Information flows and business process integration
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Many business process improvement efforts emphasize better integration, yet process integration can mean many things. The purpose of this paper is to emphasize the importance of information flows to modern business processes, and draw upon recent organizational and information systems literature to characterize process integration and to derive four principles of process integration: accessibility, timeliness, transparency, and granularity of information flows. Design/methodology/approach Using a field study, the four principles of process integration are applied to analyze ten different business processes across five organizations. Findings In total, 18 generalized activities are identified that describe non‐integrated behavior, and “keying in known data” was found to be the most common. Among other findings, analysis highlights the importance of documentation to modern business processes, especially for coordination roles, and the paper describes three different purposes for documentation found in the data: content, process validation, and posterity. Research limitations/implications The articulation of “business process integration” offers a foundation for future research in this area. Findings are limited in generalizability to various levels of processes, as well as possible instrument‐related biases. Practical implications The principles of process integration provide a lens through which practitioners can analyze processes. Empirical findings stress the role of documentation, forms of documentation, and types of non‐integrated work. Originality/value The paper characterizes process integration in relation to other commonly‐used constructs such as organizational integration, data integration, and application integration. Principles are derived from the literature that can guide future inquiry and practice associated with business process improvement.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».