Development of Sustainable Business Model: A Conceptual Framework for the Financial Sector to Obtain Successful ERP
Notice bibliographique
Résumé
The present study identifies the key antecedent factors for accomplishing the adoption stage of enterprise resource planning (ERP) systems in their business operations. Four potential antecedent factors of adoption were derived from the literature, and data were obtained from a sample of 200 executives of the banking organizations of the financial sector across India. A structural equation modeling (SEM) technique was used to examine the complex relationships between antecedents and the adoption decision. The authors survey the literature to discover and classify critical success factors that are potentially applicable to financial sector. Four broad parameters namely, strategic, organizational, technological, and environmental (SOTE) has been identified for the efficacious development of ERP system in the financial sector of India. 11 dimensions has emerged as significant one for the financial sector. The results show that most of the success factors found in the literature apply to the industry. Nevertheless, distinct differences were found as well. Some factors, such as innovativeness of the implementation strategy, formulation of sound business plan, integration within the departments, adaptation capability of the system etc. would become the key instruments for successful implementation of ERP in the financial sector. The findings can help the executives of the financial sector to focus their attention, priorities, resources and leadership on managing the success factors that have been established to be critical for achieving ERP project implementation and ultimately, leading to the development of the sustainable business 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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».