The Effect of Knowledge Management Systems on Measuring Success Indicators for Saudi Arabia 2030
Notice bibliographique
Résumé
Vision 2030 is designed to place the Kingdom of Saudi Arabia (KSA) as a trading and financial hub in the Middle East. Ninety-six strategic objectives are framed for Vision 2010. Whilst these objectives are very inspiring, challenges are seen in integrating them under a single unifying framework. Unless the diverse objectives are integrated, knowledge and learning of team members are brought on a common platform to measure the success indicators, achieving the vision would be difficult. Objective of the paper is to develop a KM model that will help to measure the success indicators of Vision 2030. A literature review helped to understand the barriers, processes, and methodology of KM frameworks. The findings indicate that Vision 2030 is wide in scope with 96 loosely connected strategic objectives. An overarching framework that links all these objectives and places them on a common platform is not evident. These inputs were used to design the KM Vision 2030 model that links all the objectives and helps to gather metrics from the objectives, and measure the success of the project. Some of the metrics that can be considered are linking objectives, milestone achievement, adhering to schedule and budget, economic and social impact on people and businesses, progress in positioning KSA as the leader of Middle East, and others. Some of these measures are qualitative, whilst others are quantitative, implying that a multimodal data collection and analysis method is needed. The model suggests institution of Knowledge Champions, Communities of Practice, big data analytics, knowledge assets development and sharing, and brings all the objectives on a transparent and usable platform. A pilot study in the form of a semi-structured interview and survey was administered to five experts in the field of KM and IT systems. Their findings indicate that big data analytics can play a major role in decision-making and in measuring the project success. The findings also speak of the need to connect the strategic objectives. Recommendations are made to refine the model.
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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 | 0,029 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».