bài tập nhóm chủ đề 3 dịch tài liệu nghiên cứu khoa học tiếng anh về chủ đề kinh doanh số

Theo dé, các giáo sư không có phương án hợp lý về việc nghiên cứu sự cộng tác trong môi trường làm việc kỹ thuật số dựa vào bảng phân tích đữ liệu.. Giai đoạn 1: Chuẩn bị nhận thức Giai

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT

NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÀI TẬP NHÓM

CHỦ ĐẺ 3: DỊCH TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TIẾNG

ANH VỀ CHỦ ĐỀ KINH DOANH SỐ Môn Học: GIỚI THIỆU KINH DOANH SỐ

GVHD: TS-PGS BO HUU HAI

Nhém 3: Võ Nguyễn Phương Anh 050609210102

Nguyễn Minh Phi 050609211108 Nguyễn Thị Diễm Quỳnh 050609212167 Vũ Xuân Sơn 050609212174 Nguyễn Trí Tuệ 050609212308

MUC LUC

BAI BAO 1: Khung phân tích cộng tác xã hội: Khung cung cấp trí tuệ kinh doanh về sự

no 3

2 Cé sé ly thuyét va sw phat trién các giả thuyết 9 2.1 Chất lượng lớp học trực tuyến a) 2.2 Sự hài lòng của sinh viên về lớp học trực tuyến 10 2.3 Ý định tiếp tục sử dụng lớp học trực tuyến -22222 2222227112222 re 12 2.4 Hiệu quả hoạt động của thương hiệu trường đại học ác nen rên 14

Tr 117 29 ANH ưễii.iiiAinỒsỪẻ 29 2 Khung lí thuyết -2 2222222222122 127.2222122 are 31 2.1 Các công nghệ chính và sự đổi mới trong các dich vụ kinh doanh chuyên sâu về kiến thức 33 2.2 Việc sử dụng hệ thống thông tin - 34 2.3 Các yếu tô dự phòng 36

3.1 Vật mẪU 2- 222222222 222122271212271222222712222212222022 2002 errree 38 3.2 Thu thập đữ liệu .39 3.3 Bảng câu hỏi 39 3.4 Định nghĩa kết quả và điều kiện nhân quả 2- 222225 22222271 3212271 2712 erxe 39

4.Kết QuẢ - 25 222 22122711222 2722121222222 2222201222122 2e re 42 4.1 Phân tích các điều kiện cần thiết - 22:2 22222222112 1222721221122 43 4.2 Phân tích các điều kiện đủ 43 5 Thảo luận - - - TT TT TT Tư TT TH TT HT TT TC Tre 47 5.1 So sánh kết quả với các tài liệu trước đó 47 5.2 Ý nghĩa lí thuyết -2- 222222222 2221.2712227 eeerrye 48

BAI BAO 1: Khung phân tích cộng tác xã hội: Khung cung cấp

trí tuệ kinh doanh về sự hợp tác trong môi trường làm việc kỹ

thuật số

Tóm lược Hệ thông hợp tác doanh nghiệp (ESC) đã trở thành cốt lõi của môi trường làm việc kỹ thuật thuật số ở nhiều tô chức Ngày càng nhiều công ty đã triển khai phân mềm kinh doanh mới này cho việc hỗ trợ hợp tác thông qua mạng máy tính giữa các nhân viên với nhau Sự xuất hiện của ECS trong bối cảnh kỹ thuật và chiến lược của các công ty dẫn đến những thử thách mới trong trí tuệ kinh doanh và báo cáo Đối lập với phân mềm kinh doanh truyền thống là hệ thống ERP, nó không có sự hình thành phương pháp đưa ra quyết định trong những dự án ECS Những chuyên gia cộng tác chịu trách nhiệm quản lý hệ thống hợp tác doanh nghiệp (ECS) đòi hỏi phải có kiến thức sâu rộng về sự vận hành của một ECS để năm bắt cách mà các nhân viên sử dụng những hệ thống này Thông qua sự phát triển của khung phân tích cộng tác xã hội, công việc này cung cấp khuôn khô cho sự hình thành những hoạt động hợp tác của dữ liệu trong môi trường làm việc kỹ thuật số (phân tích cộng tác xã hội) như một phần trí tuệ kinh doanh một số tô chức Khung phân tích cộng tác xã hội bao gồm các giai đoạn riêng biệt và chỉ đạo phân tích dữ liệu của ESC No gồm các bước làm việc, kiến nghị và câu hỏi chi đạo được phát triển dựa vào sự thu thập từ nghiên cứu đọc trong bối cảnh hợp tác giữa trường đại học - doanh nghiệp và so sánh mô hình các quy trình khai thác dữ liệu đã được thiết lập

1 Giới thié Trong vài năm gân đây, trí tuệ kinh doanh đã đạt được đà phát triển đáng kề trong thực tế và nghiên cứu IS BI hễ trợ công tác quản lý, báo cáo và đưa ra quyết định của tổ chức Hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp là nguồn đữ liệu chính cho BI bởi vì chúng tích hợp tất cả bộ phận chức năng của một công ty, do đó năm bắt định hướng tiến trình nghiệp vụ kinh tế Tuy nhiên, không phải tất cả các công việc ở công ty đều theo quy trình Nhiều khía cạnh của hoạt động kinh doanh được tổ chức theo dự án hoặc nhiệm vụ đòi hỏi sự hợp tác đặc biệt Nhân viên dành đến 1⁄4 thời gian làm việc của họ cho các dự án Sự thay đôi này trong công việc đã dẫn đến sự xuất hiện của phần mềm kinh doanh gọi là hệ thống hợp tác doanh nghiệp

(ESC) Vi du dién hinh la HCL Connections or Microsoft Sharepoint ECS két hop các tính năng phô biến từ phương tiện truyền thông như hồ sơ xã hội, wiki, blog, và diễn đàn với các chức năng của phần mềm nhóm truyền thống như lịch, tệp và tác vụ Chúng hỗ trợ cộng tác và giao tiếp qua mạng máy tính qua các nhóm thường phân tán và được sử dụng để xây dựng kho tàng kiến thức Do đó, ESC nỗi lên như là cốt lõi trong môi trường làm việc kỹ thuật số ở nhiều công ty Bước chuyên hướng sang làm việc ảo qua màn hình và từ phương xa đo hạn chế của đại địch COVID-I9 gây ra sự lạm dụng phân mềm cộng tác tăng chóng mặt Khi ESC lưu trữ đữ liệu giám sát kỹ thuật số đưới dạng nội đung do người dùng sáng tạo và nhật ký sự kiện, chúng là nguồn đữ liệu chưa từng có đề phân tích và am hiểu sự hợp tác trong môi trường kỹ thuật số Hai bài tổng quan tài liệu gần đây đã đồng nhất sự xuất hiện của một nguồn nghiên cứu về phân tích đữ liệu ECS, điều này cho thấy sự nỗ lực qua từng ngày trong học thuật và thực hành để có những hiểu biết sâu sắc về sự hợp tác từ đữ liệu ECS Luồng nghiên cứu này cũng được nhắc đến như là phân tích cộng tác xã hội (SCA), một thuật ngữ đề cập đến việc phân tích, hình dung và diễn giải các hoạt động cộng tác trong ECS

Bởi vì tầm quan trọng của ECS ngày càng tăng, nhiều công ty đã chỉ định các chuyên gia cộng tác hoặc nhóm cộng tác việc quản lý ECS ECS giữ vai trò quan trọng trong môi trường làm việc kỹ thuật số và khả năng phân tích hạn chế của ECS, các chuyên gia cộng tác đòi hỏi các phương án và số liệu chính xác hơn để báo cáo tiến độ đự án cũng như cách dùng và tác dụng của ECS Không giống những phân

mềm kinh doanh khác, EC§ không có báo cáo nào được lập ra để hỗ trợ việc đưa ra

quyết định Mặc dù nghiên cứu về việc hỗ trợ quyết định và hệ thống hỗ trợ quyết dinh (DSS) trong phan mềm Máy tính hỗ trợ hợp tác công việc (CSCW) không còn mới, nghiên cứu hiện tại tập trung vào các hệ thống hỗ trợ quyết định nhóm để đưa ra quyết định và quy trình làm việc cấp độ nhóm Nhờ vào việc thông báo và đưa ra quyết định cho nơi làm việc kỹ thuật số ở cấp độ tổ chức, các phân tích cộng tác xã hội sẽ tạo ra một viễn cảnh mới cho DSS trong hệ thống CSCW

Như đã thảo luận ở Mục 2.2, các công trình nghiên cứu SCA hiện tại không cung cấp hướng dẫn đầy đủ để phân tích đữ liệu ECS bởi vì thiếu các chỉ tiết quan trọng về phương án tiếp cận đã lựa chọn Do đó, các chuyên gia cộng tác không thê

nhận được thông tin cần thiết cho việc str dung ECS dé bao cao, ra quyết định va quan ly ESC Theo dé, các giáo sư không có phương án hợp lý về việc nghiên cứu sự cộng tác trong môi trường làm việc kỹ thuật số dựa vào bảng phân tích đữ liệu Đề giải quyết những hạn chế đã nêu ở trên và để có thể tận đụng nguồn đữ liệu mới này cho BI, mục đích của bài báo này là tìm cách trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu sau: (1) Các phương pháp hiện tại để thực hiện phân tích cộng tác xã hội là gì? (2) Những ai liên quan đến SCA, và nhu cầu thông tin của họ là gì? (3) Làm thế nào để hỗ trợ các chuyên gia cộng tác thu thập thông tin kinh đoanh đựa vào những hoạt động hợp tác trong môi trường làm việc kỹ thuật số? Câu hỏi nghiên cứu 1 nhằm mục đích để xác định thực tiễn và cách tiếp cận

phô biến cho SCA trong học thuật và thực hành Câu hỏi nghiên cứu 2 tìm cách xác định các bên liên quan của dự án ECS, những người có thể là mục tiêu cho các báo cáo về việc sử dụng ECS Là một phần của Câu hỏi nghiên cứu 3, nó được nghiên cứu khảo sát cách SCA hễ trợ các chuyên gia cộng tác thu thập thông tin kinh doanh dựa vào những hoạt động hợp tác trong môi trường làm việc kỹ thuật số Câu hỏi nghiên cứu 3 được xây dựng dựa trên những phát hiện từ Câu hỏi nghiên cứu Í và câu hỏi nghiên cứu 2 và đóng góp Khung phân tích cộng tác xã hội (SCAF) Khung này được thiết kế ra để áp dụng trong thực tế Nó cung cấp đường lối chí đạo cho SCA đưới dạng các giai đoạn, các bước làm việc và các khuyến nghị phương pháp luận để mang đến sự thấu hiểu có thé diễn giải và giải thích được về sự hợp tác trong ECS dựa trên phân tích dữ liệu ECS Cuối cùng, khung phân tích này được đánh giá bằng cách phân tích đữ liệu ECS từ một công ty điện hình đã được lựa chọn để chứng minh ứng dụng của nó và cho thay cách thức thấu hiểu sự cộng tác có thể đạt được

