Open-Source Innovation in Practice: A Lean-Based Development Process Leveraging Open-Source Big Data Tools
Notice bibliographique
Résumé
Innovation depends on the exploitation of market potential with products that are aligned with customer needs. However, building innovative products is becoming gradually more challenging because of increased market volatility, uncertainty, complexity and ambiguity. In our Innovation Lab, inside an e-Procurement Company, we encountered several challenges when implementing an innovation process to develop an initial unstructured data processing Minimum Viable Product (MVP) based on opensource big data tools: (i) raising and prioritizing user demands; (ii) deciding about adequate tools; and (iii) understanding how to promptly set up a viable product. In this paper, we share our open-source innovation experience in bringing novel solutions to an oil company's suppliers. In general, we present and discuss how we have been applying our innovation process to create MVPs, and which technical decision helped us accelerate the MVP development in the presence of a large-scale, unstructured database and open-source big data tools. Overall, we believe the proposed lean-based development process can help practitioners and researchers who want to understand and improve their knowledge about lean products, how to build MVPs, and advance open-source innovation involving big data tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».