This study was carried out to figure out the relationship between EAmaturity, information management capacity, and information performance, and find the effect between these variables and the reciprocal causation. The study found that EAmaturity has a positive effect on information resource management and performance. In other words, the effect of input, calculation, management and utilization factors on information planning in EAmaturity showed that calculation, management and utilization factors have a significant effect on the information planning. While the effect of input, calculation, management and utilization factors on information introduction and management showed that only both calculation and utilization have a significant effect on the information management factor. It says that EAinput in EAmaturity does not play a big part in the planning stage, as well as not go through a series of process that is connected to the maturity stage by immediate field application. Consequently, EAmaturity varies from the level that EAcreates introduction and performance according to organization. This suggests that the maturity and performance can be also changed by the level that EAcreates information performance by accepting and using this capability within organization as well as the capability to introduce and fully perform the EAsystem presented in enterprise architecture framework of public sector.
NGUYEN, Thanh Luan;NGUYEN, Van Phuoc;DANG, Thi Viet Duc
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.5
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pp.225-237
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2022
The term "artificial intelligence" is considered a component of sophisticated technological developments, and several intelligent tools have been developed to assist organizations and entrepreneurs in making business decisions. Artificial intelligence (AI) is defined as the concept of transforming inanimate objects into intelligent beings that can reason in the same way that humans do. Computer systems can imitate a variety of human intelligence activities, including learning, reasoning, problem-solving, speech recognition, and planning. This study's objective is to provide responses to the questions: Which factors should be taken into account while deciding whether or not to use AI applications? What role do these elements have in AI application adoption? However, this study proposes a framework to explore the significance and relation of success factors to AI adoption based on the technology-organization-environment model. Ten critical factors related to AI adoption are identified. The framework is empirically tested with data collected by mail surveying organizations in Vietnam. Structural Equation Modeling is applied to analyze the data. The results indicate that Technical compatibility, Relative advantage, Technical complexity, Technical capability, Managerial capability, Organizational readiness, Government involvement, Market uncertainty, and Vendor partnership are significantly related to AI applications adoption.
New knowledge is created through the dynamic interaction of knowledge that depends largely on a social context within the organization. Social processes influence the nature of knowledge and learning. This paper is rooted in the concept of social capital. Social capital theory emphasizes the importance of social relationship. Using social capital theory, this paper suggests three factors that must be satisfied for the development of knowledge combinative capability. The first factor is that the opportunity exists to make the exchange or combination of knowledge. The second factor is that people is motivated for the creation of new knowledge. The third factor is that people must share the common knowledge. This paper examines the change case of KIPO (Korean Intellectual Property Office). This case provides evidence that the three factors can develop social relationship, and build knowledge combinative capability. The man finding from this research is that social factors play an important part in the creation of knowledge, and processes of knowledge exchange and combination heavily rely upon social patterns, practices and processes in ways which emphasize the value and importance of collective action and knowledge sharing. This research may have several implications for the development of the knowledge creation mechanisms.
In today's organization, measurement plays a crucial role in helping improve process or quality. In this paper, we review the measurement error study, classical gauge repeatability and reproducibility study, and designed experiment suited for the determination of the measurement capability. Measurement error study is very simple to use but is rather crude. Hence, it should be used as a preliminary study to determine whether further study is necessary. Classical gauge repeatability and reproducibility (GR&R) study is the most common technique for evaluation of gauge capability. It calculates a percentage that relates the repeatability, reproducibility, and overall R&R to the specification range for the parameter measured. Hence, the individual repeatability and reproducibility statistics will indicate the area on which to concentrate. However, GR&R study only gives a point estimate of each component, which leaves a room for improvement. It is always good to integrate the use of control charts to ascertain the statistical stability of the measurement process. The tools of statistical experimental design are available for a comprehensive design and analysis of the measurement process. Hence, in this paper, we present gauge capability analysis as an experimental design problem and compare it with the classical GR&R study.