Bài viết này báo cáo về thành quả nghiên cứu đã được tiến hành trong hơn 5

năm Nghiên cứu này được thực hiện trong khuôn khê của sáng kiến IndustryConnect, một dự án nghiên cứu về sự hợp tác giữa trường đại học và đoanh nghiệp được thành lập và hướng dẫn bởi một nhóm các chuyên gia nghiên cứu Đại học Hơn 40 công ty sử đụng ECS thuộc các quy mô và nhóm ngành khác nhau tham gia trao đối qua lại về các chủ đề đa dạng liên quan đến môi trường làm việc kỹ thuật số Điểm chung của các céng ty tham dy 1a ho déu str dung cing mét ECS ( HCL Connections) Dai điện

của các công ty là những chuyên gia cộng tác đến từ các bộ phận phòng ban khác nhau như công nghệ thông tin, quan trị trí thức hoặc truyền thông nội bộ Trong các buôi hội thảo IndustryConnect diện ra hai năm một lần, kết quả nghiên cứu được đánh giá bởi hội đồng nghiên cứu Thông qua cuộc đối thoại công khai với các nhà nghiên cứu, theo lời kêu gọi của Te’eni và cộng sự, một sự đóng góp của nghiên cứu tác động đến những người có chuyên môn có thể được đóng góp Bằng cách đáng giá khung S%CA cùng với các đề án điển hình của công ty, bài viết này theo lời kêu gọi của Nunamaker và những người khác để “đưa ra một giải pháp hệ thống tư liệu trong suốt quá trình nghiên cứu”

2 Phin tich cộng tác xã hội: nên tang va tài liệu Phân này nêu những nét chính về nên tảng của phân tích cộng tác xã hội và trinh bày những phát hiện từ tong quan tài liệu, trong đó sự hiện hữu cua thử thách và cách tiếp cận tới SCA đã được xác định

2.1 Phân tích cộng tác xã hội ; ; Phân tích cộng tác xã hội (SCA) được định nghĩa là “ tiếp cận dé phân tích và hiển thị hoạt động cộng tác của người dùng trong hệ thông cộng tác hỗ trợ xã hội” Đề phân biệt SCA với các phương pháp tiếp cận khác như phân tích mạng lưới xã hội doanh nghiệp hoặc phân tích phương tiện truyền thông xã hội của doanh nghiệp, chúng dựa trên phân tích mạng xã hội, bằng cách tập trung vào phân tích các hoạt động cộng tác Nguồn cung dữ liệu chính cho SCA là đữ liệu tổ chức, dữ liệu nội dung và dữ liệu giao dịch

Dữ liệu tổ chức mô tả cơ cầu tô chức, bao gồm các phòng ban và hệ thống cấp bậc của tổ chức và tài khoản người dùng Nó thường được lưu trữ trong dịch vụ thư mục (ví dụ LDAP) Dữ liệu nội dung để cập đến nội dung do người dùng tạo ra và thường được lưu trữ trong cơ sở đữ liệu quan hệ hoặc hệ thống tệp của ECS Cuối cùng, dữ liệu giao dịch ghi lại các hành động của người dùng dưới dạng nhật ký sự kiện Dữ liệu giao dịch được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu sự kiện cụ thể hoặc tệp nhật ký Phần tiếp theo cung cấp một phần trích dữ liệu giao dịch từ HCL Connections và

thảo luận về cách các khuôn khô SCA cung cap lens phan tích cho SCA Sự am hiểu về dữ liệu này được nhắc đến trong đánh giá của SCAF trong phần 5.3

Dạng đữ liệu giao dịch của ECS thường được tổ chức theo giản đồ hình sao Bảng dữ kiện trung tâm (F_EVENTS) đại diện cho nhật ký sự kiện Một ID duy nhất nhận diện cho mọi sự kiện Sự kiện mô tả tác nhân (USER_UUID), nội dung bi ảnh hưởng (TTEAM_UUID), mô-dun sự kiện đã xảy ra (CONTENT TYPE _ ID), loại sự kiện (EVENT ỐP ID), không gian làm việc nơi sự kiện đã xảy ra (COMMUNITY_UUTD) và dấu thời gian (EVENT_TS) Những ID trong bảng đữ kiện được dịch thành các bộ mô tả con người có thể đọc được trong Kích thước bảng xung quanh Sự kiện trong Hình 1 cho biết người dùng đã tạo một bài đăng blog mới ở không gian làm việc Các kích thước của SCA hiển thị ở bên phải trong Hình 1 được lay từ các khái niệm chính về nhận thức không gian làm việc của Gutwim và

Greenberg và cầu trúc của đữ liệu ECS Chúng đã phát triển và được đánh giá trong một nhóm tập trung với II chuyên gia cộng tác Mục đích chính của kích thước SCA là chỉ đạo việc xây dựng các câu hỏi có thể được đặt ra cho dữ liệu ECS Chúng là lens phân tích cho dữ liệu ECS vi chúng đại diện cho các yếu tế chính của dữ liệu giao dịch

2.2 Cách tiếp cận SCA trên [ý th uyét Phan này tiên hành thảo luận về các phương pháp tiếp cận hiện co cho SCA, được mô tả trong các tài liệu học thuật và mở rộng kết quả tìm kiếm từ một tông quan tài liệu trước đây về phân tích dữ liệu trong ECS Kết quả của bài báo cáo đã công bố số 85 từ tông quan tài liệu đã được phân tích nhiều lần

Ở lần lặp đầu tiên, các khu vực ứng dụng SCA đã được xác định Hầu hết các nghiên cứu đã phân tích đều sử dụng SCA để cung cấp cái nhìn tông quan về việc sử dụng ECS bằng cách sử dụng các thước đo chung như số lượng người đùng hoặc các hoạt động trong hệ thông Phân tích của các nghiên cứu cho thầy rằng phân tích mạng xã hội thường được áp đụng để phân tích mạng và mối quan hệ giữa những người dùng trong một ECS Bên cạnh đó, SCA được dùng đề nghiên cứu các tác động về tổ chức và văn hóa của ECS, ví dụ, bằng cách xác định cách phân tán và phân cấp địa lý có ảnh hưởng đến việc sử dụng ECS Một số lĩnh vực ứng dụng khác của SCA là xác

định kiểu người dùng, xác định các kiểu sử dụng, phân tích không gian làm việc và xác định chuyên môn của người dùng

Ở lần lặp thứ hai, các nghiên cứu xác định đã được phân tích liên quan đến cách tiếp cận của chúng về phân tích đữ liệu ECS để xác định cach SCA được áp dụng Trong nhiều nghiên cứu, các mô tả của phương pháp phân tích và đữ liệu cơ bản thường không chính xác hoặc thậm chí bị thiếu Ví dụ, nghiên cứu số 13 không mô tả

các đặc điểm và cấu trúc của đữ liệu đã phân tích (Hơn nữa, hầu hết các nghiên cứu không chứa thông tin cơ bản về miền vẫn đề hoặc bối cảnh của nghiên cứu Hạn chế chính trong các nghiên cứu SCA đã phân tích là chỉ có rat ít nghiên cứu tuân theo hoặc tham chiếu rõ ràng các khuôn khổ khai thác dữ liệu đã thiết lập Quan sát này

khá thú vị bởi vì chúng ta có thể mong đợi các mô hỉnh khai thác dữ liệu sẽ được thiết

lập tốt như CRISP-DM, cũng có thể chỉ đạo phân tích dữ liệu ECS Behrendt và một số người khác đã tranh cãi cho rằng phân tích đữ liệu ECS khác với phân tích các nguôn truyền thống và do đó, cần có các phương pháp và cách tiếp cận mới Similarly, Hacker và một số cộng sự tranh luận cho rằng các khuyến nghi trong CRISP DM không phủ hợp áp dụng trong bối cảnh của SCA Mặc cho những lập luận này, không có khuôn khô mới nào được đề xuất Các kết quả từ tông quan tài liệu chứng minh rằng các khung khai thác dữ liệu hiện có không phù hợp để chỉ đạo phân tích đữ liệu ECS và phải có phương pháp mới

Bang; F_USERS Bang: D_SOURCE Bang: D_CONTENT_TYPE ean Diana Freud 2 Blog 7 Blog post

Bang: F ITEMS Bang: D_EVENT_OP Bang: D_ COMMUNITY

Hình 1 Dữ liệu giao dịch (bên trái) và kích thước của phân tích cộng tác xã hội (bên phải)

Tep

Loai noi dung gi?

Binh Iwan

Thanh phan Loai hénh LAN Khi nao? noi dung gi? dong gi?

3 Thiết kế nghiên cứu _

Đặc trưng của công việc thiết kế nghiên cứu này là cách tiếp cận thiết kê nghiên cứu khoa học, nó được hễ trợ theo phương pháp hỗn hợp Tiếp cận phương pháp hỗn hợp tuân theo thiết kế nhúng trong đó dữ liệu định lượng được thu thập để

hỗ trợ dữ liệu định tính Vì đữ liệu định tính là đữ liệu cơ bản được thu thập trong các nhóm tập trung và nghiên cứu điển hình, nên trong cách tiếp cận phương pháp hỗn hợp thì định tính chiếm ưu thế Các khảo sát và phân tích logfile ECS hỗ trợ cho việc thu thập dữ liệu định lượng Đặc biệt ở giai đoạn nghiên cứu thứ ba, trộn dữ liệu định tính và định lượng vô cùng hữu ích vì những báo cáo sử dụng ECS do công ty điển hình cung cấp có thể được bỗ sung thêm với việc sử dụng ECS thực tế được ghi lại trong các tệp nhật ký

Các nhóm tập trung được chọn làm phương pháp thu thập dữ liệu chính vì họ được để xuất cho việc khám phá các chủ đề mới nổi Thông qua các cuộc thảo luận nhóm và làm việc với các chuyên gia, có thể thu thập nhiều quan điểm và yêu câu sáng kiến hay ho hơn về so với các phương pháp khảo sát hoặc các cuộc phỏng vấn kém tương tác Những người tham gia nhóm tập trung đã được lựa chọn cân thận Họ là những chuyên gia cộng tác và là thành viên lâu năm của IndustryConnect, chương trình này cho phép tiến hành các nhóm tập trung định kỳ với số người tham gia ôn định SCA là một chủ đề đã quen thuộc trong IndustryConnect do đó đòi hỏi những người tham gia phải có lượng kiến thức tương đồng về SCA Vì những người tham gia phải có trách nhiệm đối với ECS trong công ty nên họ đành sự quan tâm đặc biệt đến SCA để thực hiện báo cáo về việc sử dụng ECS Các quan điểm khác nhau về SCA có thể bị gò bó thiếu đa dạng vì các chuyện gia cộng tác làm việc ở nhiều lĩnh vực khác nhau (ví dụ: CNTT, truyền thông, máng phát triển kinh doanh) Dựa trên suy nghĩ của Morgan về “thử nghiệm với cả hai nhóm có quy mô lớn hơn và nhỏ hơn”, quy mô của các nhóm tập trung trong nghiên cứu này khác với các bộ tiêu chuân là từ 6 đến 10 người tham gia, như được giải thích bên dưới Các nhóm tập trung phải theo đủ năm giai đoạn kích thích, trình bày đầu vào, tương tác nhóm tập trung, thảo luận nhóm và tóm tắt kết quả Mỗi nhóm tập trung đều bị giám sát và có hai trợ lý ghỉ chép lại nhật ký hiện trường Đối với phân tích, phải bám sát bảng tóm tắt Một cuốn nhật ký ghi lai những suy nghĩ, ý tưởng, hành động bởi nhóm tập trung Các bản ghi không được

sao chép nguyên văn bởi vì nhật ký hiện trường cho phép ghi lại các phát biểu của người tham gia và diễn giải của nhà nghiên cứu Dựa trên những tài liệu này, một báo cáo của nhóm tập trung đã được tạo ra Sau khi bảo cáo nghiên cứu đã được duyệt thì kết quả sẽ công bố ở IndustryConnect và thu thập phân hồi từ những người tham gia

