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Die maritime Industrie steht vor zunehmenden Herausforderungen aufgrund von Dekarbonisierungsanforderungen, Handelsunterbrechungen und geoeconomischer Fragmentierung, wie die Internationale Seeschifffahrtsorganisation (IMO) einen klaren Rahmen für die Erreichung von Netto-Null-Emissionen bis 2050 festlegt, der Russland-Ukraine-Krieg maritime Aktivitäten im Schwarzen und Asowschen Meer gestört hat und die Handelskonflikte zwischen den Vereinigten Staaten und China zugenommen haben. Um ihre Nachhaltigkeit, betriebliche Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, sind maritime Organisationen sehr daran interessiert, die Fähigkeit zur Big Data-Analyse (BDAC) aufzubauen. Verschiedene Barrieren führen jedoch dazu, dass nur wenige dazu in der Lage sind. Wir verfolgen einen Mixed-Method-Ansatz, um diese Barrieren zu analysieren. Eine thematische Analyse wird verwendet, um fünf Kategorien von Barrieren und 16 einzelne Barrieren auf der Grundlage empirischer Daten, die von 26 maritimen Organisationen gesammelt wurden, zu identifizieren. Diese werden dann mithilfe des analytischen Hierarchieprozesses (AHP) priorisiert, gefolgt von der Total Interpretive Structural Modelling (TISM), um ihre Wechselwirkungen zu verstehen. Schließlich wird die Kreuz-Wirkungs-Matrix-Multiplikationen auf Klassifikation (MICMAC) angewendet, um die Rolle jeder Barriere anhand ihrer treibenden und abhängigen Kraft zu differenzieren. Dieses Papier leistet mehrere theoretische Beiträge. Erstens fördert die hierarchische kulturelle Werteorientierung Chinas Wettbewerb und Gehorsam gegenüber Regeln, was zu einer Unwilligkeit führt, Wissen zu teilen, mangelnder Koordination und einem Mangel an Fehlerkorrekturmechanismen. Diese kulturellen Barrieren behindern die Entwicklung von BDAC. Zweitens werden die Barrieren der organisatorischen Lernkategorie als die wichtigsten im Hinblick auf die Hemmung der Entwicklung von BDAC erkannt. Diese Studie sensibilisiert auch Praktiker für die Notwendigkeit, kulturelle und organisatorische Lernbarrieren anzusprechen.
Zhao et al. (Sat.) haben diese Frage untersucht.