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[null,"1.","Record Nr.",null,"UNISA996489572603316"]
[null,null,"Autore",null,"TROISI, Orlando"]
[null,null,"Titolo",null,"Data-Driven management : un framework multilivello / Orlando Troisi, Mara Grimaldi"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Torino, : Giappichelli, 2022"]
[null,null,"Titolo uniforme",null,"Data-Driven management"]
[null,null,"ISBN",null,"978-88-921-4335-7"]
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[null,null,"Descrizione fisica",null,"XIV, 174 p. ; 24 cm"]
[null,null,"Collana",null,"Systems management , Sezione italiana ; 10"]
[null,null,"Disciplina",null,"658.4"]
[null,null,"Soggetti",null,"Aziende industriali - Gestione - Analisi dei dati"]
[null,null,"Collocazione",null,"P07 1167"]
[{"$nulls":4},"658.4 TRO 1"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Italiano"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","<<Lo>> studio propone l’adozione di una prospettiva multilivello atta a rileggere il complesso processo di data-driven management quale esito sinergico dell’integrazione di un mind-set data-driven all’interno dei business model per la ridefinizione dei processi di creazione del valore in vista della trasformazione del dato in informazione e conoscenza. Grazie a una rielaborazione critica della letteratura sui modelli di business e sull’approccio data-driven, si introduce un framework a tre livelli per classificare i principali fattori abilitanti dell’innovazione tramite processi di data-driven management. L’applicazione del framework multilivello a tre imprese italiane operanti in diversi settori (agroalimentare, farmaceutico, automobilistico) ha consentito di identificare le strategie e pratiche di gestione data-driven più idonee a trasformare i modelli di business e i processi di creazione del valore contemporanei per sviluppare l’innovazione in modo sistematico"]