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Ausschreibungen

Nationaler Kompetenzrahmen für Daten: Überprüfung von Einführung, Auswirkungen und Nachweisen

Offen
Frist
8 Tage verbleibend
6. November 2026
Vertragsdetails
Kategorie
Open Procedure
Referenz
100565-2026
Wert
£114,000
Standort
Inner London - East, Vereinigtes Königreich
Veröffentlicht
21. Oktober 2026
Organisation
CPV-Code
Zeitplan des Projekts

Ausschreibung veröffentlicht

23. Oktober 2026

Frist für Fragen

30. Oktober 2026

Angebotsfrist

6. November 2026

Vertragsbeginn

9. November 2026

BieterinformationenPRO
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Budget
£114,000
Dauer
5 Monate
Standort
Inner London - East
Typ
Open Procedure

Ursprüngliche Ausschreibungsbeschreibung

NHS England is seeking a supplier to undertake an independent, evidence-led review of the National Competency Framework (NCF) for Data Professionals. The NCF is a nationally recognised framework that defines the knowledge, skills and behaviours required by data and analytics professionals across the NHS and wider public sector and is intended to support workforce development, professionalisation, career progression and organisational workforce planning. The purpose of this review is to establish a clear understanding of the current awareness, adoption and use of the NCF, assess available evidence of its impact and benefits, and identify the factors that support or hinder adoption across the health and care system. The review will also provide NHS England with a robust evidence base to inform future investment, decision-making and development of the framework. The appointed supplier will be expected to undertake a mixed-methods review, drawing on quantitative and qualitative evidence from relevant stakeholders, users and organisations. The work will include assessing adoption levels, evaluating available evidence of impact and value, gathering stakeholder insights, identifying barriers and enablers to implementation, and developing practical recommendations for future monitoring, evaluation and reporting. The project will deliver an adoption baseline, impact assessment, stakeholder findings, a monitoring and evaluation framework, and evidence-based recommendations. Through this work, the supplier will support NHS England's ambition to build a sustainable, capable and recognised Digital, Data and Technology (DDaT) workforce and strengthen the evidence base underpinning workforce professionalisation across the health and care system.

Risikoanalyse

Die Risikoanalyse ist für Ausschreibungen in diesem Land noch nicht verfügbar. Aktuell unterstützt: Estland, Lettland, Litauen, Polen, Frankreich, Großbritannien, Dänemark, Niederlande, Norwegen und Finnland.

Erfolgsstrategie

Erhalten Sie eine KI-gestützte Gewinnstrategie, die auf diese Ausschreibung zugeschnitten ist. Beinhaltet Gewinnwahrscheinlichkeits-Score, wichtige Chancen und Herausforderungen, empfohlene Schwerpunkte für Angebote, Einblicke in die Wettbewerbspositionierung und umsetzbare Empfehlungen zur Maximierung Ihrer Chancen.

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Wettbewerber

Upgrade, um zu sehen, welche Unternehmen wahrscheinlich auf diese Ausschreibung bieten werden, basierend auf historischen Beschaffungsdaten.

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Anforderungen & Qualifikationen

KI extrahiert und organisiert alle Anforderungen aus den Ausschreibungsunterlagen – obligatorische Qualifikationen, technische Spezifikationen, finanzielle Bedingungen und Einreichungsregeln – klar kategorisiert, damit Sie genau wissen, was für ein Angebot erforderlich ist.

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Grundlegende Anforderungen

  • Company registration in EU required
  • Proven track record in similar projects
  • Financial stability documentation

Dokumente

3 Dokumente mit KI-Zusammenfassungen verfügbar

OCDS RecordDOC
100565-2026_ocds_record.json

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OCDS Release PackageDOC
100565-2026_ocds_release.json

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Official PDF VersionPDF
100565-2026_official.pdf

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Vorschau der Dokumente

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Qualitätsbewertung

Umfassende Qualitätsanalyse dieser Ausschreibung, die rechtliche Konformität, Klarheit, Vollständigkeit, Fairness, Praktikabilität, Datenkonsistenz und Nachhaltigkeit auf einer Skala von 0-100 mit detaillierter Aufschlüsselung und Empfehlungen bewertet.

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