ERP implementation: a compilation and analysis of critical success factors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To explore the current literature base of critical success factors (CSFs) of ERP implementations, prepare a compilation, and identify any gaps that might exist. Design/methodology/approach Hundreds of journals were searched using key terms identified in a preliminary literature review. Successive rounds of article abstract reviews resulted in 45 articles being selected for the compilation. CSF constructs were then identified using content analysis methodology and an inductive coding technique. A subsequent critical analysis identified gaps in the literature base. Findings The most significant finding is the lack of research that has focused on the identification of CSFs from the perspectives of key stakeholders. Additionally, there appears to be much variance with respect to what exactly is encompassed by change management, one of the most widely cited CSFs, and little detail of specific implementation tactics. Research limitations/implications There is a need to focus future research efforts on the study of CSFs as they apply to the perspectives of key stakeholders and to ensure that this stakeholder approach is also comprehensive in its coverage of CSFs. As well, there is need to conduct more in‐depth research into the concept of change management. One key limitation of this research is the occurrence of duplication in the frequency analysis of the success factors. This is attributed to secondary research being the main methodology for a large number of the articles cited. Originality/value This research provides a comprehensive compilation of all previously identified ERP implementation success factors, through a clearly structured methodological approach.
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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 | 0,023 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,074 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».