DataOpsによるディジタルビジネス変換のためのデータおよび解析の利用:情報処理の展望【JST・京大機械翻訳】

Xu Jia; Naseer Humza; Maynard Sean; Fillipou Justin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206594702117 整理番号：22P0278777

DataOpsによるディジタルビジネス変換のためのデータおよび解析の利用:情報処理の展望【JST・京大機械翻訳】

Leveraging Data and Analytics for Digital Business Transformation through DataOps: An Information Processing Perspective

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発行年： 2022年01月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

デジタルビジネス変換は組織にとってますます重要になっている。変換ビジネスは現在進行中のプロセスであるので,それは統合と訓練されたアプローチを必要とする。データ操作(DataOps)は,実際に出現して,デジタルビジネス変換のためのデータおよび分析を利用するためのそのようなアプローチによって組織を提供することができる。本論文は,情報処理理論(IPT)のレンズを通して,デジタルビジネス変換,データ分析,およびデータOpsを統合するフレームワークを提案する。このフレームワークの詳細は,組織が,それらの分析情報ニーズを理解し,デジタルビジネス変換に必要な分析情報処理能力を開発する統合型および規律的アプローチとして,どのようにデータOpsを採用できるかを説明する。データOps-enabledディジタルビジネス変換は,操作効率を改善し,新しいビジネスモデルを作成することにより,組織性能を改善した。本研究は,IPTを通してデータOpsと解析にもたらすことによって,デジタル変換に関する現在の知識を拡張し,それによって,それらのデジタルビジネス変換のための新規なアプローチを有する組織を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

経営工学一般 , 計算機システム開発

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