Quantum leap breakthrough performance in acquisitions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe how the goal of quantum leap breakthrough performance in acquisitions is to enable readers to achieve an unprecedented leap in performance as a result of major acquisitions. Design/methodology/approach This requires first, establishing acquisition readiness by developing a core set of capabilities and second, using a breakthrough approach that fuses both growth and expense cutting synergies to accomplish the quantum leap performance gains, especially during the integration stages. These capabilities enable the successful integration of the acquired organization and the emergence of the new entity. Findings The paper finds that those organizations that are going to win at this game are the ones that have the best capabilities for effecting the right acquisition and who can implement the best integration. Those capabilities are the name of the game. Practical implications The focus on capabilities is the prime distinguishing feature of quantum leap breakthrough performance in acquisitions. This is based on an organization developing the capabilities for core integration. Whether you are an integrator or a target, it is essential to have these capabilities. Originality/value If an organization wants to excel at developing, acquiring and integration, it needs have the following core set of capabilities: strategic agility, market agility, organization building, people management, project and process management and knowledge management, learning and innovation. When these capabilities interact with a set of six catalyzing springboards (i.e. customer strategy, organization strategy, integrating culture and leadership principles, a people strategy, integrating knowledge systems, and information technology architecture) the organization can achieve an extraordinary quantum leap in value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».