DIGITAL INNOVATION MANAGEMENT: FRAMEWORKS, STRATEGIES, AND FUTURE PERSPECTIVES
Notice bibliographique
Résumé
Digital innovation management has become crucial in today's rapidly evolving business landscape, marked by technological convergence, accelerated development cycles, and emerging market opportunities. This paper, employing a systematic literature review methodology to critically analyze and synthesize existing literature, offers an in-depth analysis of digital innovation management, examining its unique attributes, frameworks, and best practices. The Digital Innovation Process Model (DIPM) is highlighted, emphasizing the importance of incorporating digital technologies throughout the ideation, development, and commercialization phases to create value and achieve competitive advantage. The challenges and strategies associated with managing digital innovation are explored, such as striking a balance between agility and stability, nurturing collaborative innovation ecosystems, and fostering organizational cultures that promote digital innovation. Additionally, emerging theoretical perspectives like digital innovation logic and platform logic are discussed, shedding light on the converging nature of digital innovation and the role platforms play in value co-creation. In formulating a digital innovation management strategy, the focus is on aligning innovation efforts with business objectives, fostering a supportive organizational culture, and harnessing the power of digital platforms for collaboration. Lastly, potential avenues for future research are outlined, including assessing the impact of digital innovation on performance, investigating the interplay between digital innovation and emerging technologies, and examining the influence of public policy and regulation on the digital innovation landscape. This paper strives to provide a comprehensive understanding of digital innovation management and its implications for organizations, strategists, and researchers.
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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 | 0,015 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,024 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».