مدیریت استراتژیک هوشمند

مدیریت استراتژیک هوشمند

مدیریت استراتژیک داده‌های ژرف: چگونه تحلیل داده‌های ناشناخته را به مزیت رقابتی تبدیل کنیم؟

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
ابراهیم امیرخانی 1
جمشید سروستانی 2
امیرحسین باروتیان 3
1 دکتری مدیریت بازرگانی،گرایش استراتژیک، دانشگاه تبریز،تبریز،ایران.
2 دانشجوی دکتری مدیریت بازرگانی، گرایش بین المللی، دانشگاه کاشان، کاشان، ایران.
3 دانشجوی دکترای مدیریت دولتی، گرایش منابع انسانی، دانشگاه بوعلی سینا همدان، همدان، ایران.
bumara.3.2.15564.35879848961
چکیده
این تحقیق به بررسی کاربرد هوش کوانتومی در شبیه‌سازی سناریوهای آینده‌پژوهی و تأثیر آن بر تصمیم‌گیری‌های استراتژیک پرداخته است. در این راستا، از ترکیب روش‌های کیفی و کمی برای تحلیل داده‌های پیچیده استفاده شده است. الگوریتم‌های هوش کوانتومی با قابلیت پردازش موازی و حل مسائل پیچیده، به ایجاد مدل‌های دقیق‌تر در پیش‌بینی سناریوهای آینده کمک می‌کنند. نتایج تحقیق نشان می‌دهد که استفاده از هوش کوانتومی می‌تواند ابزارهایی مؤثر برای مدیران استراتژیک فراهم آورد تا با دقت بیشتری به پیش‌بینی و شبیه‌سازی آینده‌های مختلف بپردازند. شبیه‌سازی سناریوهای مبتنی بر هوش کوانتومی، می‌تواند تصمیم‌گیری‌های استراتژیک را در مواجهه با پیچیدگی‌ها و عدم قطعیت‌ها بهبود بخشد. به طور کلی، این تحقیق نشان داد که هوش کوانتومی می‌تواند انقلابی در نحوه تحلیل و پیش‌بینی سناریوهای استراتژیک به وجود آورد.
کلیدواژه‌ها
هوش کوانتومی
شبیه‌سازی سناریوها
تصمیم‌گیری استراتژیک
تحلیل داده‌های پیچیده
آینده‌پژوهی

عنوان مقاله English

Strategic Management of Deep Data: How to Turn Unknown Data Analysis into a Competitive Advantage?

نویسندگان English

Ebrahim Amirkhani 1
Jamshid Sarvestani 2
Amir Hossein Baroutian 3
1 PhD in Business Administration, Strategic Orientation, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
2 PhD student in Business Administration, International Orientation, University of Kashan, Kashan, Iran.
3 PhD student in Public Administration, Human Resources, Bu-Ali Sina University of Hamadan, Hamadan, Iran.
چکیده English

This study examines the application of quantum intelligence in simulating futures scenarios and its impact on strategic decision-making. In this regard, a combination of qualitative and quantitative methods has been used to analyze complex data. Quantum intelligence algorithms with the ability to process in parallel and solve complex problems help create more accurate models in predicting future scenarios. The results of the study show that the use of quantum intelligence can provide effective tools for strategic managers to more accurately predict and simulate different futures. Simulation of scenarios based on quantum intelligence can improve strategic decision-making in the face of complexity and uncertainty. Overall, this research showed that quantum intelligence could revolutionize the way strategic scenarios are analyzed and predicted.

