Pinpointing the Driving Forces Propelling Digital Business Transformation
Notice bibliographique
Résumé
Comprehending the motivating factors that drive Digital Business Transformation (DBT) is crucial for cultivating success in DBT initiatives. The objective of the research outlined in this paper was to pinpoint and categorize the factors that inspire companies to embark on the DBT journey. Through qualitative analysis, employing expert interviews as the method, the authors extracted the necessary information to address three key research questions: (i) What are the external drivers of DBT in the plastic extrusion machine industry? (ii) Which internal factors are driving DBT in these companies? (iii) Is there anything else significantly impacting the DBT initiatives? The identified driving forces propelling DBT in German businesses within this industry include external factors: skill shortage, social impact, COVID-19, supply bottlenecks, competitiveness, and customer requirements; internal factors: cost reduction, process acceleration, efficiency increases, and time savings; and mixed factors: attitude of young people, basic education, and work–life balance. The insights derived from this research enhance the understanding of the circumstances and dynamics of traditional companies across other Western European countries. Our findings enrich the existing theory by presenting a distinctive threefold categorization of the drivers behind DBT, providing unique insights into the factors propelling the advancement of DBT initiatives.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».