Như được trình bày trong Hình 2, đút kết ra từ mô hình quy trình DSR của Vaishnavi va Kũchler thiết kế nghiên cứu bao gồm ba giai đoạn Các giai đoạn và các bước nghiên cứu đã được điều chỉnh để kết hợp các chu trình và đường lối DSR của Hevner et al., sẽ nêu trong phần sau Do sự trao đôi thường xuyên của các nhóm tập trung với giáo sư và việc đánh giá Khung SCA trong nghiên cứu điển hình, mức độ phù hợp của nghiên cứu và kết quả có thể được thiết lập (chu kỳ phù hợp)

Giai đoạn 1: Chuẩn bị (nhận thức Giai đoạn 2: Xác định nhu cầu thông tincho Giai đoạn3: Phântích và đánh giá khung phân van dé) phân tích cộng tác xã hội (Đề xuất) tích cộng tác xã hội (Phân tích & Đánh giá)

¡¡| - Nhốmtậptrungt Nhóm tập trung 2: T1] SCA tại công ty điền hình của #CA

| Nhóm tập trung ban đầu =

So sánh các môhình

dữ liệu Khảo sát đối với

trong nghiên cứu điển hình

Các nhóm hu edu (thos phân tích cộng tác xã hội

CH¡: Thực tiễn hiện tại !‡ | CHz:Nhu cầu thông tin và các bên liên quan

Nghiên cứu điển hình xét theo chiều đọc >

Ở giai đoạn thứ hai, các bên liên quan với SCA và thông tin cần thiết của họ đã được điều tra bởi hai nhóm tập trung với chuyên gia từ các công ty sử dụng ECS hàng đầu Vì phần này đóng góp nhu cầu cho SCA, cung cấp các gợi ý về nên tảng của khung làm việc Nhóm tập trung đầu tiên xác định và lập hồ sơ thách thức và yêu cầu lại cho SCA tại hồ sơ công ty Nhóm tập trung thành lập gồm một nhóm kép có 2 người tham dự Nhóm nhỏ này cho phép hiến thị những thông tin chỉ tiết và cụ thé hơn so với các nhóm tập trung lớn nhằm mục đích nắm bắt nhìn tông quan và đa dang

của những người tham gia Nhóm tập trung thứ hai nhằm xác định các bên liên quan đề mà yêu câu đo lường và báo cáo về việc sử dụng ECS Vì những người cùng nhóm đã quen biết nhau lâu năm, các thành viên của IndustryConnect đã ôn định và nhóm tập trung đã cơ cấu, 12 người tham gia đã được mời Những quyết định này hỗ trợ cho các nhóm tập trung có cơ cầu và số người tham gia có cùng trình độ kiến thức như nhau Thiết kế của các nhóm tập trung lớn phủ hợp với bối cảnh của IndustryConnect va đã được công nhận là hoạt động thâm miên Giai đoạn 2 đóng góp phân loại các bên liên quan cho SCA, giải quyết Câu hỏi nghiên cứu số 2

Giai đoạn thứ ba đại điện cho chu kỳ thiết kế tại đó khung SCA được phát triển và đánh giá Giai đoạn này bắt đầu với việc phân tích và so sánh các mô hình quy trình khai thác đữ liệu hiện có để xác định các khuyến nghị và thuật ngữ đã thiết lập cho đữ liệu phân tích Dựa trên sự so sánh này và những kết quả từ các giai đoạn trước, khung SCA đã phát triển Ba giai đoạn nghiên cứu đã được kèm với một nghiên cứu điển hình theo phương pháp nghiên cứu kinh nghiệm để có sự hiểu biết sâu sắc về dự án ECS Thông tin chỉ tiết từ nghiên cứu điển hình được sử dụng làm yếu tố đầu vào trong các nhóm trung tâm Nghiên cứu điển hình được thiết lập đựa trên các tài liệu và hai cuộc phỏng vấn đã được cung cấp tại các chuyến thăm thực tế kéo đài từ hai đến bốn giờ đồng hồ Công ty điển hình được chọn làm đối tượng nghiên cứu bởi vì các đại điện đã có kinh nghiệm trước với SCA và tình nguyện cung cấp các đữ liệu can thiết Trong nghiên cứu điễn hình, khung làm việc được đánh giá thông qua phan tích đữ liệu ECS do công ty cung cấp để chứng minh cách SCA có thể hỗ trợ các chuyên gia cộng tác trong việc thu thập thông tin kinh doanh về sự hợp tác trong môi trường làm việc kỹ thuật số

4 Giai đoạn 2: Cúc bên liên quan và nhụ cầu thông tin về phân tích cộng tác

xữ hội

Phần này thực hiện báo cáo dựa vào kết quả từ hai nhóm tập trung với mục tiêu xác định các bên liên quan và nhu câu thông tin của họ về phân tích cộng tác xã hội Gop phan chinh là phân loại các bên có liên quan đã được thảo luận ở mục 4.2 4.1 Hai nhóm tập trung: phân tích cộng tác xã hội tại công ty điên hình

Mục tiêu của nhóm tập trung là xác định và ghi lại các thực tiễn hiện nay cho SCA tai céng ty điển hình và cách SCA có thể hỗ trợ nhóm cộng tác Hai thành viên

của nhóm cộng tác (vai trò: trưởng bộ phận truyền thông nội bộ và chuyên gia phân tích dữ liệu) tham dự Nhóm tập trung làm việc kéo dài khoảng 4 giờ, bao gồm cả thời gian nghỉ giải lao giữa giờ Những người tham gia có hứng thú với các đầu vào về SCA và những kết quả phát hiện từ các nghiên cứu trước đó Bốn câu hỏi hướng dẫn được sử dụng để tạo cấu trúc cho cuộc trò chuyện Những người tham gia được yêu cầu nêu nhận xét về các phân tích mà họ đã thực hiện trong từng lĩnh vực ứng dụng của SCA như được mô tả trong Phần 2.2, những hạn chế trong việc áp đụng SCA, các kế hoạch và ý nghĩa thực tế của SCA Trong suốt cuộc trò chuyện, hai người tham gia đưa ra lập luận rằng họ đòi hỏi nhụ cầu cao về SCA để đo lường và am hiểu cách sử dung ECS Họ đã để cập đến công cụ phân tích tiêu chuẩn bị giới hạn trong việc tông hợp số lượng người đùng đã đăng ký, nó chỉ cung cấp một cái nhìn tông quan sơ bộ về cách sử dụng hệ thông Do đó, họ không có đủ thông tin phục vụ cho công việc cua

mình Những người tham gia quan ngại về dữ liệu cơ bản do đối tác kinh đoanh bên ngoài thực hiện bản báo cáo Toàn bộ quá trình phân tích không minh bạch và không được ghỉ chép lại rõ ràng, điều này làm giảm sự tin tưởng đối với kết quả Trong tương lai, sự hợp tác muốn phân tích cách sử dụng không gian làm việc để xác định các loại không gian khác nhau phục vụ công tác tìm hiểu về mục đích nào tác động đến yếu tố việc sử dụng ECS của nhân viên Về những hệ quả thực tiễn của SCA đối với các nhiệm vụ của nhóm cộng tác, hai nghiên cứu viên đã đề cập đến SCA có thể hỗ trợ các chiến lược và ra quyết định trong bối cảnh của ECS để hỗ trợ dự án và thay đổi cách quản lý và phân bỗ nguồn lực tài chính và nhân lực cho dự án ECS Đối với nhóm tập trung, có thể xác định nhu cầu về SCA ở công ty điển hình Kết thúc nhóm tập trung, những người tham gia tái khẳng định rằng họ đánh giá cao tác động của S%CA đối với công việc của họ

4.2 Nhóm tập 'HHg: các bên lién quan của phân tích cộng tác xã hội Dựa trên những hiệu biết sâu sắc từ các hoạt động nghiên cứu trước đó, mục tiêu của nhóm tập trung thứ hai với 12 người tham gia đến từ 10 công ty có sử dụng ECS khác nhau là xác định các vai trò của tô chức trong một dự án ECS, đó là những đối tượng tiềm năng cho các báo cáo SCA Thời lượng cho nhóm tập trung là 90 phút Những người tham gia hứng thú với sự chia nhóm các bên liên quan Việc phân chia

được phát triển dựa trên đánh giá tài liệu và đánh giá vai trò của 67 người tham gia IndustryConnect Tông cộng, có 7 vai trò của các bên đối tác, như được trình bày trong Bang 1, đã được xác định Việc phân loại được đánh giá trong một hoạt động nhóm, ở đó sử dụng hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định theo nhóm Những người tham gia được yêu cầu nêu suy nghĩ của họ về việc phân chia tông thể và vai trò từng cá nhân Bên cạnh đó, hai câu hỏi được đưa ra: "Các bên liên quan nào yêu cầu các chỉ sở?" và “Bạn muốn cung cấp các tài liệu đáp ứng cho các bên liên quan nào?” Các câu trả lời ngay lập tức được hiển thị trên màn hình để khuấy động cuộc thảo luận Trong cuộc thảo luận nhóm dưới đây, những người tham gia đã trình bày chỉ tiết về mức đệ liên quan và nhụ cầu thông tin của các bên liên quan đã được xác định Tất cả những người tham gia đều đồng ý rằng người quản lý không gian làm việc, người quản lý cấp trung và nhóm cộng tác là những bên liên quan chính của $SCA Người quản lý không gian làm việc và nhóm cộng tác là những người có liên quan mật thiết vi ho là người tiếp xúc đầu tiên khi nhân viên gặp khó khăn trong việc sử dụng ECS Họ quan tâm đến cách nhân viên sử dụng ECS để việc cung cấp sự hỗ trợ diễn ra tốt hơn Các bộ phận quản lý chú trọng đến bản báo cáo để minh chứng cho các khoản đầu tư và đưa ra các quyết định liên quan đến dự án ECS Những người tham gia thảo luận cho rằng những bên liên quan khác ít quan trọng hơn cũng nên được đưa vào phân loại Bộ phận CNTT thường có các hệ thống quản lý riêng để giám sát các hệ thông CNTT Các nhà tư vấn cũng không phải là bên liên quan cốt lõi của SCA vì họ

thường làm việc trong một thời hạn nhất định cho dự án ECS Đối với nhóm tập trung, những người tham gia kết luận rằng phân loại các bên liên quan có giá trị trong việc xác định đối tượng mục tiêu cho SCA và hỗ trợ giải quyết các nhu cầu thông tin cụ thé trong các báo cáo Kết quả chính của nhóm tập trung là sự phân loại các bên liên quan được đánh giá, điều can thiết cho Khung phân tích cộng tác xã hội

Bang 1 Các bên liên quan của ECS

Bên có liên quan Mô tả

Quản lý cấp cao Giám đốc điều hành cấp C hoặc hội đồng quan tri Quản lý cấp trung Nhân viên quản lý và quản lý cấp trung Nhóm cộng tác Nhóm các chuyên gia cộng tác chịu trách nhiệm

Quản lý nền tảng triển khai và chấp nhan ECS Quản lý nền tảng (IT) Nhân viên phòng ban CNTT Quản lý không gian làm việc Nhân viên sáng tạo và độc quyền không gian làm việc

và chịu trách nhiệm quản lý Chuyên gia tư vấn Chuyên gia tư vấn đối nội và đối ngoại ở dự án ECS đối nội và đối ngoại