The international SPICE (Software Process Improvement and Capability determination) Project ISO/IEC 15504(SPICE : Software Process Improvement and Capability determination) is an emerging International Standard on SPA(Software Process Assessment). A prime motivation for developing this standard has been the perceived need for an internationally recognized software process assessment framework that pulls together the existing public and proprietary models and methods. A SPICE assessment can be considered as one of representative SPA model since assessors assign ratings to indicators and metrics to measure the capability of software process. But this models doesn't provide a systematic measurement procedures and dynamic method for SPI(Software Process Improvement). Through the evaluation of SPICE is capable of providing a substantiated basis for using the notion of capability, as well as providing information for nacessary improvements to the standard using 6sigma process. As a result, this paper propose a measurement procedure and guidelines for application of 6sigma process to guarantee the reliability in SPI and suggest the structure to support SPI on overall organization.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.7
no.1
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pp.73-86
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2012
This paper explains the contribution of international learning to the business performance through strengthening the international learning capability of the organization. This is consistent with the previous literature that the organization's international experience is an important determinant of the international performance and the learning capability, strengthened through organizational learning, contributes to the business performance. In addition, this paper analyzes the characteristics of international learning of a venture business, which has actively pursued internationalization, by categorizing exploitation and exploration. An important result is that the small-sized venture firm, which is weak in internal resources compared with large firms, utilizes partner network more actively to accumulate international experience by exploration. We can then confirm that this international experience strengthens learning capability and gives positive effects on the business performance.
This study explores which organizational capital is important for the customer service center and how the organizational capital is linked to organization's performance through dynamic capability. In this study, total of 389 employees in customer service centers were surveyed for the analysis. The results indicate that relational capital and organizational culture were positively linked with collaborative behavior, capital share, and capital transformation. Also, structural capital was a significant factor in collaborative behavior. Organizational performance was positively affecting collaborative behavior and capital share. This study provides a practical guideline on how to manage organizational capital and supplement shortcomings for managers and counsellors at the customer service centers. Furthermore, the implications for the reinforcement and development of organizational capital were suggested in building a customer service center as a strategic and fundamental part of the company.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.1
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pp.146-155
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2009
In the construction industry, success or failure depends on the capability and role of the project owner's organization, which has an effect on the peoples' lives and national finance because of a lot of involvement from the project owner. Therefore, it is required that the project owner has the sufficient capability for the success of relevant industry and the further development of whole industry. Therefore, at the viewpoint of successful accomplishment of the construction industry, systematic and in-depth research that defines and evaluates the capability of the project owner's organization is necessary. As-Is and To-Be competency can be measured by the individual areas and elements through the survey. By evaluating these capabilities simultaneously, it is possible to assume not only the project owner's organizational competency but also constant other capabilities. It is become to make plans for strengthening the capabilities and to establish the strategy, by catching which capabilities are really necessary. It will result in positive effects on improving the capabilities of the project owner's organizational competency.
This study empirically examines the concept of dynamic capability to recombine the resources such as directors, writers, and actors in the TV drama industry which is one of the most knowledge-based and project-based organizations. Based on the extant literature, it is argued that an organization's usage pattern of critical resources could partly reflect its dynamic capability. This study attempted to verify the hypothesis that Korean TV drama producers would utilize the same resources less repeatedly in the period with more uncertain environment(2003-2009) than the period with more stable and predictable environment(1994-2002). Empirical results partially support the hypothesis, verifying that there are different usage patterns in employing directors between the two periods but that is not the case in employing writers and actors. Such results imply that project-based organizations repeatedly use the same resources in order to pursue efficiency in stable environments whereas they tend to use a variety of different resources in order to adapt to uncertain environments.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.2
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pp.54-63
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2016
As technology has developed and cost for data processing has reduced, big data market has grown bigger. Developed countries such as the United States have constantly invested in big data industry and achieved some remarkable results like improving advertisement effects and getting patents for customer service. Every company aims to achieve long-term survival and profit maximization, but it needs to establish a good strategy, considering current industrial conditions so that it can accomplish its goal in big data industry. However, since domestic big data industry is at its initial stage, local companies lack systematic method to establish competitive strategy. Therefore, this research aims to help local companies diagnose their big data capabilities through a reference model and big data capability assessment system. Big data reference model consists of five maturity levels such as Ad hoc, Repeatable, Defined, Managed and Optimizing and five key dimensions such as Organization, Resources, Infrastructure, People, and Analytics. Big data assessment system is planned based on the reference model's key factors. In the Organization area, there are 4 key diagnosis factors, big data leadership, big data strategy, analytical culture and data governance. In Resource area, there are 3 factors, data management, data integrity and data security/privacy. In Infrastructure area, there are 2 factors, big data platform and data management technology. In People area, there are 3 factors, training, big data skills and business-IT alignment. In Analytics area, there are 2 factors, data analysis and data visualization. These reference model and assessment system would be a useful guideline for local companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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