کلیدواژه‌ها English

Quantum intelligence
scenario simulation
strategic decision making
complex data analysis
futures research
احمدی، م.، و حسن‌زاده، س. (1395). تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک. مجله مدیریت استراتژیک ایران, 10(2)، 23-42.
احمدی‌نیا، ر. (1397). فناوری‌های کوانتومی و اثرات آن بر شبیه‌سازی آینده‌های استراتژیک. مجله مدیریت تحولی ایران, 5(1)، 72-85.
اکبری، ب.، و جهانشاهی، ر. (1398). هوش مصنوعی و اثرات آن بر فرآیندهای استراتژیک سازمان‌ها. مجله پژوهش‌های اقتصادی و مدیریت, 12(3)، 101-117.
حسنی، م. (1395). شبیه‌سازی استراتژیک در شرایط پیچیدگی و عدم قطعیت با استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی. فصلنامه علوم استراتژیک ایران, 6(3)، 35-48.
حسینی، م.، و جعفری، م. (1397). تأثیر فناوری‌های نوین بر تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در شرایط پیچیده. مجله تحلیل مدیریت, 21(1)، 50-68.
رضایی، م.، و بهمنی، س. (1397). کاربرد هوش کوانتومی در پیش‌بینی روندهای اقتصادی و استراتژیک. فصلنامه تحلیل استراتژیک, 9(4)، 45-60.
رضوانی، ف. (1399). تأثیر الگوریتم‌های کوانتومی بر بهبود پیش‌بینی‌ها در فرآیندهای استراتژیک. مجله اقتصاد و مدیریت استراتژیک, 10(3)، 120-132.
زرین‌پور، ش.، و ملکیان، ف. (1398). تحلیل استراتژیک بر اساس داده‌های بزرگ با استفاده از فناوری‌های نوین. فصلنامه مدیریت پیشرفته, 14(4)، 150-162.
شریفی، ن.، و اصفهانی، ر. (1395). نقش یادگیری ماشینی و هوش کوانتومی در بهبود تصمیم‌گیری‌های سازمانی. فصلنامه تحقیقات مدیریتی ایران, 8(2)، 102-115.
صالحی، ح.، و طاهری، ن. (1396). بررسی کاربرد فناوری کوانتومی در شبیه‌سازی سناریوهای آینده‌پژوهی. مجله مدیریت فناوری اطلاعات, 5(2)، 89-104.
طالبی، م.، و رستمی، ف. (1396). مدل‌های شبیه‌سازی برای تحلیل داده‌های پیچیده در مدیریت استراتژیک. فصلنامه علوم استراتژیک ایران, 7(4)، 78-90.
علی‌زاده، ش.، و نیک‌خواه، ر. (1394). هوش کوانتومی و تحول در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک. نشریه مدیریت استراتژیک ایران, 11(1)، 25-38.
قاسمی، م.، و جعفری، م. (1399). ارزیابی نقش الگوریتم‌های کوانتومی در تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده. مجله علوم کامپیوتر ایران, 16(3)، 234-246.
کریمی، س. (1396). استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی در تحلیل داده‌های پیچیده استراتژیک. نشریه پژوهش‌های مدیریت پیشرفته, 9(2)، 50-63.
کریمی‌پور، م. (1396). پیاده‌سازی الگوریتم‌های کوانتومی در سازمان‌ها و تأثیر آن بر تصمیم‌گیری‌های استراتژیک. نشریه مدیریت استراتژیک ایران, 7(2)، 56-67.
مهدوی، ب. (1398). آینده‌پژوهی در مدیریت استراتژیک با استفاده از داده‌های بزرگ و هوش کوانتومی. نشریه مدیریت پیشرفته, 13(2)، 115-130.
موسوی، ج.، و فتحی، س. (1396). شبیه‌سازی سناریوهای استراتژیک با استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی. مجله مدیریت تحولی, 3(1)، 22-35.
موسوی، ن. (1394). تحلیل داده‌های بزرگ در فرآیندهای تصمیم‌گیری استراتژیک. فصلنامه مدیریت پیشرفته ایران, 12(1)، 88-99.
Choi, D., & Lee, H. (2020). The role of big data in strategic decision making in organizations. Journal of Business Research, 121(5), 195-204. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.07.016
Christensen, C. M., Raynor, M. E., & McDonald, R. (2015). What is disruptive innovation? Harvard Business Review, 93(12), 44-53.
Harari, Y. N. (2016). Homo Deus: A Brief History of Tomorrow. Harvill Secker.
Jha, S., & Verma, A. (2018). Quantum computing: A game-changer in artificial intelligence. Journal of Computing and Artificial Intelligence, 10(3), 45-59. https://doi.org/10.1093/jcai/article/17
Kaplan, S., & Norton, D. P. (2001). The strategy-focused organization: How balanced scorecard companies thrive in the new business environment. Harvard Business Press.
Kuo, F., & Lee, Y. (2017). Quantum computing in business and economics: A critical review. Computers in Business Economics, 34(2), 99-114. https://doi.org/10.1016/j.cbe.2017.01.005
Lee, M., & Lee, S. (2018). The future of strategic decision-making with quantum computing. Journal of Technology Management, 12(2), 58-73. https://doi.org/10.1016/j.jtm.2017.11.008
Leung, A., & Lee, T. (2020). Quantum computing for decision-making in business: A comprehensive survey. Journal of Strategic Technology, 22(1), 13-25. https://doi.org/10.1016/j.jst.2020.01.004
Morrar, R., & Sanger, A. (2019). Big data analytics in strategic management. International Journal of Strategic Management, 25(6), 41-58. https://doi.org/10.1080/159452315.2019.1553090
Osterwalder, A., & Pigneur, Y. (2010). Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers. Wiley.
Pahlavan, K., & Levesque, A. (2021). Quantum computing algorithms for strategic decision-making. International Journal of Quantum Computing, 18(2), 88-102. https://doi.org/10.1002/jqc.1053
Raj, D., & Patel, V. (2020). The impact of machine learning and quantum computing on strategic management. Journal of Business and Strategy, 22(4), 67-80. https://doi.org/10.1016/j.jbs.2020.02.010
Shapiro, R., & Fox, A. (2017). Business intelligence and decision support: A quantum leap. Journal of Business Intelligence, 35(4), 189-205. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2017.04.001
Taylor, P., & Thomas, J. (2019). A comprehensive framework for quantum computing in business. Journal of Strategic Technology, 23(1), 101-115. https://doi.org/10.1016/j.jst.2019.03.008
Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124-1131. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
Van der Merwe, D. (2018). Leveraging quantum algorithms for strategic decision-making in high complexity environments. Journal of Advanced Management Science, 6(1), 35-45. https://doi.org/10.1109/jams.2018.01922
Ward, P. J., & Lee, A. L. (2019). Managing strategic uncertainties with quantum computing. Strategic Management Review, 12(3), 22-34. https://doi.org/10.1016/j.smr.2019.03.005
Witten, I. H., & Frank, E. (2005). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann.
Yao, F., & Luo, Q. (2020). Quantum computing in organizational decision-making: An analysis of impacts and applications. International Journal of Decision Support Systems, 15(2), 123-139. https://doi.org/10.1016/j.idss.2020.05.004