Người dùng không gian Tất cả nhân viên là thành viên của không gian làm việc

Trong phần này, các kết qua từ các giai đoạn nghiên cứu trước được tông hợp Dựa trên phân tích bỗ sung về các mô hình quy trình khai thác dữ liệu, Khung SCA được phát triển và tuân theo các đề xuất của DSR, Phần 5.3 mô tả việc đánh giá trong

nghiên cứu điển hình

3.1 Phân tích và so sánh các mô hình quy trình khai thác dữ liệu Thông qua tông quan tài liệu, 16 mô hình quy trình khai thác dữ liệu đã được đem ra phân tích và so sánh để đảm bảo rằng SCAF được xây dựng dựa trên các khuyến nghị và thuật ngữ đã thiết lập Sự so sánh được thê hiện trong Hinh 3 va mé

rộng và cập nhật một cuộc khảo sát trước đây về các mô hình quá trình khai thác dữ liệu của Mariscal và một số cộng sự khác từ năm 2010 Như đã lập luận trong cuộc khao sat va duoc trinh bay trong Bang 2, mô hình quy trình Khám phá trị thức trong Cơ sở đữ liệu (KDD) và CRISP-DM là những mô hỉnh quy trình nhập dữ liệu có ảnh hưởng nhất vì hầu hết các mô hình khác đều được bắt nguồn từ chúng Kế từ khi phat

hành vào năm 2000, CRISP-DM đã nỗi lên như một tiêu chuẩn cho việc khai thác dữ

liệu Một lý do có thể lý giải cho điều này đó là CRISP-DM là mô hình duy nhất cung cấp các mô tả chỉ tiết và các bước công việc có thê được tuân theo và áp đụng trong thực tế Nó được phát triển bởi một tập đoàn công nghiệp Tất cả các mô hình quy

trình khai thác dữ liệu được phân tích đều có điểm chung là chúng được cấu trúc

thông qua các giai đoạn Do vai trò có tầm ảnh hưởng, các giai đoạn của mô hình quy trình khác đã phù hợp với CRISP-DM khi đưa lên bàn cân so sánh Biểu đồ so sánh

trong Hinh 3 cho thay hau hét các mô hình quy trình khai thác dữ liệu đều tương tự

nhau và hầu hết có thể thay được sự khác biệt rõ rệt Trong khi hầu hết các mô hình mô tả giai đoạn tập trung xác định mục tiêu, chỉ có sáu mô hình mô tả một giai đoạn

dành riêng cho việc giải thích và hiểu các kết quả phân tích (xem Hình 3: các mô hình #3,4,#6,#T, # 12, # 14 ) Hình 3 cũng chỉ ra rằng chỉ có 3 trong số 16 mô hình

quy trình khai thác dữ liệu được phân tích chứa một giai đoạn trong đó vấn đề đã được xác định hoặc chưa được hiểu rõ và một giai đoạn dành riêng cho việc hình dung và giải thích các phát hiện ([lình 3: các mô hình # 3, # 12, # 14) Những quan sát này có thé giải thích lý do tại sao phần lớn các nghiên cứu phân tích đữ liệu tập trung vào việc đạt được kết quả thống kê thay vì kết quả thú vị và có liên quan Theo những thảo luận trong phần tiếp theo, việc phân tích các phương pháp khai thác dữ liệu đã cung cấp cấu trúc tông thê và khái niệm thuật ngữ chung của khung SCA Các bước công việc và hướng hoạt động riêng lẻ trong SCAF được rút ra từ các giai đoạn nghiên cứu trước đó và dành riêng cho SCA

3.2 Khung phân tích công túc xã hội (SCIF) Khung phân tích sự cộng tác xã hội được phát triển bang cach hop nhat minh chứng và kiến thức từ học thuật và thực tiễn, đã thu góp được trong suốt ba giai đoạn nghiên cứu Khung được trình bày trong Hình 4 Mỗi giai đoạn của khung phân tích phải tuân theo một mục tiêu riêng và bao gồm các bước thực hiện công việc cụ thể Trong mỗi giai đoạn, SCAF bao gồm các kết quả đề xuất và bộ câu hỏi hướng dẫn để cung cấp thêm định hướng khi làm việc qua các giai đoạn Khung làm việc này nỗi bật so với các mô hình và khung hiện có khác vì nó kết hợp chặt chẽ việc xác định các

vấn đề và câu hỏi kinh doanh với việc khám phá kiến thức để trả lời những câu hỏi

này Việc giải thích các kết quả được hỗ trợ bởi trực quan hóa đữ liệu, một khía cạnh

bị bỏ quên trong hầu hết các bộ khung đữ liệu hiện có Trái ngược với các mô hình khác, SCAF không chỉ đơn thuân trình bày các kết quả và nhân mạnh việc xác định các hành động có thê được thực hiện dựa trên những kiến thức mới Điều này đạt được thông qua một chu trình tạo mẫu và đánh giá để đảm bảo rằng các câu hỏi đã xác định

có thể được trả lời Khung dữ liệu đảm bảo cách tiếp cận học thuật đối với SCA và hỗ

trợ các nhà học thuật trong việc đo lường và hiểu sự hợp tác qua trung gian của máy tính Bằng cách tập trung vào việc tạo ra những thông tin chỉ tiết hữu ích hỗ trợ việc ra

quyết định của tô chức và trí tuệ kinh doanh, khung dữ liệu đóng góp góc nhìn mới cho việc hỗ trợ quyết định trong CSCW

3.2.1 Hiểu biết kinh doanh

Theo thuật ngữ được sử dụng trong các mô hình quy trình khai thác dữ liệu có ảnh hưởng nhất, giai đoạn đâu tiên của SCAF được gọi là hiểu biết kinh đoanh I1 trong số 16 mô hình quy trình khai thác đữ liệu được phân tích có chứa một giai đoạn như vậy Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm (Phần 2.1, 4.1 và 4.2) hỗ trợ mục tiêu

chính của giai đoạn tìm hiểu kinh doanh, đó là thiết lập bối cảnh kinh doanh và kiến

thức lĩnh vực của dự án ECS và xác định các mục tiêu chính xác của quá trình SCA

Bước đầu tiên là thiết lập kiến thức miễn, đây là bước cần thiết để hiệu về đự án ECS Hướng dẫn nghiên cứu điển hình eXperience trên các công thu thập các đữ kiện liên quan như ngày thực hiện ECS, động lực cho dự án ECS, lợi ích mong muốn và sử dụng điển hình cho ECS Ngoài ra, nên xác định từ vựng dùng chung để giao tiếp mạch lạc trong suốt quá trình SCA Bước thứ hai là xác định các mục tiêu và câu hỏi cần được SCA giải quyết Khung đề xuất chia nhỏ các mục tiêu đã xác định thành các câu hỏi có thê trả lời được và tập trung vào chúng Vì có thể là một thách thức đối với

các chuyên gia cộng tác với các câu hỏi cụm từ, nên thực hiện các hoạt động sáng tạo như các nhóm tập trung tương tác hoặc hội thảo sử dụng các cấu trúc như các thứ nguyên cho SCA Việc phân chia các bên liên quan của SCA cung cấp hỗ trợ bô sung trong việc xác định đối tượng mục tiêu cho báo cáo và điều chỉnh các mục tiêu và câu

hỏi cho phù hợp với nhu câu cụ thê của từng đối tượng mục tiêu Một khía cạnh thường bị bỏ qua trong các mô hình quy trình khoa học dữ liệu là thảo luận về các rào cân có thể cân trở SCA Các kết quả duoc tao ra như một phần của hoạt động kinh

doanh ở giai đoạn đang hoạt động là rất cân thiết để hiểu và giải thích các báo cáo trong giai đoạn cuối cùng

Mục tiêu của giai đoạn hiểu dữ liệu là xác định, thâu hiểu, và ghi lại dữ liệu có sẵn 7 trong số l6 mô hình quy trình khai thác dữ liệu được phân tích mô tả một giai đoạn có thể so sánh được Giai đoạn này được đặt sau giai đoạn tìm hiểu kinh doanh vì thông tin thu thập được trong giai đoạn trước có thể bao gồm các cuộc thảo luận về các nguôn dữ liệu có thể có

Bước đầu tiên là xác định các nguồn dữ liệu có sẵn Các bộ phận CNTT hoặc

chủ sở hữu ứng dụng có thê giúp xác định và hiểu các nguồn đữ liệu có sẵn dựa vào chuyên môn của họ đối với hệ thông Các nguồn đữ liệu cho SCA (Phần 2.L) có thê có gia tri trong bước này

Bước thứ hai là khám phá và mô tả dữ liệu đã xác định Kết quả là một bao cao mô tả cấu trúc, thuộc tính và kích thước của dữ liệu có sẵn Chất lượng dữ liệu phải

được đánh giá và lập thành văn bản vì các vấn đề chất lượng có thể đa dạng và chất lượng đữ liệu thấp có thê ngăn cản việc xác định các mẫu Các vẫn đề điển hình là đữ liệu bị nhiễu hoặc không đây đủ Cũng có những thách thức cụ thể với đữ liệu ECS [4] Ví dụ: một hành động của người dùng có thể kích hoạt nhiều sự kiện trong nhật ký, điều nay lam cho việc xác định các gói sự kiện thuộc về một hành động của người dùng là cần thiết Ngoài ra, nhiều hệ thống hoạt động thường xuyên xóa nhật ký sự kiện của họ Do đó, khoảng thời gian được ghi trong nhật ký sự kiện cần được ghi lại Các kỹ thuật sau đây giúp đánh giá chất lượng đữ liệu: (1) Đêm số lần xuất hiện của mỗi sự kiện (cung cấp tông quan về các sự kiện đã ghi), (2) Đếm số lần xuất hiện của mỗi loại sự kiện (có thể xác định các vấn đề gIữỮa sự kết hợp của sự kiện và loại sự kiện), và (3) Tạo danh sách ngày trong nhật ký sự kiện bao gồm số lượng sự kiện đã xây ra vào các ngày (có thê xác định việc xóa nhật ký và khoảng trống trong nhật ký sự kiện) Bước cuối cùng trong giai đoạn này là điều tra các rào cản kỹ thuật khác, có thể được xác định với sự trợ giúp của bộ phận CNTT hoặc chủ sở hữu ứng dụng Những rào cản như vậy bao gồm việc đữ liệu không thể được truy cập trong thời gian thực hoặc trong những khoảng thời gian nhất định

5.2.3 Khải niệm hóa ; Ộ Mục tiêu chính của giai đoạn hình thành khái niệm là chọn các sô liệu yêu câu và trực quan hóa đữ liệu thích hợp để trả lời các câu hỏi đã xác định Dựa vào kiến thức từ hai giai đoạn trước, một khái niệm hoặc mô hình được phát triển mô tả giải

pháp hoặc báo cáo phân tích cuối cùng có thể trông như thế nào và những bên liên quan có thể mong đợi

KHUNG/QUA 2 #1 i ASUM- es #3 Data SEMM a #6 #7 | TheData ‘ Fast ` Team Data ated #11 #12 Anand & ae #14 TRINH CRISPDM | Dàn KDD A | BhLífecycle | SA's a Analytics Science Process| Caben@ |TwoCrows| po | Closet al

6 5 9 5 5 7 5 5 7 5 5 7 8 6

- HIỂU KHƠT DẠY KIẾN|

HỂU BIẾT | rien | mMÊN ứNØ |@4r OẠN KHAM |ĐÁNH | NÊu | PHẠM vã øẼ kaul wưx s22 |HIỂU MIỄN

—- pune |KẾ HOẠCH PHA | @IÁ |vẤNøÈ| vt KINH h ĐOANH | NOUN NHN | ge 8 Lực VAN DE

LUA CHON €HÌ RÕ VẤN ĐỄ TAO TAP vit VẬT MẪU xây œNG?m| — Dữ LIỆU |

THU THẬP 3 THu THAP niéP THu vA

makes se | PHA cữ Liệu niểu giết dữ | xửuý | PELE | xác øzNH

CHUAN BI Dit as Liệu VẢ SØ cHẾ i TRuy cẬp KHAM PHA Liệu PHƯƠNG _ | CHUẨN ir BỊ pữ

Gl AI mg oe LỰA CHỢN | siếu sổi xc uy of udu BIẾN oổi ees a PrP LUN ais

RA KẾT LUẬN VÀ ĐÔNG WA THÁC THỨC THÁC : sự TRIỂN KHAI TRIỂN KHÁI

TRIỂN KHAI seus HỖ TRỢ 25 trorpuin| TRIEN KHAI

nôi

nh nom 6Ú TRỊ | ĐÔNG CỦA KHÁCH HÀNG ae" ao

TỰ ĐỘNG

Table 2 Tông quan và phân loại các mô hình trong quá trình khai phá dữ liệu

Quy trình tiễn hành KDD Quy trình tiễn hành Các mô hỉnh quy trình độc

CRISP-DM lập khác Phương pháp lẫy con Clos và cộng sự 5 At’s

người làm trung tâm Cabena và cộng sự DMIE Quy trình khai thác dữ Anand & Bùchner liệu

Two crows Khoa hoc dit ligu Edge Phan tich nhanh / Khoa

học đữ liệu Vòng đời Semma ASUM-DM Quy trình Khoa học Dữ

liệu Nhóm

Bước đầu tiên trong giai đoạn này là chọn các chỉ số và thuật toán cần thiết dé trả lời các câu hỏi đã xác định Nguồn cảm hứng cho các số liệu và thuật toán có thể

được tìm thay trong các tài liệu học thuật, trong đó mô tả các lĩnh vực ứng dụng của

SCA sau hon [24] Cac thir nguyén cho SCA cung cấp một khung phân tích để hình

thanh cac cau hoi, truy van dit liệu, hoặc các thuật toán Bước thứ hai là xác định và

chọn dữ liệu cần thiết từ đữ liệu có sẵn Trái ngược với hầu hết các mô hình quy trình

khai thác dữ liệu khác, SCAF cũng nhấn mạnh trực quan hóa dữ liệu vì kinh nghiệm từ các hoạt động nghiên cứu trước đây cho thấy rằng trực quan hóa đữ liệu phủ hợp hỗ trợ khả năng diễn giải kết quả

3.2.4 Chuẩn bị dữ liệu

Trong giai đoạn chuan bị dữ liệu, mục tiêu là giải quyết các vân đề đã được xác

định trong giai đoạn trước Vì việc chuẩn bị đữ liệu là phô biến trong I1 trong số l6 mô hình quy trình khai thác đữ liệu được phân tích, SCAF tuân theo các khuyến nghị hiện có Kết quả của giai đoạn này là một tài liệu về việc chuẩn bị dữ liệu, điều này rất can thiết cho việc chuẩn bị dữ liệu có thê tái sản xuất

Bước đầu tiên trong giai đoạn này là thu thập đữ liệu để đảm bảo rằng chỉ những đữ liệu cân thiết được thu thập để giữ tập đữ liệu ở kích thước tối thiểu Trong hầu hết các ECS hiện đại, đữ liệu có thể được truy vấn trực tiếp từ cơ sở đữ liệu của hệ thống hoặc các API Sau khi thu thập dữ liệu, bước tiếp theo là xây dựng mô hình dữ liệu Việc phân tích các mô hình quá trình khai thác dữ liệu đã chí ra rang tồn tai

thể đề cập đến một mô hình thống kê bao gồm các giả định và tham số thống kê Trong Hệ thống thông tin, thuật ngữ mô hình dữ liệu thường được sử dụng để mô tả cấu trúc dữ liệu và các thuộc tính trong các ứng dụng Tùy thuộc vào các mục tiêu đã xác định, mô hình thống kê hoặc mô hình dữ liệu mô tả dữ liệu trong miễn ứng dụng được xây dựng

Giai đoạn chuẩn bị đữ liệu được kết thúc bằng cách xử lý trước dữ liệu Những

thách thức chính trong bối cảnh SCA là thiếu giá trị và hồ sơ nhiễu Đối với SCA, bạn

nên thay thế các gia trị bi thiếu dựa trên kiến thức miễn thu được trong hai giai đoạn

đầu thay vì xóa chúng Hơn nữa, tập dữ liệu có thể có nhãn không chính xác, sai tên

(lớp hoặc nhiễu nhãn), hoặc các thuộc tính cụ thể có thê bị hỏng (nhiễu thuộc tính) Dựa trên kiến thức miền, mỗi trường hợp đữ liệu bị nhiễu nên được xử lý riêng lẻ Đối

với các bản phi sự kiện được liên kết với người dùng hệ thông, nên lọc chúng vì các sự kiện như vậy thường đại điện cho các nhiệm vụ dọn đẹp của hệ thống, điều này có

thể có khả năng làm sai lệch phân tích

5.2.5, Tao mau Ộ ; Giai doan tao mau là m6t giai doan moi khac do SCAF giới thiệu Sự cân thiết của giai đoạn này được rút ra từ kinh nghiệm từ các hoạt động nghiên cứu trước day, trong đó các nguyên mau SCA đã được tháo luận với các chuyên gia cộng tác (Phần 2.1) Hoạt động chính trong giai đoạn tạo mẫu là phat trién triển khai kỹ thuật dựa trên các khái niệm từ giai đoạn hình thành ý tưởng Việc trình diễn các nguyên mẫu có thê khơi mào cho các cuộc thảo luận có giá trị và chứng minh giải pháp cuối cùng trông như thế nào

5.2.6 Su danh gid ca / ; Giai doan tao mau bat dau mot chu ky phát triên và đánh gia theo các khuyên nghị từ nghiên cứu khoa học thiết kế Trong giai đoạn đánh giá, nguyên mẫu được đánh giá cùng với các chuyên gia cộng tác để đảm bảo rằng các câu hỏi đã xác định được giải quyết Đánh giá bao gồm tất cả các khía cạnh, bao gồm mô hình đữ liệu, số liệu và trực quan hóa dữ liệu Có thê cần phải trải qua nhiều lần lặp lại giữa các giai đoạn tạo mẫu và đánh giá Các phương pháp phù hợp để đánh giá nguyên mẫu là hội thảo tương tác hoặc thảo luận nhóm tập trung, trong đó các chuyên gia cộng tác và các

bên liên quan được xác định được khuyến khích thảo luận và diễn giải những phát hiện thu được từ nguyên mẫu Các phát hiện từ giai đoạn này, bao gồm cả các cải tiễn bắt buộc, phải được ghi lại trong một báo cáo đánh giả

5.2.7 Phân tích Tiệp theo lap lai qua trình tạo mẫu và đánh giá, giai đoạn phân tích mô tả hai bước phân tích đữ liệu và trực quan hóa đữ liệu Kết quả của giai đoạn này là phân tích dữ liệu và trực quan hóa kết quả Đề nhắn mạnh tầm quan trọng của việc mô tả và giải thích kết quả một cách thích hợp, SCAF phân biệt giữa phân tích và khám phá

kiến thức

5.2.8 Kham phá trì thức ; a ; Giai doan kham pha kién thie la dieu can thiet trong SCAF vi no tập hợp các phát hiện từ giai đoạn phân tích và kiến thức miền từ giai đoạn hiểu biết kinh doanh Trong giai đoạn này, việc giải thích và diễn giải các kết quả được nhắn mạnh Thông tin chỉ tiết mới được tạo sẽ cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi đã xác định

Đề giải thích các phát hiện, các chuyên gia cộng tác và các bên liên quan đã được xác định khác nên tham gia nếu có thể Kiến thức miễn từ giai đoạn hiểu biết kinh doanh có thể cung cấp thông tin ngữ cảnh có giá trị để diễn giải các phát hiện Vì SCA phải là một quả trình liên tục, các phát hiện từ giai đoạn này nên được sử dụng cho lần lặp tiếp theo của SCAF Ví dụ, dựa trên các phát hiện và giải thích kết quả,

các câu hỏi đã xác định có thể được tỉnh chỉnh Ngoài ra, một chu kỳ báo cáo liên tục

có thể được thiết lập Kết quả chính của giai đoạn cuối cùng này là một báo cáo trả lời

các câu hỏi đã xác định và cho phép thực hiện các hành động và biện pháp để thay đôi hiện trạng

5.3 Danh giá khung SCA trong nghiên cứu dién hình chính cóc Phan này mô tả việc đánh giá SCAF băng cách áp dụng khuôn khô đề phân tích dữ liệu ECS từ trường hợp công ty Việc đánh giá được hướng dẫn bởi các bước làm việc và các câu hỏi hướng dẫn của SCAF Do phạm vi, không phải tất cả các câu hỏi hướng dẫn của SCAF đều được giải quyết trong đánh giá Để đánh giá, các giai đoạn

được thực hiện dưới sự chủ tri của nhà nghiên cứu và kết quả của mỗi giai đoạn được thảo luận với nhóm cộng tác của công ty nghiên cứu Như đã để cập trong suốt các giai đoạn, nhóm cộng tác đã cung cấp hỗ trợ

5.3.1, Hiéu biét kinh doanh

Sự hiều biết về kinh doanh đã được thiết lập trong nghiên cứu trường hợp dọc cơ bán với công ty điển hình và nhóm tập trung được mô tả trong Phần 4.2 Cả hai hoạt động đều được thực hiện với những người tham gia từ nhóm cộng tác Các nhiệm vụ điển hình của nhóm cộng tác là đào tạo người dùng và kích thích việc áp dụng ECS thông qua các chiến dịch truyền thông nội bộ của công ty Vì nhiệm vụ và chuyên môn của họ, các thành viên của nhóm cộng tác là những người tham gia lý tưởng để thiết lập sự hiểu biết về kinh doanh Các phát hiện từ giai đoạn tìm hiểu kinh doanh

được tóm tắt sau các câu hỏi hướng dẫn Case Company là một công ty công nghiệp hàng đầu với hơn 120.000 nhân viên trên toàn thế giới Công ty sản xuất linh kiện cho ngành công nghiệp ô tô và chuyên sản xuất các nhà máy cho các công ty công nghiệp ECS (ccConnect), dựa trên HCL Connections, duoc gidi thigu vi nhiều nhân viên cho rằng mạng nội bộ hiện tại là lỗi thời Các nhân viên yêu cầu một mạng nội bộ mới và hiện đại với “các tính năng

xã hội” (ví dụ như blog, diễn dan, wiki và hồ sơ xã hội) và các tính năng để theo dõi

những người dùng và nội dung khác Vì ceConnect cũng cung cấp các tính năng phần mềm nhóm truyền thống như chia sẻ tệp, quản lý tác vụ và không gian làm việc chung, hệ thống này đóng vai trò là hệ thống trung tâm và toàn công ty dé cộng tác và giao tiếp giữa các nhân viên Trước khi triên khai ccConnect, không có hệ thống toàn công ty nào cho phép nhân viên từ các vị trí khác nhau cộng tác Mặc dù nhóm cộng tác không xác định lợi ích mong đợi, nhưng họ hy vọng rằng việc triển khai ECS có

thé cai thiện việc quản lý kiến thức, giao tiếp, cộng tác và kết nối giữa các nhân viên Trong giai đoạn đầu của quá trình triển khai, nhóm cộng tác đã nhận thấy các tính năng phân tích hạn chế để đánh giá việc sử dụng ECS, đây là động lực chính của trường hợp công ty tham gia vào nghiên cứu này

ECS đã được triển khai và cung cấp cho 50.000 nhân viên vào tháng 3 năm 2016 Các trường hợp sử dụng điển hình được nhóm cộng tác quan sát là giao tiếp doanh nghiệp, quản lý tri thức, tổ chức dự án và tô chức nhóm Các trường hợp sử dụng chi ra rằng ccConnect chủ yếu được sử dụng để cho phép cộng tác và giao tiếp giữa các nhân viên

Câu hỏi hướng dẫn: Điều gì cần được phân tích? (Bước 2: Xác định mục tiêu & câu hỏi)

Hiểu biết kinh doanh Thiết lập kiến thức và mục tiêu miền Đặc điểm của miền

van dé là gì?

mục tiêu An hiểu biết và câu hỏi có khä năng hạn chế SCA?

di Đánh giá và tinh chỉnh nguyên mẫu

Nguyên mẫu có phù hợp với

qua? mẫu

inh gia

_ Ce théng | da stra di

an tich Phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

(Hnhdung - _j

Khám phá trị thức Diễn giải kết quả và xác định hành động Thông tin nao có thế là

thu được từ báo cáo?

