فناوری اطلاعات

فناوری اطلاعات

اهداف کلیدی و بلندمدت هولدینگ تامین اورانوس

بخش فناوری اطلاعات در تامین اورانوس با ماموریت اصلی توسعه و پیاده‌سازی نرم‌افزارهای پیشرفته و سفارشی برای پاسخگویی به نیازهای داخلی شرکت و همچنین ارائه راهکارهای نوآورانه در زمینه‌های توسعه شهری و مدیریت شهری، توسعه هوش مصنوعی و جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها فعالیت می‌کند. این بخش با هدف افزایش کارایی و بهبود تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در سطح شرکت‌های مختلف و سازمان‌های شهری، نقش کلیدی در تحول دیجیتال و ارتقاء سطح فناوری اطلاعات در سازمان دارد.

۱. توسعه و پیاده‌سازی نرم‌افزارهای سفارشی و پیشرفته:

طراحی نرم‌افزارهای متناسب با نیازهای شرکت:

تحلیل نیازمندی‌ها: شناسایی دقیق نیازهای هر بخش از سازمان از طریق جلسات مشاوره و بررسی فرآیندهای جاری.
طراحی معماری نرم‌افزار: ایجاد معماری انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر که امکان توسعه و به‌روزرسانی‌های آینده را فراهم کند.
توسعه و تست: استفاده از بهترین شیوه‌های توسعه نرم‌افزار و انجام تست‌های جامع برای اطمینان از کیفیت و عملکرد بهینه.


استفاده از متدولوژی‌های چابک (Agile):

اسپرینت‌های کوتاه مدت: تقسیم پروژه‌ها به اسپرینت‌های کوتاه برای ارائه مداوم و دریافت بازخورد سریع.
همکاری تیمی: ارتقاء همکاری میان تیم‌های توسعه و ذینفعان برای تطابق بهتر با نیازهای متغیر.
انعطاف‌پذیری در تغییرات: امکان اعمال تغییرات سریع و موثر بر اساس بازخورد کاربران نهایی.


همکاری با شرکت‌های داخلی و بین‌المللی:

تبادل دانش و تجربیات: برگزاری ورکشاپ‌ها و سمینارهای مشترک برای تبادل بهترین شیوه‌ها و تجربیات.
پروژه‌های مشترک: همکاری در پروژه‌های بزرگتر با شرکت‌های معتبر بین‌المللی برای بهره‌مندی از تخصص‌های متنوع.
دسترسی به فناوری‌های نوین: استفاده از فناوری‌ها و ابزارهای پیشرفته از طریق همکاری‌های بین‌المللی.

۲. ارائه راهکارهای نوآورانه برای توسعه و مدیریت هوشمند شهری:

توسعه سیستم‌های هوشمند شهری:

حمل و نقل هوشمند: پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت ترافیک، حمل و نقل عمومی هوشمند و راهکارهای کاهش ازدحام.
مدیریت زباله: ایجاد سیستم‌های جمع‌آوری و بازیافت هوشمند که با استفاده از سنسورها و اینترنت اشیا (IoT) بهینه‌سازی شوند.
نورپردازی هوشمند: نصب سیستم‌های نورپردازی خودکار که بر اساس نیاز و شرایط محیطی تنظیم شوند.
امنیت شهری: توسعه سیستم‌های نظارتی پیشرفته با قابلیت تشخیص چهره و تحلیل رفتار برای افزایش امنیت عمومی.
ایجاد شراکت‌های استراتژیک:

نهادهای دولتی: همکاری با سازمان‌ها و وزارتخانه‌های مرتبط برای هماهنگی و پیاده‌سازی پروژه‌های هوشمند شهری.
شرکت‌های خصوصی: ایجاد اتحادهای تجاری با شرکت‌های فعال در حوزه فناوری‌های هوشمند برای بهره‌مندی از تخصص‌های فنی.
مراکز تحقیقاتی: همکاری با دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی برای توسعه راهکارهای نوآورانه و پایدار.


انجام مطالعات موردی و آزمون‌های میدانی:

پایلوت پروژه‌ها: اجرای پروژه‌های آزمایشی در مناطق محدود برای ارزیابی عملکرد و شناسایی نقاط قوت و ضعف.
تحلیل داده‌ها: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های حاصل از پروژه‌های پایلوت برای بهبود و بهینه‌سازی راهکارها.
بازخورد کاربران: دریافت بازخورد از ساکنان و کاربران نهایی برای تطابق بهتر راهکارها با نیازهای واقعی جامعه.

3. پیشبرد فناوری هوش مصنوعی:

سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی:

توسعه الگوریتم‌های پیشرفته: ایجاد و بهبود الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلف سازمانی.

پژوهش‌های علمی: حمایت از پژوهش‌های علمی در حوزه هوش مصنوعی و انتشار نتایج در مجلات معتبر.

همکاری با دانشگاه‌ها: ایجاد همکاری‌های تحقیقاتی با دانشگاه‌ها و مؤسسات آموزشی برای بهره‌مندی از دانش و تخصص علمی.

ایجاد تیم‌های تخصصی و ارتقاء مهارت‌های کارکنان:

تشکیل تیم‌های چند تخصصی: ایجاد تیم‌هایی متشکل از متخصصان داده، مهندسان نرم‌افزار، و کارشناسان حوزه‌های مختلف برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی.

آموزش مستمر: ارائه دوره‌های آموزشی و کارگاه‌های تخصصی برای افزایش مهارت‌های فنی و کاربردی کارکنان.

تشویق به نوآوری: ایجاد محیطی که در آن کارکنان تشویق به ارائه ایده‌های نوآورانه و مشارکت در پروژه‌های تحقیق و توسعه شوند.

آموزش و پرورش کارکنان:

برنامه‌های آموزشی داخلی: طراحی و اجرای برنامه‌های آموزشی داخلی برای ارتقاء دانش و مهارت‌های کارکنان در حوزه هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط.

دسترسی به منابع آموزشی: فراهم کردن دسترسی به منابع آموزشی آنلاین و کتابخانه‌های دیجیتال برای خودآموزی کارکنان.

تشویق به کسب گواهی‌نامه‌های تخصصی: حمایت از کارکنان در کسب گواهی‌نامه‌های تخصصی مرتبط با هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین.

4. جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها:

توسعه سیستم‌های پیشرفته جمع‌آوری داده و استفاده از ابزارهای تحلیل داده:

پیاده‌سازی پلتفرم‌های یکپارچه: ایجاد پلتفرم‌های یکپارچه برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، و مدیریت داده‌ها از منابع مختلف.

استفاده از ابزارهای تحلیل پیشرفته: بهره‌گیری از ابزارهای پیشرفته مانند Tableau، Power BI، و Python برای تحلیل داده‌ها و استخراج بینش‌های عمیق.

مدیریت کیفیت داده: اطمینان از کیفیت و صحت داده‌ها از طریق فرآیندهای پاک‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها.

تضمین امنیت داده‌ها و حفاظت از حریم خصوصی کاربران:

پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی: ایجاد و اجرای سیاست‌های امنیتی جامع برای حفاظت از داده‌ها در برابر تهدیدات سایبری.

رمزنگاری داده‌ها: استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری پیشرفته برای حفاظت از داده‌های حساس و محرمانه.

مدیریت دسترسی: تعیین و مدیریت دسترسی به داده‌ها بر اساس نقش‌ها و نیازهای کاربران، با استفاده از سیستم‌های کنترل دسترسی پیشرفته.

پایش مداوم امنیتی: اجرای پایش مداوم و سیستم‌های تشخیص نفوذ برای شناسایی و پاسخ به تهدیدات امنیتی در زمان واقعی.