By analyzing the comparison matrix in Table 8, the priorities of the K translation - By analyzing the comparison matrix in Table 8, the priorities of the K Indonesian how to say

By analyzing the comparison matrix

By analyzing the comparison matrix in Table 8, the priorities of the KM Alternative Tools are obtained by the AHP methodology. The local weights are (.649; .177; .115; .059) respectively for Business Intelligence, Data Management Tools, Collaborative Tools, and Content Applications.
4.2 Synthesis of the weights to obtain the ranking scores
The global weights of KM alternative tools are calculated by synthesizing and combining the weights of criteria with the weights of sub-criteria and weights of KM alternative tools. The greater the ranking score of an alternative, the greater the preference for that alternative. The alternative with the highest ranking score is selected for recommendation to the company management. The calculated weights of the 4 possible typologies of KM Tool are shown in Table 9.
Table 9 about here
4.3 Discussion of the results
For this illustrative case study, Business Intelligence is recommended as the best KM tool alternative, as it dominates other alternatives both for the criteria Knowledge and Performance. The company management found the results of the application of the framework consistent with their findings.
The ranking scores of other alternatives are very low indicating their low contribution to the innovation strategy of the company. With regard to the criterion Network, the alternative Data Management Tools dominates the others, thus resulting the second best choice. Moreover, it is noted that with regard to the sub-criteria Cost and Functionality with respect to all the three criteria, Business Intelligence is always preferred over others. The only situation where another alternative, namely Data Management Tools, is preferred over Business Intelligence is that of sub-criteria Time and Reliability with respect to criterion Network.
5. Conclusion and Implication
The adoption of a KM tool to support an innovation process can lead to strategic advantage to the extent that the innovation process is enhanced. A KM tool can capture, organize, share and leverage knowledge elements, along with the necessary support and training to insure a successful launch of KM solutions within an organization. In our paper, a systematic framework is proposed using AHP to evaluate an appropriate KM tool to support an innovation process in an organization. The framework was developed and implemented for a real problem situation at an innovative Italian
14
company. The usefulness of the model was examined through observing its effect on the decision- making process in selecting an appropriate KM tool.
The ranking scores are the outcomes of the framework and show the contribution of an alternative to the innovation strategy of a firm. The user can obtain not only a ranking of the alternatives but also the degree of dominance among the alternatives using the scores. As the difference between two scores gets larger, the attractiveness of the higher-scored alternative, and consequently its dominance, increases compared to the lower-scored alternative. The application of the model also provides the weights for the components of the decision hierarchies. The firm can follow through the calculations and see the contributions of any component in the ranking scores. The components whose weights are high (above a certain threshold value determined by the firm) can be considered as critical ones; and the alternatives that score low in the critical components can be directly eliminated from further consideration. Although the approach can be used alone as shown in the illustrative example, it can be easily integrated with other approaches.
The study has several implications for managers or entrepreneurs who intend to evaluate KM tools to support an innovation process. The main contribution of the paper is the AHP model presented in Figure 1. This framework provides a useful guideline as a structured and logical means of synthesizing judgments for evaluating appropriate KM tools. It helps structure a difficult decision. The second contribution of the paper is the identification of functionalities of the KM tools listed in the model to support an innovation process. This we have identified the features of KM tools have been examined and identified. Third, decision makers can compare different scenarios and possibilities with respect to appropriate multi-criteria analysis of AHP, which provides a real time, interactive and graphical display of the overall priorities.
Finally, with the aid of the computer tool, Expert Choice, it is shown that the AHP methodology and the proposed framework can be easily implemented and applied to select the KM tools supporting innovation processes.
0/5000
From: -
To: -
Results (Indonesian) 1: [Copy]
Copied!