ích ` XY Trả lời các Viết báo cáo | Xác định các Ì [Hanh | Ý nghĩa thực tế baci (câu hỏi | 'cuồi cùng, , L hành động | động _ của các phân tích

Trong nhóm trọng tâm khó khan (Phan 4.1), các mục tiêu và câu hỏi để tién hành SCA tại trường hợp công ty đã được xác định Nhóm cộng tác muốn hiểu sâu hơn về sự phát triển của ECS theo thời gian và việc sử dụng không gian làm việc Do đó, hai câu hỏi sau được xác định: (1) Tỷ lệ nào trong số nhân viên sử dụng ccConnect và có thê đo lường mức độ chấp nhận ngày càng tăng không? (2) Việc sử dụng các không gian làm việc cụ thể có thể được đặc trưng như thế nào? Những câu hỏi này giải quyết một số nhu cầu thông tin quan trọng nhất của nhóm cộng tác

(Bước 2: Khám phá và mô tả dữ liệu) Sau các đề xuât từ giai đoạn hiệu đữ liệu, như Table 3

Dac diém cua đữ liệu

Nén tang phan mém HCL connections

Phạm vi thời gian của đữ liệu 12.11.2017-12.11.2018 Loại dữ liệu được sử dụng để phân tích Dữ liệu giao dịch có chứa các sự kiện

Số lượng người đùng đã đăng ký Số lượng chính xác là không xác định

Số sự kiện trong nhật ký 50.000 được nhắm mục tiêu

Số lượng người dùng trong nhật ký 2,772,328 Số lượng không gian làm việc 35,074

3177

được thảo luận trong Phần 5.2.2, Bảng 3 tóm tắt các đặc điểm chính của đữ liệu được cung cấp Bảng 4 cho thấy sự phân bố các sự kiện trong mỗi modul trên ccConnect Đáng chú ý, 86% tất cả các sự kiện xảy ra trong modul tệp, điều này có vẻ đáng ngờ Phân tích kỹ hơn vẻ nhật ký sự kiện cho thay có trục trặc trong cơ chế ghi nhật ký của ccConnect Trên ccConnect, các sự kiện có loại sự kiện (EVENT_ OP) đã đọc không

được ghi lại, thường chiếm phân lớn các sự kiện trong ECS Tỷ lệ chia sẻ sự kiện trong modul tệp rất cao bởi vì, trong modul tệp, tải xuống loại sự kiện được ghi lại thay vì loại đọc Do đó, chỉ có mô-đun tệp ghi lại việc tiêu thụ nội dung trên

ccConnect Vấn đề được xác định có tác động hạn chế đến các phân tích đã lên kế hoạch vì việc sử dụng ccConnect cũng có thể được đo lường mà không cần các sự kiện đọc Đối với các phân tích ở cấp không gian làm việc, các sự kiện tải xuống tệp là đủ để xác định một người dùng là người tiêu dùng

5.3.3 Khái niệm hóa ; Ộ ; Câu hỏi hướng dân: Những chỉ số và thuật toán nào được yêu câu? (Bước I: Chọn số liệu và thuật toàn)

Cùng với trường hợp công ty, nó đã quyết định thực hiện các phân tích trong một bảng điều khiển trong Microsoft Power BI, một ứng dụng hàng đầu thị trường để tạo bảng điều khiển tương tác Power BI được chọn vì tính linh hoạt và chức năng phong phú của nó Bảng điều khiển đã phát triển có thể dễ dàng được bàn giao cho nhóm cộng tác dé str dung liên tục

Bang 5 cho thay các chỉ số nào đã được chọn cùng với nhóm cộng tác để trả lời các câu hỏi Đề đo lường sự phát triển của nền tảng (Q1), một số chỉ số đã được chọn được hiển thị đưới dạng biểu đồ đường dựa trên trục thời gian (Q2) Để mô tả đặc điểm của việc sử dụng các không gian làm việc đã chọn, một số biện pháp cơ bản đã được chọn và hiển thị trong bảng Như một nghiên cứu trước đây đã xác nhận rằng kiểu người dùng ECS có thê cung cấp thông tin chỉ tiết có giá trị về việc sử dụng không gian làm việc, việc phân bô các kiểu người dùng như được xác định trong kiêu người dùng đã được tính toán cho mỗi không gian làm việc Theo phân loại người dùng, người tiêu dùng là người dùng sử dụng nội dung, cộng tác viên đóng góp và tương tác với nội dụng hiện có (ví dụ: chỉnh sửa, đề xuất, gắn thẻ) và người sáng tạo tạo nội dung mới và nguyên bản (ví dụ: tạo bài đăng mới, tải tệp lên) Dựa trên các định nghĩa này, kiểu người đùng ECS cho phép phân tích sự cộng tác và tham gia vào các không gian làm việc

3.3.4 Chuẩn bị dữ liệu

Câu hỏi hướng dân: Dữ liệu cân được xử lý trước như thê nào? (Bước 2: Xây dựng mô hình dữ liệu & Bước 3: Chuẩn bị dữ liệu)

Vì các bảng dữ liệu được cung cấp trong tệp CSV, chúng phải được nhập vào Microsoft Power BI Mô hình đữ liệu cần được định cấu hình dựa trên các mối quan hệ khóa ngoài giữa bảng sự kiện (bảng dữ kiện) và các bảng thứ nguyên, như thé hiện trong Hình 1 Cac sy kiện được kích hoạt bởi người dùng hệ thống (danh sách ID người dùng hệ thông: 0; 1; 2; 3; 4; 10.000; 10.021; 10.060; 10,110; 11,601) đã được lọc từ tập dữ liệu Ngoài ra, một bảng lịch, cho phép tính toán dựa trên ngày nâng cao, đã được thêm vào mô hỉnh đữ liệu Vì không thể tạo lại các sự kiện đã đọc bị thiếu từ

nhật ký sự kiện, không cần thực hiện thêm bước nào trong việc chuẩn bị đữ liệu

Bảng 4 Sự kiện trong modules

Module # của sự kiện Blog 25,815 (0.93%)

Dau trang 12,577 (0.45%) Cac tap tin 2,386,075 (86.07%)

Dién dan 20,778 (0.75%) Trang chủ 303 (0.01%)

Ideationblog 5799 (0.21%) Hồ sơ 82,852 (2.99%) Nhiém vu 13,298 (0.48%) Wiki 80.603 (2.91%) Tổng cộng 2,772,328

Bang 5 Các chỉ số đã chon dé trả lời các câu hỏi

Câu hỏi Các chỉ số đã chọn Câu 1: Tăng trưởng nên tang « Số lượng người dùng đã đăng ký

+ Số lượng người dùng đang hoạt động - Số lượng sự kiện

+ Số lượng không gian làm việc + Số lượng không gian làm việc đang hoạt động

Câu 2: Sử dụng không gian làm việc « Số thành viên

- Số lượng sự kiện + Sự kiện cho mỗi người dùng * Người sáng tạo (3%) * Người đóng góp (%) » Khách hàng (3%)

3.3.5 Tạo mẫu và đánh giá

Các chỉ số được liệt kê trong Bảng 5 được triển khai trong bảng điều khiển

trong Microsoft Power BI, như được hiển thị trong Hình 5 Để phân tích ban đầu về việc sử dụng không gian làm việc trên ccConnect, sáu không gian làm việc đã được chọn cùng với nhóm cộng tác Vì nhóm cộng tác có thông tin chỉ tiết và quyền truy cập vào các không gian làm việc, họ có thể được phân loại thành ba loại: không gian làm việc được sử dụng cho các dự án, không gian làm việc được sử dụng bởi các đơn vị tổ chức hoặc phòng ban và không gian làm việc thông tin theo chu dé cy thé Sau không gian làm việc đã được chọn đề phân tích bởi nhóm cộng tác vì chúng rất thú vị dé tìm hiểu về cộng tác trong các ngữ cảnh khác nhau trên ccConnect Đối với các không gian làm việc này, các chỉ số như được liệt kê trong Bảng 6 đã được triển khai trong Power BI

Câu hỏi hướng dẫn: Nguyên mẫu có cung cấp thông tin cần thiết không? (Bước 2: Đánh giá nguyên mẫu)

Vì nhóm cộng tác không có mặt tại thời điểm đánh giá nên việc tự đánh giá bảng điều khiến đã được thực hiện Người ta kết luận răng với sự trợ giúp của các chỉ số, như thê hiện trong Hình 5, câu hỏi đầu tiên về tăng trưởng nên tảng có thê được trả lời vì các biểu đồ phù hợp để chí ra sự tăng trưởng của nền tảng Dựa trên kết qua va kinh nghiệm từ một nghiên cứu trước đây về phân tích các loại không gian làm việc ECS, kết luận rằng các chỉ số được liệt kê trong Bảng 6 là phủ hợp để phân tích và diễn giải việc sử dụng các không gian làm việc cụ thể Vì dữ liệu giao địch không chứa số lượng thành viên không gian làm việc thực tế, nên trong phần sau, thuật ngữ người dùng hoặc thành viên đề cập đến số lượng nhân viên tích cực đã sử dụng một không gian làm việc

3.3.6 Phân tích & khám phá kiến thúc Câu hỏi hướng dẫn: Những thông tin nào có thê thu được từ báo cáo?

(Bude 1: Dién giải kết qua) Biéu dé trong Hinh 5 hién thị số lượng người dùng đã đăng ký (a) và không gian làm việc trên ccConnect (c), cũng như số lượng sự kiện (b), người dùng đang hoạt động (đ) và số lượng không gian làm việc đã sử dụng (e) cho mỗi tháng trong khoảng thời gian từ tháng I1 năm 2017 đến tháng I1 năm 2018 Tất cả các biêu đồ cho thấy việc sử dụng ccConnect ngày càng tăng Từ tháng 11 năm 2017 dén thang 11 năm 2018, số lượng người dùng đăng ký (a) đã tăng 16%, từ 26.000 người dùng lên hơn 30.000 người dùng Trong giai đoạn hiểu đữ liệu (Phần 5.3.2), người ta đã đề cập rằng nhật ký sự kiện chứa người dùng từ 35.074 người dùng Một phân tích về 4626 người dùng “mất tích” cho thấy răng những hồ sơ người dùng này chưa bao giờ được sử dụng sau khi tạo Biểu đồ chí hiển thị những người dùng đã thực sự sử dụng nền tảng Sự tăng trưởng mạnh mẽ cũng có thê được quan sát thấy về số lượng không gian làm việc được tạo trên ccConnect (c)

