Using cloud computing services to enhance competitive advantage of commercial organizations
Notice bibliographique
Résumé
Using advanced technology in business has created hyper-competition among organizations to satisfy customers' needs. Using advanced technology aims to provide customers with quality products/services at suitable prices in the right place better than competitors. Therefore, the current study's purpose is to explore the influence of cloud computing services on Jordanian commercial organizations’ competitive advantages, organizations which use cloud computing services. The study uses quantitative, cause-effect, and cross-sectional methods and uses a convenience sampling approach to collect the data by questionnaire from 111 managers and/or owners of commercial organizations. The collected questionnaires are examined and inserted into SPSS. The instrument validity, normal distribution, and reliability are verified, then descriptive analysis is performed, the relationship between independent and dependent variables is tested, and finally multiple regressions are used to test the hypotheses. The findings indicate that commercial organizations are concerned about cloud computing services as well as competitive advantage sub-variables. The results also show that there was a significantly strong correlation between cloud computing services and competitive advantage. Moreover, cloud computing services influence the dimensions of competitive advantages (quality, cost, reliability, innovation, and responsiveness) of commercial organizations, where cloud computing services have the most significant influence on quality followed by cost and responsiveness, respectively. However, cloud computing services do not significantly influence innovation and reliability. Finally, the study recommends doing comparable research on other sectors, and industries as well as in other countries to test the results' generalizability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».