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Enregistrement W3197326425

Critical Success Factors for ERP Projects: Recommendations from a Canadian Exploratory Study

2020· article· en· W3197326425 sur OpenAlexaboutno aff
Sreekumar Menon

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueERP Systems Implementation and Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterprise resource planningImplementationCritical success factorBusinessExploratory researchAgile software developmentPersonalizationProcess managementResource (disambiguation)Project managementPetroleum industryKnowledge managementMarketingOperations managementEngineeringComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper discusses key recommendations for improving future Enterprise Resource Planning (ERP) implementations based on insights from an exploratory qualitative single case study in the Canadian Oil and Gas Industry. The study was conducted using a semi-structured interview guide from twenty participants belonging to four project role groups of senior leaders, project managers, project team members, and business users. The research evoked a comprehensive list of forty-two critical success factors (CSFs) and out of which, top ten CSFs discussed include- Know your data, longer and more integrated testing, utilization of the right people, longer stabilization period (hyper-care), communication, address legal and fiscal requirements, hyper-care must be longer, early buy-in from business, have a Lean Agile program, less customization and more vanilla out of the box, and project must be business-driven and not IT-driven. This study is one of first ERP case studies in the Canadian oil and gas industry and the research recommendations can prove to be beneficial for organizations when undertaking ERP implementations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
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