Trong cùng thời kỳ, số lượng không gian làm việc tăng 26%, từ 4145 lên 5246 Vì hai biểu đồ này chí hiển thị số lượng người dùng và không gian làm việc trên ccConnect, số lượng người dùng thực sự đã sử dụng ccConnect (đ) và các không gian làm việc đã thực sự được sử dụng (e) cần được điều tra Trong tất cả các biểu đồ, có thể quan sát thấy sự tăng trưởng trong khoảng thời gian từ tháng 11 năm 2017 đến thang 11 nam 2018 Các biểu đồ cũng cho thấy một số đính trong hoạt động và người dùng đang hoạt động Ví dụ: vào tháng 3 năm 2018, tháng 7 năm 2018 và tháng 10 năm 2018, số lượng người dùng hoạt động và sự kiện cao hơn so với các tháng trước Vì những tháng này là cuối hoặc bắt đầu các quý trong năm dương lịch, các mức cao nhất cho thấy nhân viên sử đụng ccConnect để chuân bị và xuất bản các báo cáo hàng quý Nó có thể kết luận răng việc sử dụng ccConnect đã tăng lên đáng kế trong một năm Tuy nhiên, cũng có một số tháng có hoạt động thấp hơn so với những tháng khác (vi du: thang 2 nam 2018, thang 5 nam 2018, thang 9 năm 2018) Một lời giải thích kha di cho việc giảm các sự kiện trong tháng 9 năm 2018 là ở hầu hết các nước châu Au, thang 9 là giữa kỳ nghỉ hè Sẽ rất thủ vị khi quan sát các biểu đồ này trong nhiều

năm để xác định các xu hướng theo mùa Nhóm cộng tác cũng quan tâm đến việc tìm hiệu về cộng tác trong các không gian làm việc đã chọn và tìm hiệu xem liệu các chỉ sô đã xác định có thể mô tả việc sử

dụng các không gian làm việc này hay không Cau hoi này cũng được quan tâm trong học thuật Đương nhiên, việc lựa chọn sau không gian làm việc (Bảng 6) không phải là đại điện cho tất cả 3177 không gian làm việc trong tập dữ liệu Các phần sau nhằm khám phá và giải thích các khía cạnh mà các chuyên gia cộng tác cho là có liên quan và thú vị đối với sự hiểu biết của họ về cộng tác

Theo nhóm cộng tác, không gian làm việc 206.501 và 14.478 đã được sử dụng bởi các nhân viên từ một số phòng ban để cùng làm việc trong các dự án Không gian làm việc nỗi bật so với các không gian làm việc khác ở nhiều khía cạnh Đầu tiên, so với các không gian làm việc đã chọn khác, chúng có ít thành viên hơn đáng kế (cả hai: 36) và mức độ hoạt động tương đối cao được thể hiện bằng các sự kiện trên mỗi chỉ số người dùng (40-50) Các không gian làm việc dự án này có tỷ lệ người sáng tao cao đáng kế (ít nhất 40%) va tỷ lệ người tiêu dùng tương ứng thấp hơn Sự phân bố kiêu người dùng này thê hiện mức độ tham gia và cộng tác trong không gian làm việc của dự án cao hơn nhiều so với các kiêu không gian làm việc khác Các đặc điểm của

không gian làm việc được thể hiện bởi các số liệu phù hợp với cuộc thảo luận của Jaries và Prinz về không gian làm việc của dự án trong phần mềm nhóm Các tác giả mô tả không gian làm việc của dự án bởi một số lượng nhỏ thành viên và mức độ hoạt động và cộng tác cao Các chỉ số đã chọn cũng thê hiện chính xác việc sử dụng không gian làm việc như được nhóm cộng tác mô tả

Không gian làm việc 18.319 và 83.782 được sử dụng đề điều phối một đơn vị tô chức và một bộ phận và để giao tiếp

thông tin bộ phận cụ thê cho nhân viên Theo đó, các không gian làm việc này có nhiều thành viên hơn (~ 1400) so với các không gian làm việc của dự án Sự phân bố của các kiểu người dùng cũng khác biệt sâu sắc với các không gian làm việc của dự án Các con số cho thấy hầu hết người dùng (97%) sử dụng nội dung trong các không gian làm việc này và chí một số ít người dùng tích cực tham gia và cộng tác trong các không gian làm việc này (~ 2% cộng tác viên, ~ 1% người sáng tạo) Những con số này cho thấy rằng nội dung trong các không gian làm việc / phòng ban này có thê do một số nhân viên hành chính tạo ra và phân phối cho các nhân viên khác Các không gian làm việc này chủ yếu được sử dụng như một phương tiện để giao tiếp và truyền phát thông tin trong các phòng ban, nơi xác nhận các quan sát và tuyên bố của nhóm

cộng tác Các không gian làm việc còn lại được sử đụng để cung cấp thông tin cụ thé về các chủ đề cụ thể và phù hợp chặt chẽ với các ý tưởng cơ bản của cộng đồng thực hành và cộng đồng quan tâm

Từ toàn bệ tập đữ liệu, không gian làm việc 10.141 nỗi bật vì số lượng thành viên (10.862) và người tiêu dùng (99,5%) cực kỳ cao Những con số này không đáng ngạc nhiên vì không gian làm việc này được sử dụng như một không gian làm việc tích hợp trong đó thông tin cần thiết để bắt đầu với ccConnect được cung cấp cho nhân viên mới Nội dung trong không gian làm việc này do các thành viên của nhóm cộng tác tạo ra và các nhân viên khác truy cập Điều này cũng được thể hiện trong ty lệ giữa người sáng tạo và người tiêu dùng Không gian làm việc thứ hai

2860:

274g 27869 20 2K 26834

26K 26

2017 2017 2018 2018 2018 2019 2018 2019 20186 2018 2018 2018 2018 Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov

Year & Month

(0) SO LUONG KHONG GIAN LAM ViEC CHANG THANG?

(8) SỐ LƯỢNG SỰ KIEN CHANG THANG?

5082

304463

4920 5007 267401 = eres

4sas 4697

2017 2017 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2017 2017 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 Nov Dec Jan Feb Mar jul Aug Sep Oct_—Nov Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun lui Aug

Year & Month

2017 2017 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2017 2017 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul = Aug

Year & Month Year & Month

TỔNG HỢP SỐ LƯỢNG NGƯỜI DÙNG ĐANG HOẠT ĐỘNG CHO CÁC NGÀY TRON¿ TUẬI

Sunday Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Satur Sunday Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday

Bang 6 Các chỉ số được tính toán cho các không gian làm việc đã chọn

Câu hỏi hướng dẫn: Y nghĩa thực tế của các phân tích là gì? (Bước 2: Trả lời câu hỏi & Bước 4: Xác định hành động)

Việc giải thích các chỉ số không gian làm việc đã chọn phù hợp với các quan sát do nhóm cộng tác thực hiện Cần phải xem xét rằng chí có sáu không gian làm việc trong số 3177 được chọn dé phân tích Mục tiêu của phân tích không phải để xác định các quy tắc hoặc giả định về không gian làm việc mà là tạo ra các diễn giải và thông tin chỉ tiết có liên quan và thú vị cho nhóm cộng tác Bảng 7 tóm tat bao cáo phân tích bằng cách trả lời các câu hỏi từ giai đoạn tìm hiểu kinh doanh Trong cuộc họp cuối cùng để đánh giá kết quả phân tích, người đứng đầu nhóm cộng tác đã xác nhận rằng các kết quả là hợp lý và phù hợp Nhóm cộng tác rất hài lòng với các phân tích được trình bày vì họ đã vượt xa khả năng hiện tại và tăng cường hiểu biết về cách

ccConnect được nhân viên chấp nhận và sử dụng Trong cuộc họp đánh giá cuối cùng, nhóm cộng tác đặc biệt quan tâm đến việc mở rộng phân tích không gian làm việc sang phạm vi rộng hơn của không gian làm việc Nhóm cộng tác nhận thấy Khung SCA là có giá trị Các bước và hướng dẫn do Khung SCA cung cấp đã giúp các học viên hiểu và làm việc thông qua quá trình $SCA

Bảng 7 Tóm tắt các báo cáo phân tích bằng cách trả lời các câu hỏi

Khoảng 50.000 nhân viên được ccConnect nhằm mục tiêu Tính đến cuối tháng II năm 2018, đã có 30.488 nhân viên đã đăng ký cũng thực sự sử dụng ccConnect Do đó, gần 61% nhân viên được nhằm mục tiêu sử dung ccConnect

khác nhau Các chỉ số được tiết lộ

một mức độ hoạt động, sự tham gia và

tương tác khác nhau Sẽ rất thú vị khi

nhóm cộng tác phân tích tất cả các không gian làm việc để có được cái nhìn tông quan về các loại

không gian làm việc trên ccConnect Từ phân tích các không gian làm việc, có thể kết luận rằng ccConnect được sử dụng cho các trường hợp sử dụng dự kiến, chủ yếu là cộng tác và giao tiếp

6 Thảo luận và kết luận

Đóng góp chính của nghiên cứu này là Khung phân tích cộng tác xã hội Khung bao gồm tám giai đoạn bao gồm các bước làm việc và các câu hỏi hướng dẫn hướng dẫn các nhà nghiên cứu và người thực hành áp dụng SCA Trọng tâm là xác định và giải quyết các câu hỏi chính xác của các bên liên quan SCA thông qua hình đung và

diễn giải các phát hiện Về mặt này, SCAF nổi bật vì các khuôn khổ khác khá tập trung vào đữ liệu, mô hình dữ liệu và phân tích (Phần 5.1) thay vì thực sự đưa ra các diễn giải và thông tin chỉ tiết có thê hành động có thê cung cấp hỗ trợ ra quyết định Đánh giá của SCAF với trường hợp công ty đã nhắn mạnh rằng các câu hỏi chính xác, trực quan hóa dữ liệu và diễn giải là điều cần thiết cho các học viên Khung cũng cung cấp cấu trúc cho tài liệu dựa trên đó nghiên cứu có thể được lặp lại sau này hoặc trong

các trường hợp khác Kết quả của lần lặp lại đầu tiên của SCAF tại trường hợp công ty là một bảng điều khiển tương tác mà nhóm cộng tác hiện có thể sử dụng Những hiểu

biết mới về cộng tác trên ccConnect có thể đạt được dựa trên kiến thức ngữ cảnh từ

giai đoạn hiểu biết về kinh doanh đã giúp giải thích và hiểu rõ các chỉ số đã thu thập Thông qua lan lặp đầu tiên này của SCAF, bước đầu tiên để