Dengan menganalisis matriks perbandingan dalam tabel 8, prioritas alat KM alternatif yang diperoleh oleh metodologi AHP. Berat lokal (. 649;. 177;. 115;. 059) masing-masing untuk Intelijen Bisnis, alat manajemen Data, alat-alat kolaborasi dan aplikasi konten.4.2 sintesis bobot untuk memperoleh nilai peringkatBobot global KM alternatif alat dihitung berdasarkan sintesis dan menggabungkan bobot kriteria dengan bobot sub kriteria dan bobot KM alternatif alat. Semakin besar peringkat Skor dari alternatif, semakin besar preferensi untuk alternatif itu. Alternatif dengan Skor peringkat tertinggi yang dipilih untuk rekomendasi kepada manajemen perusahaan. Bobot dihitung tipologi mungkin 4 KM alat yang ditampilkan dalam tabel 9.Tabel 9 tentang di sini4.3 diskusi hasilUntuk studi kasus ini ilustrasi, Business Intelligence dianjurkan sebagai alternatif alat KM terbaik, karena itu mendominasi lagi alternatif kedua untuk kriteria pengetahuan dan kinerja. Manajemen perusahaan menemukan hasil penerapan kerangka konsisten dengan temuan mereka.Nilai peringkat alternatif lainnya sangat rendah menunjukkan kontribusi mereka rendah pada inovasi strategi perusahaan. Berkaitan dengan kriteria jaringan, alternatif alat manajemen Data mendominasi yang lain, sehingga menghasilkan pilihan terbaik kedua. Selain itu, perlu dicatat bahwa dalam kriteria sub biaya dan fungsionalitas dengan memperhatikan semua tiga kriteria, intelijen bisnis selalu disukai atas orang lain. Satu-satunya keadaan yang mana alternatif lain, yaitu alat manajemen Data, lebih disukai atas intelijen bisnis adalah sub kriteria waktu dan keandalan sehubungan dengan kriteria jaringan.5. kesimpulan dan implikasiAdopsi alat KM untuk mendukung proses inovasi yang dapat mengakibatkan keuntungan strategis sehingga proses inovasi ditingkatkan. Sebuah alat KM dapat menangkap, mengatur, berbagi dan memanfaatkan pengetahuan elemen, bersama dengan dukungan yang diperlukan dan pelatihan untuk memastikan sukses peluncuran KM solusi dalam sebuah organisasi. Dalam makalah kami, sebuah kerangka kerja yang sistematis diusulkan menggunakan AHP untuk mengevaluasi alat KM yang tepat untuk mendukung proses inovasi dalam sebuah organisasi. Kerangka dikembangkan dan diterapkan untuk masalah nyata situasi di Italia yang inovatif14perusahaan. Kegunaan dari model diteliti melalui mengamati efek pada proses pengambilan keputusan dalam memilih alat KM yang tepat.Nilai peringkat hasil dari kerangka kerja dan menunjukkan kontribusi alternatif strategi inovasi perusahaan. Pengguna dapat memperoleh tidak hanya peringkat alternatif tetapi juga derajat dominasi antara alternatif menggunakan nilai. Sebagai perbedaan antara mendapat dua nilai lebih besar, daya tarik tinggi mencetak alternatif, dan akibatnya dominasi, meningkat dibandingkan dengan alternatif mencetak lebih rendah. Penerapan model juga menyediakan bobot untuk komponen hierarki keputusan. Perusahaan dapat mengikuti melalui perhitungan dan melihat kontribusi dari komponen dalam nilai peringkat. Komponen yang beban tinggi (diatas ambang batas nilai tertentu ditentukan oleh perusahaan) dapat dianggap sebagai orang-orang kritis; dan alternatif yang Skor rendah dalam komponen kritis dapat langsung dihilangkan dari jauh pertimbangan. Meskipun pendekatan dapat digunakan sendiri seperti yang ditampilkan dalam contoh ilustratif, itu dapat dengan mudah diintegrasikan dengan pendekatan-pendekatan lain.Studi memiliki beberapa implikasi bagi manajer atau pengusaha yang berniat untuk mengevaluasi KM alat untuk mendukung proses inovasi. Sumbangan utama kertas adalah model AHP disajikan dalam gambar 1. Kerangka kerja ini menyediakan panduan berguna sebagai terstruktur dan logis berarti mensintesis penilaian untuk mengevaluasi alat KM yang sesuai. Ini membantu struktur keputusan yang sulit. Kontribusi kedua makalah adalah identifikasi fungsi alat-alat KM yang terdaftar dalam model untuk mendukung proses inovasi. Ini kami telah mengidentifikasi fitur dari alat-alat KM telah diteliti dan diidentifikasi. Ketiga, pembuat keputusan dapat membandingkan skenario yang berbeda dan kemungkinan berkaitan dengan sesuai kriteria multi analisis AHP, yang menyediakan real-time, interaktif dan grafis tampilan keseluruhan prioritas.Akhirnya, dengan bantuan alat komputer, ahli pilihan, itu ditunjukkan bahwa metodologi AHP dan kerangka yang diusulkan dapat dengan mudah diimplementasikan dan diterapkan untuk memilih alat KM yang mendukung proses inovasi.
