Factors affecting financial performance in companies based on big data analytics
Notice bibliographique
Résumé
Strategy is a way to be able to find effective and efficient ways to achieve goals. There are three important strategies carried out by companies, namely strategic planning, strategic role, and strategic maneuvering. The interesting thing is that relatively not much research has been conducted regarding the measurement of financial performance which is studied from the perspective of corporate strategy that influences financial performance. This is also supported by technological developments that affect companies, so companies must have the right strategy so that the company's financial performance can improve. This study examines the effect of strategic planning, strategic roles, and strategic maneuvers on financial performance. This study uses resource-based view theory as a study in testing the influence model of strategic planning, strategic role, and strategic maneuvering on financial performance. The study is conducted in Indonesia with a sample consisting of owners, directors and managers who use big data analytics in the companies they run. The sampling technique used is convenient sampling. The analysis technique used in this study is multiple linear regression analysis with the independent variables namely strategic planning, strategic role, and strategic maneuvering and the dependent variable namely financial performance. The results of this study indicate that strategic planning had no significant effect on financial performance, but strategic role had a significant effect on financial performance. Furthermore, strategic maneuvering has a significant effect on financial performance.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».