Antecedents and outcomes of strategic IS alignment: an empirical investigation
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Notice bibliographique
Résumé
Prior research argues that alignment between business and information systems (IS) strategies enhances organizational performance. However, factors affecting alignment have received relatively little empirical attention. Moreover, IS strategic alignment is assumed to facilitate the performance of all organizations, regardless of type or business strategy. By using two studies of business firms and academic institutions, this paper: 1) develops and tests a model relating alignment, its antecedents, and its consequences and 2) examines differences in these relationships across organizational types and strategies. Findings indicate that alignment depends on shared domain knowledge and prior IS success, and also support the expected positive impact of alignment on organizational performance. Differences across Prospector, Analyzer, and Defender business strategies are examined. A key research contribution is the empirical demonstration that the importance of alignment, as well as the mechanisms used to attain alignment, vary by business strategy and industry. In past alignment studies, controlling for industry has not been uncommon. The findings suggest that future research studies should also control for business strategy. The article also empirically demonstrates that past implementation success influences alignment. In addition, it highlights the influence of a process variable, strategic planning, on the development of shared knowledge and, consequently, on alignment. This paper examines strategic issues related to the management of technology. Data from multiple surveys are used to test the extent to which strategic planning, shared business-IS knowledge, prior IS success, and other variables consistently enhance IS alignment. The study also provides empirical support for the popular argument that IS alignment improves organizational performance. It extends the current literature by examining the extent to which these findings hold across firm strategies and industries. The authors argue that not all firms are equally well served by allocating scarce resources to improve IS alignment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle