Supporting business processes through human and IT factors: a maturity model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to assist organizations in the assessment of both information technology (IT) and human factors required to support their business processes (BPs) by taking into account the interdependence and alignment of these factors, rather than considering them independently. Design/methodology/approach A design science research methodology was followed to build a maturity model (MM) enabling this assessment. The proposed design process is composed of four steps: problem identification, comparison of 19 existing MMs in business process management (BPM), iterative model development, and model evaluation. The last two steps were specifically based on three research methods: literature analysis, case studies, and expert panels. Findings This paper presents a MM that assigns a maturity level to an organization’s BPs in two assessment steps. The first step evaluates the level of sophistication and integration of the IT systems supporting each BP, while the second step assesses the alignment of human factors with the technological efforts. Research limitations/implications The research was conducted with SMEs, leading to results that may be specific to this type of organization. Practical implications Practitioners can use the proposed model throughout their journey toward process excellence. The application of this model leads to two main process improvement scenarios: upgrading the sophistication and integration of the software technologies in support of the processes, and improving the cohesion of the resources the organization already owns (human and IT resources). Originality/value The proposed MM constitutes a first step in the assessment of the interdependence between the factors influencing BPM.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».