A Model for Offshore Information Systems Outsourcing Provider Selection in Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Information systems outsourcing has become one of the most important aspects of strategic management. It is becoming the rule, rather than the exception in today’s globalized business environment. Many countries and regions have done numerous reforms to become the best offshore information systems outsourcing destinations in the world. For a long time, developing countries remained outside of this competition, but recently the trend has been changing. More developing countries are positioning themselves as viable alternatives to the traditional offshore destinations like India, Ireland and Czech Republic. Selecting an outsourcing provider is a daunting, delicate and very important task for organizations, and can be the cause of an outsourcing failure if not properly addressed. This paper proposes a model based on PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation) for selecting the best offshore information systems outsourcing provider among a list of developing countries. A case study of 8 African countries is presented in the last part of the paper to illustrate the model. Our model differs from others as it deals with the provider selection problem at country level while most of the existing models deal with the problem at firm level. Another particularity of this model is the set of criteria chosen to analyze the suitability of a country for being the right offshore information systems outsourcing destination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».