Digital transformation as a business development strategy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigates the strategic dimensions of digital transformation in business, focusing on the development and implementation of a digital strategy. It explores the evolution of digital services, highlights key steps in digital transformation, and introduces the Hoshin Kanri model as a tool for structuring digital transformation strategies. The aim is to equip organizations with frameworks to enhance competitiveness and adapt to technological advancements. Design/methodology/approach The study employs bibliometric analysis using Scopus and VOSviewer to examine global research trends in digital transformation strategy. The Hoshin Kanri methodology is adapted to design a strategic framework for digital business transformation. A combination of systemic, synergistic, and critical evaluative approaches underpins the analysis, alongside a review of literature spanning business management, digital ecosystems, and strategic planning. Findings Key findings include the identification of five steps in digital transformation strategy development, ranging from vision formation to digital acceleration. The Hoshin Kanri model is presented as a novel adaptation for digital strategy, integrating technology, human resources, customer orientation, processes, and financial planning. The analysis underscores the role of integrated approaches in mitigating risks and enhancing the efficacy of digital transformations. Originality/value This study is the first to adapt the Hoshin Kanri model specifically for digital business transformation. It provides a comprehensive strategy roadmap that aligns digital transformation with corporate objectives, organizational culture, and stakeholder needs, offering practical insights for businesses navigating the Web 4.0 era.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,020 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».