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Enregistrement W2980392778 · doi:10.1108/bpmj-01-2019-0001

Convergence and digital fusion lead to competitive differentiation

2019· article· en· W2980392778 sur OpenAlexaff
Ashish Thomas

Notice bibliographique

RevueBusiness Process Management Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentComputer scienceCompetitive advantageValue propositionBusiness modelProcess managementKnowledge managementBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Organizations are consistently seeking innovative strategies and novel pathways to enhance business processes and create differentiation. The global business ecosystem is changing and there is growing demand for multi-modal digital technologies, big data consolidation and data analytics to harness a cost-competitive agile system. Technological convergence and integration of digital systems is one of the preferred methodologies that facilitates new and effective workflows and revives business processes. The progressive interlinking of digital technologies with business operations leads to the convergence and blending of management disciplines, devices and applications. The growing inconsistencies in managerial understanding regarding the benefits of convergence prompts a comprehensive examination of digital convergence pathways, identifying the impacts on converging entities and business objectives. The State bank of India (SBI) mega-merger case study was selected to investigate the pragmatic framework of digital convergence and to understand the impacts on interlinked entities such as: business operations, strategic management, project team that support value creation and competitive differentiation. The purpose of this paper is to focus on the phenomena of techno-fusion of emerging technologies creating new opportunities, business models and unique strategies for global banking and financial service organizations. Design/methodology/approach This study applies the qualitative, inductive research method using critical reflection of before and after the implementation of convergence and digital integration strategies. The SBI case study employs this research strategy based on the premise that banks must stay agile and highly responsive to the changing environment to enhance its value proposition and competitive differentiation objectives. The study methodology incorporates cooperative inquiry and multiple levels of analysis using data collection techniques of exhaustive review of archives, informal interviews, questionnaires and observations to identify the synergistic process improvement pathway. The study is grounded on the concept that the convergence of diverse business pathways involves innovative and interlinked project, strategic and information technology (IT) workflows that results in open innovative systems. Findings The studies identify that organizational innovation and creative solutions are a result of ecosystem turbulence, environmental force diversity, competitive pressure and the need for differentiation. Organizations that harness the power of digital fusion and convergence of management, systems and data generate a competitive advantage. The technological convergence strategy pulls multiple business and technology processes (project, strategic, IT, Cloud, AI and business process management) at the organizational, divisional or functional level generating new opportunities and threats, new business models and unique growth strategies for global banking and financial services organizations. Organizations that fully integrate techno-fusion of business and digital strategies produce synergistic effects and enhance adaptability, innovation and resiliency in the face of competitive challenges. Research limitations/implications Additional areas that can be explored further as an extension of this study are listed below: identifying factors to improve the speed of convergence; the current results are limited to large size organizations where formal management and technology functions are distinctive. Similar studies on smaller organizations are warranted. Originality/value This study focuses on the evolving field of technology innovation, which is increasingly being intertwined with business operations. Innovative digital technology is enabling the convergence of the disciplines of management, digital devices and applications. This facilitates the creation of a pragmatic framework that supports convergence of business operations, strategic management and digital fusion which leads to value creation and competitive differentiation. The techno-fusion of emerging technologies and digital strategies generates new opportunities and threats, new business models and unique growth strategies for organizations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0060,024
Communication savante0,0170,017
Science ouverte0,0010,020
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2019
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Résumé présentoui

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