Digital transformation as a business development strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 découle