo, da
ni sistematičnega pristopa k izboljšanju razumevanja, ki bi ga izvajali de-
lodajalci. Majhen delež seznanitve z računalništvom v oblaku v času štu-
dija (7 %) lahko povežemo s povprečno starostjo anketirancev, ki je bila
ocenjena na 45,6 let. V času njihovega študija računalništvo v oblaku še
ni bilo razvito.
80
Preizkušanje hipotez
V uvodu smo zastavili tri hipoteze o računalništvu v oblaku v JU. Kljuc
no vprašanje, ki nas je zanimalo je, kako zaposleni v slovenski JU pozna-
jo računalništvo v oblaku in kako ocenjujejo potencialne koristi, ki bi jih
pridobili z njegovo uvedbo. V ta namen smo ustvarili merski instrument
za merjenje koristi vpeljave računalništva v oblaku.
V anketnem vprašalniku smo anketirance, glede koristi, ki jih raču-
nalništvo v oblaku prinaša v poslovanje organa, kjer so zaposleni, spraše-
vali v sklopu z nazivom Vplivi. Trditve tega sklopa, ki se nanašajo nanaša-
jo na koristi vpeljave računalništva v oblaku (Slika 33), smo uporabili pri
sestavi merskega instrumenta.
Zaradi velikega števila spremenljivk smo v sklopu, ki meri vplive ra-
čunalništva v oblaku na poslovanje JU, s spomočjo faktorske analize, že-
leli izvesti redukcijo spremenljivk. Najprej smo preverili ali so izpolnjeni
pogoji za pravilno redukcijo. Primernost podatkov za izvedbo redukci-
je smo preverjali s Kaiser-Meyer-Olkinovo mero o primernosti vzorca in
Bartlettovim testom. Pogoj za primernost podatkov za izvedbo faktorske
analize je vrednost KMO večja od 0,5 in vrednost Bartlettovega testa pa
manjša od 0,5. Iz vrednosti statistike KMO (0,82) in Bartlettovega testa
(Sig. = 0,00) sklepamo, da so podatki primerni za faktorsko analizo. Ta-
bele izračunov so prikazane v Prilogi 1.
Z oceno komunalitet (oceno pojasnjenosti) smo določili dejavni-
ke sklopa, ki merijo vplive vpeljevanja računalništva v oblaku. Pogoj za
vključitev dejavnikov v faktorsko analizo je vrednost komunalitet nad 50
% (Preglednica 5). Najvišji delež pojasnjene variance (0,69) ima spremen-
(9,9 %), skupaj 62,5 %. Majhen delež anketirancev se je o računalništvu v
oblaku seznanil na usposabljanjih na delovnem mestu (11 %), na konfe-
rencah in simpozijih (15 %) ter preko poslovnih partnerjev (4,6 %), sku-
paj 30,6 %. Menimo, da ti dejavniki sodijo na področje sistemske uredit
ve dodatnega usposabljanja zaposlenih in višanja njihovih kompetenc na
delovnem mestu. Ugotavljamo, da je razumevanje računalništva v oblaku
pogojeno z dodatnim usposabljanjem in izobraževanjem, kar pa je pravi-
loma prepuščeno samoiniciativnosti zaposlenih. Nadalje ugotavljamo, da
ni sistematičnega pristopa k izboljšanju razumevanja, ki bi ga izvajali de-
lodajalci. Majhen delež seznanitve z računalništvom v oblaku v času štu-
dija (7 %) lahko povežemo s povprečno starostjo anketirancev, ki je bila
ocenjena na 45,6 let. V času njihovega študija računalništvo v oblaku še
ni bilo razvito.
80
Preizkušanje hipotez
V uvodu smo zastavili tri hipoteze o računalništvu v oblaku v JU. Kljuc
no vprašanje, ki nas je zanimalo je, kako zaposleni v slovenski JU pozna-
jo računalništvo v oblaku in kako ocenjujejo potencialne koristi, ki bi jih
pridobili z njegovo uvedbo. V ta namen smo ustvarili merski instrument
za merjenje koristi vpeljave računalništva v oblaku.
V anketnem vprašalniku smo anketirance, glede koristi, ki jih raču-
nalništvo v oblaku prinaša v poslovanje organa, kjer so zaposleni, spraše-
vali v sklopu z nazivom Vplivi. Trditve tega sklopa, ki se nanašajo nanaša-
jo na koristi vpeljave računalništva v oblaku (Slika 33), smo uporabili pri
sestavi merskega instrumenta.
Zaradi velikega števila spremenljivk smo v sklopu, ki meri vplive ra-
čunalništva v oblaku na poslovanje JU, s spomočjo faktorske analize, že-
leli izvesti redukcijo spremenljivk. Najprej smo preverili ali so izpolnjeni
pogoji za pravilno redukcijo. Primernost podatkov za izvedbo redukci-
je smo preverjali s Kaiser-Meyer-Olkinovo mero o primernosti vzorca in
Bartlettovim testom. Pogoj za primernost podatkov za izvedbo faktorske
analize je vrednost KMO večja od 0,5 in vrednost Bartlettovega testa pa
manjša od 0,5. Iz vrednosti statistike KMO (0,82) in Bartlettovega testa
(Sig. = 0,00) sklepamo, da so podatki primerni za faktorsko analizo. Ta-
bele izračunov so prikazane v Prilogi 1.
Z oceno komunalitet (oceno pojasnjenosti) smo določili dejavni-
ke sklopa, ki merijo vplive vpeljevanja računalništva v oblaku. Pogoj za
vključitev dejavnikov v faktorsko analizo je vrednost komunalitet nad 50
% (Preglednica 5). Najvišji delež pojasnjene variance (0,69) ima spremen-