Being translated, please wait..
Results (Indonesian) 2:[Copy]
Copied!
Dengan menganalisis matriks perbandingan pada Tabel 8, prioritas Tools KM Alternatif diperoleh dengan metodologi AHP. Bobot lokal (0,649; 0,177; 0,115; 0,059) masing-masing untuk Business Intelligence, Manajemen Data Tools, Alat Collaborative, dan Aplikasi Content.
4.2 Sintesis dari bobot untuk mendapatkan skor peringkat
bobot global KM alat alternatif dihitung oleh sintesis dan menggabungkan bobot kriteria dengan bobot sub-kriteria dan bobot alat alternatif KM. Semakin besar skor peringkat alternatif, semakin besar preferensi untuk alternatif yang. Alternatif dengan skor peringkat tertinggi dipilih untuk rekomendasi kepada manajemen perusahaan. Bobot yang dihitung dari 4 tipologi kemungkinan KM Alat ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9 tentang di sini
4.3 Pembahasan hasil
Untuk studi kasus ilustratif ini, Business Intelligence direkomendasikan sebagai alternatif terbaik alat KM, karena mendominasi alternatif lain baik untuk Pengetahuan kriteria dan Kinerja. Manajemen perusahaan menemukan hasil penerapan kerangka konsisten dengan temuan mereka.
Skor peringkat alternatif lain yang sangat rendah menunjukkan rendahnya kontribusi mereka terhadap strategi inovasi perusahaan. Berkenaan dengan Jaringan kriteria, alternatif Manajemen Data Alat mendominasi orang lain, sehingga mengakibatkan pilihan terbaik kedua. Selain itu, diketahui bahwa sehubungan dengan Biaya sub-kriteria dan Fungsi sehubungan dengan ketiga kriteria tersebut, Business Intelligence selalu disukai atas orang lain. Satu-satunya situasi di mana alternatif lain, yaitu Manajemen Data Tools, lebih disukai lebih dari Business Intelligence adalah bahwa dari sub-kriteria Waktu dan Keandalan sehubungan dengan kriteria Network.
5. Kesimpulan dan Implikasi
Penerapan alat KM untuk mendukung proses inovasi dapat mengakibatkan keuntungan strategis sejauh bahwa proses inovasi ditingkatkan. Sebuah alat KM dapat menangkap, mengatur, berbagi dan pengetahuan pengaruh unsur-unsur, bersama dengan dukungan yang diperlukan dan pelatihan untuk memastikan sukses peluncuran solusi KM dalam sebuah organisasi. Dalam tulisan kami, kerangka sistematis diusulkan menggunakan AHP untuk mengevaluasi alat KM yang tepat untuk mendukung proses inovasi dalam suatu organisasi. Kerangka ini dikembangkan dan diimplementasikan untuk situasi masalah nyata pada inovatif Italia
14
perusahaan. Kegunaan model diperiksa melalui mengamati efeknya pada proses pengambilan keputusan dalam memilih alat KM yang tepat.
