Information Technology Alignment and Innovation: 30 Years of Intersecting Research
Notice bibliographique
Résumé
Business-IT alignment (hereafter alignment) and information technology-enabled innovation (hereafter innovation) are essential for firm performance and competitive advantage. During the past 30 years, alignment and innovation literature streams have grown and become important areas of inquiry in the Information Systems field. Nevertheless, both literature streams have remained separate; it is unclear where and how the two streams overlap. To our knowledge, none of the existing review articles has systematically examined this overlap or how each literature stream informs the other. In this monograph, we bridge this gap and present findings from a review of the alignment and innovation literature streams published between 1990 and 2020 in the Senior Scholars’ Basket of Eight Journals of the Association for Information Systems. We summarize approaches, challenges, and opportunities seen in the alignment and innovation literature streams. Our analysis reveals that alignment scholars tend to overlook the complexities inherent in the process of innovating and view innovation as a black box. Meanwhile, innovation scholars assume different organizational components during the innovation process seamlessly work together to support alignment. We conclude that scholars in both camps should consider undertaking studies that examine aligning and innovating as interdependent processes: aligning involves coordination and cooperation among business units, and in many cases, innovations are needed to achieve alignment. Similarly, innovating with information technology jolts the organization out of its previous alignment and requires aligning in parallel to innovating to restore alignment. We end the monograph by presenting guidance to both scholars and practitioners interested in alignment and IT-enabled innovation.
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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 | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,018 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».