thành lập SCA như một phần của BI tại trường hợp công ty được thực hiện Kết luận, trong nghiên cứu điển hình, có thể chứng minh răng SCAF có thê góp phần hỗ trợ việc ra quyết định liên quan đến các hệ thống cộng tác trong môi trường làm việc kỹ thuật số bằng cách cung cấp thông tin chỉ tiết hữu ích về cộng tác và sử dụng ECS Cấu trúc và thuật ngữ của Khung SCA được bắt nguồn từ các cách tiếp cận khai thác dữ liệu hiện có và do đó mang tính chung chung và có thê được áp dụng trong các đự án phân tích khác nhau, cần được đánh giá trong nghiên cứu trong tương lai Các hướng dẫn và khuyến nghị chỉ tiết của khuôn khô là duy nhất cho bối cảnh của SCA

vì chúng dựa trên các cầu trúc cụ thể như phân loại các bên liên quan của SCA và các kích thước cho SCA Do đó, khuôn khô hỗ trợ phân tích sự hợp tác chung thay vì xử lý giao dịch truyền thống, bỗ sung một quan điểm mới cho BI và D§§ Ngoài ra, nghiên cứu chứng minh cách tiếp cận khoa học thiết kế kết hợp với phương pháp hỗn hợp có thê được kết hợp thành công trong thiết kế nghiên cứu để đóng góp các kết quả nghiêm ngặt và phù hợp cho lĩnh vực DSS Khung được phát triển dựa trên những phát hiện từ cách tiếp cận phương pháp hỗn hợp sử dụng kết quả từ các tông quan tài liệu, dữ liệu khảo sát, dữ liệu nhóm tập trung và đữ liệu giao dịch trong đánh giá Bằng cách liên tục đánh giá kết quả nghiên cứu trong các nhóm tập trung với các học viên, sự trao đôi song phương giữa học thuật và thực hành, như được gọi là

cho bởi Teem et al., được thành lập Trong đánh giá của SCAF trong nghiên cứu điển hình chính, nó đã chứng minh cách thức khuôn khô có thể được áp dụng

trong môi trường làm việc trong thực tế, giải quyết lời kêu gọi của Nunamaker et al đề “hướng dẫn một giải pháp hệ thống thông tin (1S) trong suốt chặng đường nghiên cứu cuối cùng” Ngoài ra, đóng góp đầu tiên trong việc xác định các loại không gian làm việc đã được thực hiện, mang lại cơ hội cho các nghiên cứu trong tương lai trong CSCW

Hạn chế chính của công việc này là SCAF được đánh gia trong một nghiên cứu điển hình duy nhất dưới sự chủ trì của nhà nghiên cứu Đánh giá bô sung trong các

nghiên cứu điển hình khác và việc áp dụng SCAF độc lập của các học viên có thể cho thấy những cải tiễn mới và cho phép so sánh trường hợp chéo Ứng dụng hiện tại của SCA hau hét chỉ giới hạn trong các thước đo điện toán Đề hiểu sâu hơn về cộng tác, phạm vi của SCA cần được mở rộng sang các phương pháp từ khai thác quy trình đến

phân tích các quy trình cộng tác Tóm lại, SCAF là một khuôn khô mới và bao gồm

hướng dẫn phân tích dữ liệu ECS mô tả các hoạt động hợp tác Vì nó đảm bảo một phương pháp tiếp cận học thuật cho việc phân tích đữ liệu và hỗ trợ việc ra quyết định cho các hệ thống CSCW ở cấp độ tổ chức, khuôn khô đóng góp một quan điểm mới cho nghiên cứu DSS

BÀI BẢO 2: Chất lượng trong việc dạy học trực tuyến: Phân tích về các lớp học trực tuyến ở các trường kinh doanh ở Colombia Tóm lược

Sự cách ly do Covid-19 đã khiến cho hàng ngàn sinh viên đại học phải đột ngột dừng việc học trực tiếp, và tiếp nhận việc học trực tuyến Sự thay đổi đột ngột này đã gây ra một sự đứt đoạn trong sinh hoạt hằng ngày của hàng ngàn sinh viên, những người buộc phải sử phương pháp học trực tuyến, mặc dù nó không mới mẻ nhưng lại không thông dụng vào thời điểm đó Việc này lúc đầu đã gây ra tình trạng căng thăng về những nhận thức về chất lượng thấp của lớp học trực tuyến Tuy nhiên, theo thời gian, cần phải biết thái độ của sinh viên về chất lượng lớp học trực tuyến của mình, bởi vì những tài liệu chỉ được tập trung trong thời gian cách ly và sự cách lý bắt buộc sẽ kết thúc Mặt khác, hầu hết các nghiên cứu về chủ đề này chỉ tập trung ở các nước phát triển, nên hậu như không có thông tin hay tài liệu về thái độ của sinh viên về lớp học trực tuyến Nam Mỹ, nơi mà có các đặc điểm về kinh tế, xã hội, công nghệ khác với các nước đã phát triển Dựa vào những điều trên, cái nghiên cứu này đã phân tích nhận thức về lớp học trực tuyến của 867 sinh viên từ 12 trường tư kinh doanh ở thành phố Bogota, Colombia Dữ liệu được thực hiện theo quá trình thông qua PLS, cho phép chúng ta quan sát những sinh viên thay đổi thai độ tiêu cực về lớp học trực tuyến ở thời điểm hiện tại Tương tự, chúng ta có thể thấy sự hài lòng đó, sự sẵn sàng để tiếp tục dùng phương pháp học này trong tương lai, và biêu hiện tích cực của thương hiệu trường đại học, chính là kết quả trực tiếp về sự tuyệt vời của lớp học trực tuyến

1 Giới thiệu

Với sự xuất hiện của dịch Covid-19, tât các trường đại học bị buộc phải sử

dủng lớp học online như một phương án dự phòng nhằm đối phó với đại dich Mac du lớp học trực tuyến không phải là phương pháp mới mẻ gì, nó được áp dụng rất ít so với lớp học trực tiếp mãi cho đến trước khi đại dịch bùng phát Trong hơn 30 năm, các

trường đại học đã bắt đầu tiễn hành thêm những kế hoạch khác nhau về mặt giáo đục, với sự hỗ trợ của công nghệ thì những sắp xếp đó đã cải thiện được tiến trình học tập của học Tuy nhiên, nhưng khoá học trực tuyến hoàn toàn không có và rất ít người có nhu cầu về nó so với các khoá học trực tiếp

Nhưng điều này dã thay đôi hoàn toàn với sự xuất hiện của dịch Covid-19, kê từ khi đại dịch đã tạo ra phương pháp học trực tuyến như là việc giảng dạy chính từ giữa những năm 2020 và 2021 Trong hầu hết các trường hợp, sinh viên đại học không

còn sự lựa chọn nào ngoài việc tiếp nhận lớp học trực tuyến bởi vì sự cách ly được

ban hành bởi các chính phủ như một biện pháp về sự dự đoán từ trước dé chống lại đại dịch

Theo Gonzalez et al (2020), có nhiều sự khác biệt về ảnh hưởng của đại địch lên hệ thống giáo dục trên thế giới, là do một vài nhân tố không cho phép những sự so sánh này được đồng nhất với nhau Ví dụ như, mỗi quốc gia có lịch học tập riêng, cho nên việc học bắt đầu và kết thúc ở những tháng khác nhau trong năm Vì lý do này cho nên những ngày nghỉ cũng khác nhau giữa các nưos

Mặt khác, vào thời điểm đầu của đại dịch thì môi chính phủ đã có những khuyến nghị khác nhau cho các trung tâm giáo dục, đo đó trong khi một vài trường đại học thời gian của kỳ nghỉ đã được biết trước, thì nhưng nơi khác thúc đây sự luân phiên giữa lớp học trực tiếp và trực tuyến, trong khi đó số còn lại thì hoàn toàn lựa chọn việc học trực tuyến; tuy nhiên, cuối cùng, tất các các trường đại học đều phải sử dụng nên tảng trực tuyến trong suốt thời gian cách ly

Sự kiến chưa từng có trên thế giới, đã khiến cho toàn bộ cộng đồng học tập phải thích nghỉ với thực tại mới này, theo cách này, những trường đại học đã nô lực rất nhiều để có thê huấn luyện nhưng giảng viên và sinh viên họ cách sử dụng những công cụ được áp dụng trong phương pháp học này

Dù vào lúc đầu của thời kì cách ly không thê đo lường được sự ảnh hưởng của lớp học trực tuyến lên tiễn trình giảng dạy trong bậc đại học, hiện tại một nghiên cứu đã được tim thay trong bối cảnh của dịch Covid-I9, cho phép chúng ta quan sát sự thay đổi bất ngờ này trong phương pháp dạy học, cùng với sự cách lý bắt buộc, đã khơi dậy những cảm xúc tiêu cực khác nhau giữa toàn thé sinh viên

Những cuộc điều tra dau tiên về chủ đề này đã sự bất mãn và bác bỏ đã lang rộng của những sinh viên về lớp học trực tuyến, thêm vào đó là mong muốn của học được trở lại lớp học trực tiếp Mặt khác, những nghiên cứu của Garvey et al (2021) cho chúng ta thấy về nhưng ảnh hưởng tâm lý do sự giam cầm nghiêm trọng và kéo dài mà sự cách lý gây ra cho các sinh viên, đã giải thích được nhưng chấn thương tâm lý mà nhưng sinh viên này đã trải qua trong suốt thời ký cách ly

Mặt khác, nhưng nghiên cứu của Pasion et al (2021), cho thấy những động lực, cam kết gắn bó của sinh viên với trường đại học đã bị ảnh hưởng bới đợt bùng dịch

đầu tiên như thế nảo

Tuy nhiên, những nghiên cứu khác như của Gonzalez et al (2020), cho thay việc học trực tuyến với nhiều cách thức khác nhau có thể cái thiện quá trình về việc tự học của những sinh viên, thậm chí tạo ra những biểu hiện tốt hơn trong việc học Lý do cho việc này là vì trong suốt thời gian cách lý đo Covid-19, những sinh viên đã bị giam cầm trong nhà với nhiều thời gian rảnh hơn, do đó, một vài trong số những sinh viên này đã tận dùng thời gian rảnh rỗi cho việc học, và chính nó là nguyên nhân cho những quả trình học tập tiễn bộ đó

Tuy nhiên, những nghiên cứu này tập trung vào các nước phát triển, nơi mà đo những đặc điểm chính trị, kinh tế, công nghê và xã hội nên lớp học trực tuyến đã được tiếp nhận nhiều hơn trước dịch Covid-I9 so với các quốc gia đang phát triển Theo cách này, kết quả đó không thể được so sánh giống với những nước có thu nhập thấp hơn bởi sự bổ sung của lớp học trực tuyến có những đặc điểm khác trong các nước đang phát triển Với suy nghĩ này, chúng ta cần phải biết thái độ của những sinh viên, từ các trường kinh doanh ở Nam Mỹ, và những sinh viên này đối mặt với sự thay đôi trực tiếp sang trực tuyến như thế nào Vì lý do này, nghiên cứu đã trình bày được hai sự đóng góp cụ thê sau

Thứ nhất, nghiên cứu này tìm kiếm để hiểu được nhận thức của sinh viên đại học về chất lượng của các lớp học được dạy bằng trực tuyến, khi mà cách ly đã hết Trong thời gian này của việc nghiên cứu, ta thấy rằng nhiều trường đạy kinh doanh vấn tiếp tục một vài lớp học trực tuyến, mặc dù đã có thể dạy tại lớp rồi, do đó, lớp học online đã không còn hoàn toàn là mô hình không phổ biến đối với sinh viên, so

với sự khởi đâu của đại dịch