Skor peringkat adalah hasil dari kerangka dan menunjukkan kontribusi alternatif strategi inovasi perusahaan. Pengguna dapat memperoleh tidak hanya peringkat satu alternatif tetapi juga tingkat dominasi di antara alternatif menggunakan skor. Sebagai perbedaan antara dua nilai akan lebih besar, daya tarik alternatif-mencetak lebih tinggi, dan akibatnya dominasinya, meningkat dibandingkan dengan alternatif yang lebih rendah-mencetak. Penerapan model juga menyediakan bobot untuk komponen hierarki keputusan. Perusahaan dapat mengikuti melalui perhitungan dan melihat kontribusi dari setiap komponen dalam skor peringkat. Komponen yang bobot yang tinggi (di atas nilai ambang tertentu ditentukan oleh perusahaan) dapat dianggap sebagai orang penting; dan alternatif yang skor rendah dalam komponen-komponen penting bisa langsung dihilangkan dari pertimbangan lebih lanjut. Meskipun pendekatan yang dapat digunakan sendiri seperti yang ditunjukkan dalam contoh ilustratif, dapat dengan mudah diintegrasikan dengan pendekatan-pendekatan lain.
Penelitian ini memiliki beberapa implikasi bagi manajer atau pengusaha yang berniat untuk mengevaluasi alat KM untuk mendukung proses inovasi. Kontribusi utama dari makalah ini adalah model AHP disajikan pada Gambar 1. Kerangka kerja ini menyediakan panduan yang berguna sebagai sarana terstruktur dan logis mensintesis penilaian untuk mengevaluasi alat KM yang tepat. Ini membantu struktur keputusan yang sulit. Kontribusi kedua kertas adalah identifikasi fungsi dari alat KM tercantum dalam model untuk mendukung proses inovasi. Kami ini telah mengidentifikasi fitur alat KM telah diperiksa dan diidentifikasi. Ketiga, pengambil keputusan dapat membandingkan skenario yang berbeda dan kemungkinan sehubungan dengan analisis yang tepat multi-kriteria AHP, yang menyediakan real time, tampilan interaktif dan grafis dari keseluruhan prioritas.
Akhirnya, dengan bantuan alat komputer, Expert Choice, itu ditunjukkan bahwa metodologi AHP dan kerangka yang diusulkan dapat dengan mudah diimplementasikan dan diterapkan untuk memilih alat KM mendukung proses inovasi.
Being translated, please wait..
 
Other languages
The translation tool support: Afrikaans, Albanian, Amharic, Arabic, Armenian, Azerbaijani, Basque, Belarusian, Bengali, Bosnian, Bulgarian, Catalan, Cebuano, Chichewa, Chinese, Chinese Traditional, Corsican, Croatian, Czech, Danish, Detect language, Dutch, English, Esperanto, Estonian, Filipino, Finnish, French, Frisian, Galician, Georgian, German, Greek, Gujarati, Haitian Creole, Hausa, Hawaiian, Hebrew, Hindi, Hmong, Hungarian, Icelandic, Igbo, Indonesian, Irish, Italian, Japanese, Javanese, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Korean, Kurdish (Kurmanji), Kyrgyz, Lao, Latin, Latvian, Lithuanian, Luxembourgish, Macedonian, Malagasy, Malay, Malayalam, Maltese, Maori, Marathi, Mongolian, Myanmar (Burmese), Nepali, Norwegian, Odia (Oriya), Pashto, Persian, Polish, Portuguese, Punjabi, Romanian, Russian, Samoan, Scots Gaelic, Serbian, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenian, Somali, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thai, Turkish, Turkmen, Ukrainian, Urdu, Uyghur, Uzbek, Vietnamese, Welsh, Xhosa, Yiddish, Yoruba, Zulu, Language translation.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: