ПРИЈАВА ДОКТОРСКЕ ДИСЕРТАЦИЈЕ

Transcription

1 Образац бр.1. НАСТАВНО НАУЧНОМ ВЕЋУ ЕКОНОМСКОГ ФАКУЛТЕТА УНИВЕРЗИТЕТА У БЕОГРАДУ ПРИЈАВА ДОКТОРСКЕ ДИСЕРТАЦИЈЕ Кандидат (име и презиме, бр. индекса): Јелена Лукић, 3024/2012 Студијски програм: Пословно управљање Молим да ми се одобри рад на докторској дисертацији под насловом: УТИЦАЈ "BIG DATA" ТЕХНОЛОГИЈЕ НА ОРГАНИЗАЦИОНИ ДИЗАЈН ПРЕДУЗЕЋА Чланови менторске комисије који су пратили мој рад током докторских студија (потпис чланова менторске комисије): Проф. Др Мирјана Петковић Проф. Др Ђорђе Каличанин Приликом израде пријаве докторске дисертације консултовала сам се са: Проф. Др Мирјана Петковић потпис наставника потпис кандидата 1

2 УТИЦАЈ "BIG DATA" ТЕХНОЛОГИЈЕ НА ОРГАНИЗАЦИОНИ ДИЗАЈН ПРЕДУЗЕЋА 1. Предмет и циљ дисертације Показати да је реч о оргиналној идеји, значајној за развој науке, њену примену, односно развој научне мисли уопште (до две странице) Континуирани напредак и све масовнија примена информационо-комуникационих технологија условили су појаву дигиталне ере, за коју се користе и називи "нова економија", "информациона ера", "економија знања", "економија без граница", "Интернет економија", у којој информације и знање представљају кључне детерминанте конкурентности земаља, привреда, грана, предузећа (Castells, 1996; Tapscott, 1997; Kehal и Singh, 2004; Atkinson и McKay, 2007). Још почетком 1950-их година постојала су мишљења о наступању нове ере у којој земља, рад и капитал неће бити пресудни за успех (Drucker, 1950), раних 1970-их година настале су и прве књиге које су најавиле долазак постиндустријског друштва (Toffler, 1970; Bell, 1976), док је 1980-их година дошло до појаве радова који су указали на значај информација и знања као кључних ресурса за стицање конкурентске предности (Porter и Millar, 1985; Toffler, 1987). На размеђу два века (крајем 20. и почетком 21. века) континуирано скраћење времена и повећање учесталости технолошких промена, развој Интернета и пратеће инфраструктуре условили су продор информационо-комуникационих технологија (ИКТ) у све сфере живота и рада људи. Количина података која настаје применом савремених технологија свакодневно расте. У току године креирано је око 2,5 зетабајта података, док су процене водећих ИТ компанија да ће до године укупна количина података достићи чак 45 зетабајта (Оracle, 2012) и да људи дневно креирају 2,4 квинтилиона бајтова података (IBM, 2012). Раст количине и разноврсности података са различитих друштвених мрежа, паметних телефона, умрежених уређаја, сензора, као и раст брзине генерисања и прикупљања тих података условили су развој "big data" технологија (Heisterberg и Verma, 2014) које су у првој деценији 21. века добиле легитимитет од стране McKinsey института, Светског економског форума, светски познатих ИТ компанија (SAP, Microsoft, Oracle, IBM, Teradata, ), бројних медија (The Economist, New York Times, Forbs,...) и постале предмет интересовања теоретичара и практичара. "Big data" представља нове технологије, технике и алате за рад са подацима који имају нове особине (обим, структуру, брзину генерисања) (Manyika и сар., 2011; Berman, 2013:2), али и суштинску промену знања, вештина и начина на који се подаци прикупљају, обрађују, анализирају и трансформишу у информације и одлуке, са циљем да се на њиховој основи гради конкурентска предност (El-Darwiche и сар., 2014). McKinsey институт дефинише "big data" као базу података чија величина превазилази могућности традиционалних база података и софтвера за прикупљање, обраду, анализирање и чување података (Manyika и сар., 2011:1). Међутим, "big data" не подразумева само раст количине података (која се данас мери егзабајтима, зетабајтима, па чак и бронтобајтима), већ и чињеницу да су подаци у великој мери неструктурирани (чак 95% свих нових извора података чине неструктурирани подаци у виду текста, слика, видеа, звука) и да потичу из различитих извора (друштвених мрежа, паметних телефона, сензора уграђених у различите уређаје и предмете,...) (Berman, 2013:2). Многи теоретичари и практичари нагли раст количине и разноврсности података као и могућности њиховог прикупљања и обраде у реалном времену посматрају као нову развојну фазу дигиталне ере и означавају је "big data" ером (Brown, Chui и Manyika, 2011; Kudyba и Kwatinetz, 2014; Berner, 2014), док "big data" технологије сматрају дисруптивним технологијама које суштински мењају начин на који предузећа стичу и одржавају конкурентску предност (Nerney, 2013; Hagen и сар., 2013). На једној страни, "big data" технологије представљају детерминанту окружења и суочавају предузећа са новим и ефективнијим изворима података из окружења, док са друге стране оне представљају ресурс организације који омогућава предузећима, која их примењују, да све те податке из окружења искористе и на њиховој основи изграде конкурентску предност. Mенаџмент је, од самог настанка организација, настојао да прикупи што тачније и потпуније информације из окружења помоћу којих је доносио одлуке, координирао и контролисао активности (Arrow, 1974; Khandwalla, 1977). Свака организација представља систем за процесирање информација, систем комуникација и систем за доношење одлука помоћу којих ће се реализовати циљеви (Lowrence и Lorsch, 1966; Morgan, 1997). Раст сложености и динамичности окружења условио је и раст потребe организација за информацијама о тржишту, купцима, технологијама, конкурентима, 2

3 расположивим ресурсима (Aldrich и Ruef, 2006). Способност организације да усклади своју стратегију са потребама неизвесног окружења постаје од пресудне важности за њен опстанак и успех на тржишту (Hamer и Champy, 1993). Лидери предузећа су постали свесни да морају континуирано да преиспитују постојеће стратегије и имплементирају нове које ће им омогућити да се изборе са окружењем које је постало све неизвесније. Одабир производа, продор на нова тржишта, смањење трошкова, брендирање, примена нових технологија су неке од мера које су лидери предузимали али које су често биле неуспешне јер су кључне димензије које одређују функционисање сваке организације остале занемарене (Waterman, Peters и Phillips, 1980; Teece, Pisano и Shuen, 1997; Pfeffer, 1998; Nadler и Tushman, 1999; Roberts, 2004; Daft, 2009): структура организације, пословни процеси, људски ресурси, систем награђивања, лидерство, организациона култура. Данас, лидери савремених предузећа посматрају организациони дизајн као стратешки ресурс који додаје вредност власницима, потрошачима, запосленима и друштвеној заједници (Jones, 2001; Daft, 2012), утиче на разлике између предузећа у истој бранши и као својеврсна менаџерска технологија (know how) чини унутрашњу организациону средину посебном и оригиналном (McCormack и Johnson, 2001). Квалитет организационог дизајна се огледа у способностима које је организација развила, а које је чине јединственом и помажу јој да имплементира формулисану стратегију (Kates и Galbraith, 2007). У том смислу, организациони дизајн се наметнуо као важан фактор пословног успеха савремене организације (Burton, 2013; Cummings и Kiesler, 2014) и доживео је интензивну реафирмацију, не само као академска дисциплина, већ и као примењена наука (Puranam, 2012). Промене у окружењу, као и настојање организација да се развијају и расту захтевају нове стратегије и последично прилагођавање кључних димензија организационог дизајна (Miles, 2012). Према Галбрајту (Galbraith, 2012), свако предузеће започиње своје пословање са једном стратегијском димензијом (стратегија једног бизниса) која за резултат има чисту функционалну структуру. Временом, када се исцрпе могућности постојећег бизниса, предузећа почињу да примењују стратегију диверсификације која води појави две димензије (функција, бизнис) и последично дивизионалним структурама организације. Потреба за продором на нова тржишта помоћу стратегија интернационалне експанзије, условила је појаву матричних структура са три димензије (функција, бизнис, географска локација), у којима се на постојеће две димензије додаје и димензија географске локације која уважава све специфичности и карактеристике новог тржишта. Растућа куповна моћ али и захтеви, жеље и потребе купаца наметнули су предузећима потребу за стратегијама усмереним на купце, што је за последицу имало појаву "front-back" организације као хибридне структуре, засноване на четири стратегијске димензије (функција, бизнис, географска локација, купац). Очигледно је да избор стратегије утиче на организациони дизајн предузећа који представља полугу за реализацију стратегијских циљева (Chandler, 1962; Daft, 2012). Пратећи развој стратегија и организационих димензија које су за последицу имале настанак нових структура организација, може се закључити да су предузећа на сваких 20 до 30 година додавала нову димензију стратегији и последично структури. Четврта димензија (купаца) је уведена 1990-их година, што сугерише да је дошао период за нову димензију. Еминентни аутор (теоретичар и консултант) Џеј Галбрајт је на основу свог вишедеценијског искуства и под утицајем истраживања McKinsey института 1 (Manyika и сар., 2011) именовао "big data" технологије као пету димензију организационог дизајна, придодавши је претходним димензијама (Galbraith, 2012; Galbraith, 2014). Посматрано кроз историју, менаџери су највећу подршку за промену организационог дизајна проналазили у технологији (Stinchocombe, 1965; Zuboff, 1988; Huber, 1990; Davenport, 2005; Miles и сар., 2010). Још у оквиру контигентног приступа указано је на чињеницу да је технологија, поред величине организација и њиховог окружења, значајна детерминанта организационе структуре (Thompson, 1967; Perrow, 1967) и да сложенија технологија захтева особине органског дизајна (Woodward, 1958). Појавом и развојем информационо-комуникационих технологија (ИКТ) долази до нове епохе дизајнирања организација (Zammuto и сар., 2007) у којој се потврђује хипотеза о организацији будућности коју су поставили Левит и Вислер у свом делу Менаџмент у 80-им (Leavitt и Whisler, 1958) и ИКТ добија улогу "разбијача бирократије" (због смањења средњег нивоа менаџмента) и алата за побољшање координације, контроле, повећања продуктивности рада, и сл. За разлику од почетака своје примене, када су представљале подршку и средство за аутоматизацију пословних процеса, ИКТ данас постају стратешки фактор у многим предузећима (Sabherwal и Chan, 1 McKinsey институт је године представио "big data" технологије као нову полугу иновација, конкурентности и продуктивности и указао на чињеницу да би се адекватном применом ових технологија могла креирати значајна вредност на нивоу појединих грана индустрије. 3

4 2001; Applegate, Austin и McFarlan, 2007). Крајем 20. века, све димензије организационог дизајна постају прожете утицајима савремене ИКТ која је фундаментално променила природу организације и начина рада и условила појаву нових организационих форми. Без обзира на назив (адхократија, хетерархија, пост-бирократија, организација без граница, мрежна, виртуелна, иновативна, метаорганизација, ), нове организационе форме засноване на ИКТ су постале способне да се брзо мењају и прилагођавају променама (Golden и Powel, 2000; Child и McGrath, 2001), јер је дошло до делегирања овлашћења за доношење одлука на ниже организационе нивое, где се налазе релевантне информације и знање (Freeman и Cameron, 1993). Технолошке иновације су увек имале велики значај за креирање нових организација и њихових форми, јер сваки талас технолошке иновације пружа нове могућности и шансе предузећима (Davidow и Malone, 1992; Mowshowitz, 1997). Некада ове шансе бивају искоришћене у оквиру постојећих организационих форми, док некада захтевају конституисање нове организационе форме која ће предузећима дати потпуно нове особине и способности (Carroll и Hannan, 2000). Предмет дисертације је истраживање утицаја "big data" технологија на организациони дизајн предузећа које послује у условима неизвесног окружења у којем је потребно боље разумети потребе и жеље купаца и сходно њима прилагодити производе, услуге, пословне процесе у реалном времену. Истраживање утицаја "big data" технологија ће се посматрати кроз четири нивоа анализе: индивидуалном, групном, организационом нивоу и нивоу окружења дате организације (Daft, 1998; Daft и Armstrong, 2012) и са становишта "принципа надоградње" Алфреда Чендлера (Chandler, 1962), по којем се у сваком тренутку посматрања неке организације може идентификовати скуп свих до тада примењених стратегија и структура. Полазећи од разумевања организационог дизајна као скупа организационих димензија кога чине организациона структура као његово језгро, а затим и других димензија организације које су повезане са структуром (процеси, људи, систем награђивања, лидерство и култура), с једне стране, и да "big data" технологију чини скуп нових технологија, техника, алата, потребних знања и вештина за рад са робустним подацима, с друге стране, основна истраживачка питања у функцији циља дисертације су: (1) Да ли "big data" технологија радикално мења организациони дизајн предузећа? (2) Ако "big data" технологија генерише радикалне промене у организацији предузећа, да ли су оне истог интензитета у свим димензијама дизајна или нису и зашто? Актуелност истраживања проистиче из чињенице да је данашње окружење у великој мери динамично и сложено и да способност предузећа да разуме окружење у коме послује детерминише његову конкурентску предност. У том смислу, кључни циљ организационог дизајна је да оспособи организацију да се избори са неизвесношћу окружења кроз ефикасан ток информација (Galbraith, 1974; Tushman и Nadler, 1978; Huber, 2004). Један од највећих изазова за предузећа јесте како конституисати кључне димензије организационог дизајна да би се применом "big data" технологија подаци из окружења трансформисали у вредност. Ово питање још више добија на значају обзиром да технологија више не представља ограничавајући фактор (она је доступна свим предузећима по приступачним ценама) (Porter, 2001; Charles и Gherman, 2013), да су знање и запослени постали фактори од пресудне важности за успех, а да се подаци сматрају ресурсима равним нафти и злату (Bilbao-Osorio и сар., 2014: 3). Циљ дисертације је да покаже да организациони дизајн представља кључну претпоставку за успешну примену "big data" технологија, затим да ове технологије (као процеси за прикупљање и коришћење података) постају саставнa димензијa (према Галбрајту петa) новог дизајна организације предузећа. На тај начин, организациони дизајн изграђен на "big data" технологијама, и "big data" технологије уграђене у све димензије организационог дизајна (модел структуре, системе и процесе) постају фактор успеха предузећа. Предузеће постаје оспособљено да на основу робустних података из окружења креира вредност. У том смислу, циљ дисертације је да покаже да ли се под утицајем "big data" технологије димензије организационог дизајна надограђују или се фундаментално мењају, да би се предузеће оспособило да од робустних података из окружења креира вредност. 2. Основне хипотезе од којих ће се полазити у истраживању Хипотезе које ће се научно потврдити или оборити (до једне странице) Полазећи од предмета и циља истраживања као и дефинисаних истраживачких питања на која дисертација треба да понуди одговоре, могуће је поставити неколико полазних хипотеза: 4

5 Хипотеза 1: "Big data" технологија има значајан утицај на стратегијске и оперативне активности предузећа. Предузећа су у могућности да иновирају и унапређују своје пословне моделе. Хипотеза 2: "Big data" технологија утиче на промену организационе шеме предузећа, односно мења и модификује модел организационе структуре предузећа, тако што мења конфигурацију структурних параметара. Х2a: Примена "big data" технологије доводи до промене у номенклатури послова и систематизацији радних места. Долази до појаве нових организационих улога (радних позиција) за које су потребна мултидисциплинарна знања и вештине. Х2б: Примена "big data" технологије доводи до ниске хоризонталне и ниске вертикалне специјализације. Х2ц: "Big data" технологија има позитиван утицај на механизме координације предузећа што последично води расту ефикасности и ефективности. Х2д: Примена "big data" технологија доводи до вертикалне и хоризонталне децентрализације, тако што ефекат "вертикалне и хоризонталне видљивости информација" повећава самоконтролу запослених и омогућава смањење броја руководећих позиција без смањења могућности надзора и контроле рада запослених и ужих организационих јединица. Хипотеза 3: Лидери који поседују мултидисциплинарна знања и вештине позитивно утичу на успех примене "big data" технологије тако што позиционирају ове технологије на врх листе својих свакодневних активности и охрабрују и подстичу запослене да се у процесу одлучивања руководе прикупљеним подацима. 3. Опис садржаја (структуре по поглављима) дисертације Оквирни садржај дисертације (по поглављима) УВОД 1. Предмет и циљ истраживања 2. Значај и актуелност истраживања 3. Структура дисертације ПРВИ ДЕО: ТЕОРИЈСКИ ОКВИР: ОРГАНИЗАЦИОНИ ДИЗАЈН И "BIG DATA" ТЕХНОЛОГИЈЕ ГЛАВА 1: ОРГАНИЗАЦИОНИ ДИЗАЈН: ПРЕГЛЕД ЛИТЕРАТУРЕ 1. Дефиниција, значај и улога организационог дизајна 2. Контигентни фактори организационог дизајна 3. Кључне димензије организационог дизајна 4. Организациона структура и организациона шема (микро, мезо, макро ниво) 4.1. Процеси диференцирања и интеграције 4.2. Кључни елементи организационе структуре Специјализација послова Формализација понашања Тренинг и индоктринација Департментализација и распон контроле Акционо планирање и систем контроле учинака Координација Централизација 5. Механички и органски модел организационог дизајна 6. Изазови окружења на које организациони дизајн мора да одговори 7. Стратегијски приступ дизајнирању организација 8. Стратегијски императиви конкурентски фокусиране организације 9. Организационе способности конкурентски фокусиране организације 5

6 ГЛАВА 2: ТЕХНОЛОГИЈА И ДИЗАЈН ОРГАНИЗАЦИЈЕ: ОД ИНДУСТРИЈСКОГ ДО ДИГИТАЛНОГ ДОБА 1. Дефиниција и врсте технологија: преглед литературе 2. Значај и улога технологија за пословање организација 3. Кључне карактеристике технологије у индустријској ери 4. Утицај технологије на дизајнирање организација до 1980-их година 5. Кључне карактеристике технологије у дигиталној ери: савремене информационо-комуникационе технологије (ИКТ) 5.1. Утицај ИКТ на дизајнирање организација од 1980-их година 5.2. Технологија као стратешки ресурс савремених организација 5.3. Нове организационе способности омогућене ИКТ-ом 5.4. Нове организационе форме омогућене ИКТ-ом 5.5. Негативни ефекти примене ИКТ-a ГЛАВА 3: "BIG DATA" ТЕХНОЛОГИЈА 1. Настанак "big data" технологија: "big data" ера 2. Кључне карактеристике и дефиниција "big data" технологија 3. "Big data" технологија као детерминанта окружења 3.1. Значај и улога података за функционисање предузећа 3.2. Креирање вредности на основу података из окружења (DIKIW модел) 3.3. Кључне разлике традиционалне и "big data" обраде података 4. Имплементација "big data" технологија 4.1. Екстерни фактори који утичу на имплементацију "big data" технологија 4.2. Интерни фактори који утичу на имплементацију "big data" технологија 4.3. Софтвери и инфраструктура за рад са подацима из окружења 4.4. Технике за рад са подацима из окружења 4.5. Знања и вештине за креирање вредности на основу "big data" технологија ГЛАВА 4: ОРГАНИЗАЦИОНИ ДИЗАЈН ПРЕДУЗЕЋА ЗАСНОВАН НА "BIG DATА" ТЕХНОЛОГИЈИ 1. Стратегијски императиви предузећа које примењује "big data" технологије 2. Фазе развоја и примене "big data" технологије у предузећу 3. Конфигурисање димензија организационог дизајна предузећа заснованог на "big data" технологији 3.1. Конфигурисање елемената организационе структуре Специјализација послова Формализација понашања Тренинг и индоктринација Департментализација и распон контроле Акционо планирање и систем контроле учинака Координација Централизација 3.2. Утицај "big data" технологија на пословне процесе 3.3. Импликације "big data" технологија на људске ресурсе 3.4. Систем награђивања предузећа које примењује "big data" технологије 3.5. Значај и улога лидерства предузећа које примењује "big data" технологије 3.6. Организациона култура предузећа које примењује "big data" технологије ДРУГИ ДЕО: ЕМПИРИЈСКО ИСТРАЖИВАЊЕ ГЛАВА 5: МЕТОДОЛОГИЈА ЕМПИРИЈСКОГ ИСТРАЖИВАЊА 1. Резиме теоријског истраживања, резултати и импликације 2. Методологија и концепт истраживања 2.1. Предмет и циљ истраживања 2.2. Истраживачка питања и хипотезе 2.3. Објекат истраживања 2.4. Процедура истраживања 6

7 ГЛАВА 6: РЕЗУЛТАТИ ЕМПИРИЈСКОГ ИСТРАЖИВАЊА ПРЕДУЗЕЋЕ "X" 1. Основне информације о предузећу X 2. Резултати истраживања: Конфигурисање димензија организационог дизајна предузећа X 2.1. ИКТ стратегија предузећа X 2.2. Структура предузећа X Специјализација послова Формализација понашања Тренинг и индоктринација Департментализација и распон контроле Акционо планирање и систем контроле учинака Координација Централизација 2.3. Процеси предузећа X 2.4. Систем награђивања предузећа X 2.5. Запослени у предузећу X 2.6. Лидерство у предузећу X 2.7. Организациона култура предузећа X ГЛАВА 7: РЕЗУЛТАТИ ЕМПИРИЈСКОГ ИСТРАЖИВАЊА ПРЕДУЗЕЋЕ Y 1. Основне информације о предузећу Y 2. Резултати истраживања: Конфигурисање димензија организационог дизајна предузећа Y 2.1. ИКТ стратегија предузећа Y 2.2. Структура предузећаy Специјализација послова Формализација понашања Тренинг и индоктринација Департментализација и распон контроле Акционо планирање и систем контроле учинака Координација Централизација 2.3. Процеси предузећа Y 2.4. Систем награђивања предузећа Y 2.5. Запослени у предузећу Y 2.6. Лидерство у предузећу Y 2.7. Организациона култура предузећа Y ГЛАВА 8: ДОПРИНОСИ, ПРАВЦИ ДАЉИХ ИСТРАЖИВАЊА И ОГРАНИЧЕЊА РАДА 1. Компаративна анализа резултата истраживања 2. Дискусија добијених резултата 3. Доприноси истраживања теорији и пракси 4. Доприноси истраживања за предузећа у домаћој привреди 5. Ограничења рада 6. Правци даљих истраживања ЗАКЉУЧАК ЛИТЕРАТУРА Списак слика Списак табела Прилози 4. Методе које ће се у истраживању применити Навести конкретне методе У складу са истраживачким питањима и полазним хипотезама у дисертацији ће се применити неколико истраживачких метода и техника. 7

8 Кабинетско истраживање ће представљати полазну основу дисертације. Проучавање одабране литературе из области организационог дизајна, "big data" технологије, стратегије и менаџмента представља неопходан корак како би се формулисале теоријске и концептуалне основе истраживања. Метод анализе ће бити примењен приликом идентификовања кључних димензија организационог дизајна и елемената организационе структуре предузећа које примењује "big data" технологије, док ће се методом синтезе детаљније објаснити узрочно-последичне везе између димензија организационог дизајна и "big data" технологија. Метод компарације ће се применити за идентификовање и анализу утицаја који су различите врсте технологија имале на поједине димензије организационог дизајна од периода научног менаџмента до дигиталне ере, као и код утврђивања идентичности, сличности и разлика добијених резултата у погледу организационог дизајна предузећа која су предмет истраживања. Применом метода логичког закључивања ће се сагледати постојећа теоријска основа са циљем генерисања нових закључака и проверу постојећих теорија. Основне методе логичког закључивања су индуктивна и дедуктивна метода. Методом индукције ће се проширити постојећа правила дизајнирања организација и конфигурације кључних димензија организационог дизајна, док ће се метод дедукције применити код прилагођавања закључака контексту предузећа која ће бити предмет истраживања. Емпиријски део истраживања ће бити реализован применом методе вишеструке студије случајева сходно циљу истраживања да се организациони дизајн предузећа сагледа из перспективе постојећих природних услова (Yin, 2009; Remenyi и сар., 2003) и понуди модел за дизајнирање предузећа у конкретним условима које су наметнуле "big data" технологије, као детерминанта окружења и као ресурс предузећа. Циљ примене метода студије случаја у овом истраживању није само да опише феномене који су предмет истраживања (кључне димензије организационог дизајна предузећа које примењује "big data" тeхнологију), већ и да истражи и објасни њихове узрочно-последичне везе на детаљнији начин и да допринесе новим сазнањима о организационом дизајну предузећа заснованог на "big data" технологији. Метода студије случаја се сматра најподобнијом методом за истраживање утицаја ИКТ на функционисање организације (Orlikowski и Baroudi, 1991; Myers, 1998), посебно када долази до појаве нових облика ИКТ као што су "big data" технологије чији утицај на организациони дизајн још увек није био истраживан или не у довољној мери. У дисертацији ће бити примењене посебне методе анализе и истраживања карактеристичне за теорију организације: савремени приступ организационог дизајнирања тако што ће поред анализе кључних димензија организационог дизајна (стратегије, структуре, процеса, запослених, система награђивања, лидерства и културе) у анализу бити укључене и промене на индивидуалном, групном, организационом нивоу и нивоу окружења уважавајући принципе конгруенције, конфигурације (конзистентности) параметара и проширене конфигурације (Mintzberg, 1979). Овакав приступ анализи ће омогућити да се на холистички начин сагледа и прати однос "big data" технологија и организационог дизајна. Приликом реализације вишеструке студије случајева дефинисаће се протокол којим ће се поступак истраживања стандардизовати за предузећа која ће бити предмет истраживања. Истраживање ће бити спроведено применом: 1) техникe интервјуа, 2) техникe упитника, и 3) коришћењем архивске грађе чиме ће се омогућити триангулација валидности добијених закључака (Eisenhardt, 1989). Прикупљени подаци ће бити обрађени применом статистичких софтвера (СПСС), а резултати адвекватно интерпретирани како би се омогућило њихово разумевање. Интервјуи ће бити спроведени у форми полуструктурираних питања која ће се формулисати на основу постојеће литературе и архивске грађе (секундарних извора података). Упитник ће бити креиран на основу сазнања добијених током интервјуа, док ће питања бити формулисана на начин да се добијени одговори могу посматрати са три аспекта: "big data" технологије, стратегије, организационог дизајна. Полазну основу за одређивање предмета истраживања представљају предузећа која примењују "big data" технологију у свом пословању. Критеријум за избор предмета истраживања одређен је на основу извештаја McKinsey института у којем је процењено да су производња и продаја сектори који имају велике потенцијале да на основу "big data" технологија стекну и одрже конкурентску предност (Manyika и сар., 2011). Како у изучавању организација применом методе студије случаја репрезентативни или случајан узорак не представља најбољи избор јер типични (просечни) случајеви нису најбогатији извор информација (Mintzberg, 1979), предмет истраживања ће бити формиран на основу специфичних случајева који су богати информацијама и самим тим су погоднији за истраживање жељене појаве (Yin и Davis, 2007). Из тог разлога, као прво предузеће за истраживање је 8

9 изабрано предузеће X које се бави производњом и продајом робе широке потрошње на глобалном нивоу и које је лидер у примени "big data" технологија у свом пословању. За одабир другог предузећа као предмета истраживања полазну основу представља извештај Агенције за привредне регистре "Сто нај... привредних друштава у Републици Србији у години" који је објављен јуна године и који приказује 100 најбољих предузећа у Републици Србији у години по оствареним пословним приходима и добити. Друго предузеће изабрано за предмет истраживања се такође бави производњом и продајом робе широке потрошње и примењује "big data" технологију у свом пословању. Избор ових предузећа за предмет истраживања омогућава прецизнију контролу и јаснији оквир за генерализацију закључака истраживања јер су отклоњене интериндустријске разлике. 5. Очекивани резултати и научни допринос Навести очекивани допринос одређеној области науке Актуелност теме и план истраживања наговештавају и одређене конкретне теоријске и практичне доприносе који се могу очекивати од ове дисертације. Прво, сам феномен "big data" технологија је релативно нов и као такав представља добар изазов за истраживање. Технологија је почевши од индустријске револуције имала велики значај за функционисање организација, а крајем 20. века информационо-комуникациона технологија почиње да се позиционира као извор стратешке предности предузећа. У том смислу, потребно је разумети кључне карактеристике нових "big data" технологија. Прегледом постојећих дефиниција за "big data" намеће се закључак да су оне оријентисане на технички и комерцијални аспект и да сваки аутор произвољно дефинише особине које "big data" треба да поседује. 2 Фокус постојећих дефиниција је на потребној инфраструктури, технологијама и алатима, док су неопходна знања и вештине за њихову примену стављени у други план. Обзиром на чињеницу да дефиниција технологије подразумева "комбинацију релевантног знања, вештина, као и техничке опреме и машина потребних да би људи трансформисали сировине и материјале у корисне производе и услуге" (Jones, 2012: 240) и да је McKinsey институт представио "big data" као нову полугу продуктивности, иновативности и конкурентности (Manyika и сар., 2011) у дисертацији ће бити указано на значај специфичних знања, способности и вештина неопходних за успешну примену "big data" технологија. Друго, "big data" технологије тренутно представљају праву револуцију у мнoгим научним пољима (Mayer-Schonberger и Cukier, 2014) и извесно је да ће имати значајан утицај на функционисање предузећа у будућности, обзиром да неизвесност окружења организацијама намеће потребу да приликом одлучивања обухвате знатно већи број варијабли него што је то био случај до сада. Поред предузећа која су приликом самог оснивања била оријентисана на пословање на интернету (Google, ebay, LinkedIn, Facebook,...) и бројна друга предузећа (Procter & Gamble, Nike, General Electric, Wal Mart, Tesco, Starbaks, Netflix,...) су препознала могућности које "big data" технологије пружају за раст продуктивности, побољшање процеса одлучивања, иновације и стицање конкурентске предности. Истраживање микроекономског аспекта "big data" технологија, односно њихове примене у оквиру појединачне организације, тек је, од недавно, постало предмет проучавања малог броја теоретичара и практичара (Galbraith, 2012; Sligner и Morrison, 2014; Grossman и Siegel, 2014). Резултати показују да организације ефективно користе мање од 5% доступних података (Adduci и сар., 2011) и да током године чак 85% компанија са листе Fortune 500 неће бити припремљене да помоћу "big data" технологија остваре конкурентску предност (Gartner, 2013). Кључни узрок се крије у неадекватном организационом дизајну који није оспособио предузећа да креирају вредност од прикупљених података. Очекивани допринос дисертације је у настојању да укаже на потребу да се "big data" технологије посматрају као стратешки ресурс организација који захтева прилагођавање димензија организационог дизајна, које треба обликовати на начин да организација (предузеће) 2 Прве дефиниције "big data" су указале на три особине које "big data" треба да поседује а њихова комбинација је варирала од аутора до аутора а обухватала је Volume (количину података), Variety (различите изворе и последично структуру података), Velocity (брзину генерисања података), Value (вредност података) (Manyika и сар., 2011; Zikopoulos и сар., 2012; Schoeck и сар., 2012). Особине су симболично представљене као слова "V". Временом, аутори проширују списак особина које "big data" треба да поседује на 7V (van Rijmenam, 2013) а у неким изворима се данас може пронаћи чак 13 особина (13V) ( 9

10 стекне способности да обрадом прикупљених података доноси и спроводи одлуке, на основу којих ће креирати вредност. У том смислу, имајући у виду да је хипотеза, по дефиницији, унапред постављена претпоставка о предметима/појавама који се истражују, као и о њиховим својствима и односима с другим предметима/појавама (Kerlinger, 1973; Creswell, 1994), али и чињеницу да су "big data" технологије нова област, чији утицај на организациони дизајн још увек није био истраживан, или не у потребној мери, остављамо могућност да се у дисертацији накнадно креирају нове хипотезе, које ће представљати полазну основу за будућа истраживања. Треће, научна оправданост истраживања се огледа у систематизацији и проширењу знања из области организационог дизајна, који се суочава са новим изазовима из окружења, наметнутим "big data" технологијама. На ове изазове предузеће мора да одговори кроз реконфигурацију димензија организационог дизајна уважавајући чињенице да предузеће послује као отворен систем, где је окружење кључни фактор (Katz и Kahn, 1966; Thompson, 1967), стратегија полазна основа организационог дизајна (Chandler, 1962), а чврсте и меке димензије организационог дизајна (Waterman, Peters и Philips, 1980) захтевају међусобну усклађеност да би предузеће стекло способности за процесирање информација (March и Simon, 1958), континуирано учење (Argiris и Schön, 1996) и стицање нових способности у складу са променама (Overholt, 1997; Burton, Obel и DeSanctis, 2011). Самим тим, практични допринос дисертације је у пружању сазнања из области организационог дизајна која могу бити од помоћи у решавању проблема ефикасности и ефективности предузећа која послују у Србији, што је од посебне важности обзиром да се конкурентност националне економије (осим стимулативним макроекономским условима) генерише на микроекономском нивоу, односно у преузећима. 6. Литература 1. Aldrich, H. (1979). Organizations and Environments. New Jersey: Prentice-Hall. 2. Aldrich, H., Ruef, M. (2006). Organizations Evolving. CA: SAGE Publishers. 3. Anand, N., Daft, R. (2007). What is the Right Organization Design? Organizational Dynamics, 36(4), Atkinson, R. D. McKay, A. S. (2007) Digital Prosperity: Understanding the Economic Benefits of the Information Technology Revolution. Washington: The Information Technology & Innovation Foundation. 5. Applegate, L., Austin, R., McFarlan W. (2007). Corporate Information Strategy and Management: text and cases, McGraw-Hill, Irwin. 6. Argyris, C., Schon, D. A. (1978). Organizational Learning: A Theory of Action Perspective. Massachusetts: Addison Wesley. 7. Baum, J. A., Singh, J. V. (1994). Evolutionary Dynamics of Organizations. New York: Oxford University Press. 8. Bennis, W. G., Nanus, B. (1985). Leaders: The strategies for taking charge. New York: Harper & Row. 9. Berman, J. (2013). Principles of Big Data: Preparing, sharing, and analyzing complex information. New York: Elsevier. 10. Borgatti, S. P., Cross, R. (2003). A relational view of information seeking and learning in social networks. Management Science, 49(4): Bogićević Milikić, B. (2014). Menadžment ljudskih resursa. Beograd: Ekonomski fakultet. 12. Bilbao-Osorio, B., Dutta, S., Lanvin, B. (2014). The Global Information Technology Report 2014, Rewards and Risks of Big Data. World Economic Forum. 13. Blenko, M., Mankins, M., Rogers, P. (2010). The Decision-Driven Organization. Harvard Business Review, Burton, R., Obel, B. (2004). Strategic Organizational Diagnosis and Design: The Dynamics of Fit. Springer. 15. Burton, R., Obel, B., DeSanctis, G. (2011). Organizational Design, A step-by-step approach. New York: Cambridge University Press. 16. Burns, T., Stalker, G. M. (1961). The Management of Innovation. London: Tavistock. 17. Brown, A. (1998). Organizational culture. Edinburgh: Person Education 18. Cameron, K.S., Quinn, R.E. (1999). Diagnosing and changing organizational culture: Based on competing values framework. Reading, MA, itd: Addison-Wesley. 10

11 19. Chandler, A. (1962). Strategy and Structure, Chapters in the history of the Industrial Enterprise, Cambridge: MIT Press. 20. Chandler, A., Hagstrom, P., Solvell, O. (1999). The Dynamic Firm, The role of technology, strategy, organization, and regions. Oxford: Oxford University Press. 21. Charles, V., Gherman, T. (2013). Achieving Competitive Advantage Through Big Data. Strategic Implications. Middle-East Journal of Scientific Research, 16(8): Chen, M., et al. (2014). Big Data - Related Technologies, Challenges and Future Prospects. New York: Springer. 23. Child, J. (1972). Organization Structure, Environment, and Performance - The Role of Strategic Choice. Sociology, 6(1): Child, J. (1973). Predicting and Understanding Organization Structure. Administrative Science Quarterly, 18(2): Child, J., McGrath, R. (2001). Organizations unfettered: Organizational form in an information intensive economy. Academy of Management Journal, 44(6): Čudanov, M. Jaško, O. (2012). Adoption of information and communication technologies and dominant management orientation in organizations. Behaviour & Information Technology, 31(5): Daft, R., Lengel, R. (1986). Organizational Information Requirements, Media Richness and Structural Design. Management Science, 32(5): Daft, R. (1998). Essentials of Organization Theory and Design. South-Western College Publishing. 29. Daft, R., Armstrong, A. (2011). Organization Theory and Design. Nelson college Indigenous. 30. Davenport, T. (1993). Process innovation: Reengineering work through information technology. Boston: Harvard Business School Press. 31. Davenport, T., Harris J. (2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business School Press. 32. Dewett, T., Jones, G. (2001). The role of information technology in the organization: a review, model, and assessment. Journal of Management, 27: DiMaggio, P. (2001). The Twenty-First-Century Firm: Changing Economic Organization in International Perspective. New Jersey: Princeton University Press. 34. Dunford, R., Palmer, I. (2007). Coexistence of 'old' and 'new' organizational practices: Transitory phenomenon or enduring feature? Asia Pacific Journal of Human Resources, 45(1): Duncan, R. (1972). Characteristics of Organizational Environments and Perceived Environmental Uncertainty. Administrative Science Quarterly, 17(3): Donaldson, L. (2001). The Contingency Theory of Organizations. Thousand Oaks, CA: Sage Publications. 37. Đuričin, D., Kaličanin Đ., Janošević S. (2014). Menadžment i strategija, Beograd: Ekonomski fakultet. 38. Eisenhardt, K. M., Bourgeois, III. L. J (1988). Politics of strategic decision making in high-velocity environments: Toward a midrange theory. Academy of Management Journal, 31(4): Eisenhardt, K., Martin, J. A. (2000). Dynamic capabilities: What are they? Strategic Management Journal, 21: Freeman, S. J., Cameron, K. S. (1993). Organizational Downsizing: A Convergence and Reorientation Framework. Organization Science, 4(1): Friedman, L. G. (2002). Go-to-market strategy, advanced techniques and tools for selling more products, to more customers, more profitably. Oxford: Butterworth-Heinemann. 42. Frost, P.J. et al. (1991). Reframing organizational culture. Newbury Park: Sage Publications. 43. Galbraith, J. R. (1973). Designing Complex Organizations. MA: Addison-Wesley, Reading. 44. Galbraith, J. R. (1977). Organization Design. MA: Addison-Wesley, Reading. 45. Galbraith, J.R., Lawler, E. (1993). Organizing for the Future: New Approaches to Managing Complex Organizations. San Francisco: Jossey-Bass. 46. Galbraith, J. R. (1995). Designing Organizations: An Executive Briefing on Strategy, Structure, and Process. San Francisco: Jossey-Bass. 47. Galbraith, J. R., Downey, D., Kates, A. (2002). Designing Dynamic Organisations, AMACOM. 48. Galbraith, J. R. (2010). The multi-dimensional and reconfigurable organization. Organizational Dynamics, 39: Galbraith, J. R. (2012). The evolution of enterprise organization designs. Journal of Organization Design, 1(2): Galbraith, J. R. (2014). Organizational Design Challenges Resulting From Big Data. Journal of Organization Design, 3(1): Galbraith, J. R. (2014). Designing Organizations: Strategy, Structure, and Process at the Business Unit and Enterprise Levels, San Francisco: Jossey-Bass. 52. Golden, W., Powel, P. (2000). Towards a definition of flexibility: in search of theholygrail?, Omega, 28:

12 53. Goold, M., Campbell, A. (2002). Do You Have a Well-Designed Organization? Harvard Business Review, March, Grandori, A., Furnari, S. (2008). A Chemistry of Organization: Combinatory Analysis and Design. Organization Studies, 29(3): Greenwood, R., Hinings, C.R. (1993). Understanding Strategic Change: The Contribution of Archetypes. Academy of Management Journal, 36(5): Grossman, R., Siegel, K. (2014). Organizational Models for Big Data and Analytics. Journal of Organization Design, 3(1): Gulati, R., Phanish, P., Tushman, M. (2012). Mata-organization design: Rethinking design in interorganizational and community contexts. Strategic Management Journal, 33(6): Hamel, G., Prahald, C. K. (1994). Competing for the future. Harvard Business Review, July-August. 59. Hamer, M., Champy, J. (1993). Reengineering the Corporation. New York: Harper Business. 60. Harris, H., Murphy, S., Vaisman, M. (2013). Analyzing the Analyzers, An Introspective Survey of Data Scientists and Their Work. Tokyo: O'Reilly. 61. Henderson, J., Venkatraman, N. (1999). Strategic alignment: Leveraging information technology for transforming organizations. IBM Systems Journal, 38(1): Hoffman, A. J. (2000). Competitive Environmental Strategy: A Guide to the Changing Business Landscape. Washington: Island Press. 63. Hitt, M., Keats, B., DeMarie, S. (1998) Navigating in the new competitive landscape: Building strategic flexibility and competitive advantage in the 21st century. Academy of Management Executive, 12(4): Janićijević, N. (2013). Organizaciona kultura i menadžment. Beograd: Ekonomski fakultet. 65. Jaško, O. i sar. (2013). Projektovanje organizacije. Beograd: Fakultet organizacionih nauka. 66. Jaško, O. i sar. (2013). Osnovi organizacije i menadžmenta. Beograd: Fakultet organizacionih nauka. 67. Jones, G. (2012). Organizational Theory, Design and Change, Prentice Hall. 68. Katz, D., Kahn, R. L. (1966). The social psychology of organizations. New York: Wiley. 69. Kaličanin, Đ. (2007). The Impact of the Internet on the General and the Competitive Environment, International Conference: Contemporary Challenges of Theory and Practice in Economics, Section: Management and Marketing under Globalization, Faculty of Economics Belgrade, September 26-29, 2007, Proceeding book, pp: Kaličanin, Đ. (2008). A question of strategy: To be a pioneer or a follower? Ekonomic Annals, 53(177): Kaličanin, Đ. (2009). Ekonomska logika generičkih strategija za nivo biznisa. Ekonomika preduzeća, 57(1/2): Kehal, H. S., Singh, V. P. (2004). Digital Economy: Impacts, Influences and Challenges. London: Idea Group Publishing. 73. Klein, E. (2001). Using information technology to eliminate layers of bureaucracy. National Public Accountant, 46(4): Korhonen, J. (2014). Big Data Big Deal for Organization Design? Journal of Organization Design, 3(1): Khandwalla, P. N. (1972). Environment and its impact on the organization. International Studies of Management & Organization, 2(3): Lawler, E., Galbraith, J. (1994). Avoiding the Corporate Dinosaur Syndrome. Organizaonal Dynamics, Lawrence, P. R., Lorsch, J. W. (1967). Organization and Environment. Boston, MA: Harvard Business School. 78. Lawrence, P. R., Lorsch, J. W. (1967). Differentiation and Integration in Complex Organizations. Administrative Science Quarterly, 12(1): Leavitt, H., Whisler, T. (1958). Management in the 1980 s. Harvard Business Review, November 80. March, J. G., Simon, H. A. (1958). Organizations. New York: Wiley. 81. Manyika, J. et al. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity. McKinsey & Company: McKinsey Global Institute. 82. Manyika, J. et al. (2013). Disruptive technologies: Advances that will transform life, business and the global economy. McKinsey Global Institute. 83. March, J. G., Simon, H. A. (1958). Organizations. New York: John Wiley and Sons. 84. Mayer-Schonberger V., Cukier K. (2014). Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Eamon Dolan/Mariner Books. 85. McAfee, A., Brynjolfsson, E. (2012). Big Data: The Management Revolution. Harvard Business Review, Mendelson, H., Pillai, R. (1999). Information Age organizations, dynamics and performance. Journal of Economic Behavior & Organization, 38: Miles, R. E., Snow, C. (1978). Organizational Strategy, Structure, and Process. New York: McGraw-Hill. 12

13 88. Miles, R. E., Snow, C. (1984). Fit, failure, and the hall of fame. California Management Review, 26(3): Miles, R. E., Snow, C. (1986). Organizations: new concepts for new forms. California Management Review, 28(3): Miles, R. E. et al. (2009). The I-form organization. California Management Review, 51(4): Miles, R. E., et al. (2010). Designing Organizations to Meet 21st-Century Opportunities and Challenges. Organizational Dynamics, 39(2): Minelli, M., Chambers, M., Dhiraj, A. (2013). Big Data, Big Analytics. New Jersey: John Wiley & Sons. 93. Milisavljević, M. (2012). Strategijski menadžment. Beograd: Ekonomski fakultet. 94. Mintzberg, H. (1979). Structuring of Organizations. New Jersey: Prentice Hall. 95. Mintzberg, H. (1981). Organization design: fashion or fit? Harvard Business Review, Mintzberg, H. (1983). Structure in Fives: Designing Effective Organizations. New Jersey: Prentice Hall. 97. Morley, M., Garavan, T. (1995). Current themes in organizational design: implications for human resource development. Journal of European Industrial Training, 19(11): Mullins, L. (2005). Management and Organisational Behaviour. New Jersey: Prentice Hall. 99. Nadler, D., Tushman, M. (1997). Competing by Design: The Power of Organizational Architectures. New York: Oxford University Press Nadler, D., Tushman, M. (1999). The organization of the future: Strategic imperatives and core competencies for the 21 st century. Organizational Dynamics, 28(1): Nonaka, I. (1994). A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation. Organization Science, 5(1): Orlikowski, W., Robey, D. (1991). Information Technology and the Structuring of Organizations. Information Systems Research, 2(2): Overholt, M. H. (1997). Flexible Organizations: Using Organizational Design as a Competitive Advantage. Human Resource Planning, 20(1): Palmer, I., Dunford, R. (1997). Organizing for hyper-competition. New Zealand Strategic Management, 2(4): Palmer, I., Dunford, R. (2002). Out with the old and in with the new? The relationship between traditional and new organizational practices. The International Journal of Organizational Analysis, 10(3): Parmer, R., Cohn, D., Marshall, A. (2014). Driving innovation through data. New York: IBM Corporation Perrow, C. (1967). A framework for the comparative analysis of organizations. American Sociological Review, 32: Perrow, C. (1986). Complex Organizations. New York: Scott Foresman Perrow, C. (1999). Normal Accidents: Living With High-Risk Technologies. New Jersey: Princeton University Press Petković, M. (2011). Organizaciono ponašanje. Beograd: Ekonomski fakultet Petković, M., Aleksić Mirić, A., Božinović, I. (2011). Korporativno liderstvo i menadžment znanja. Sociologija, 53(1): Petković, M., Aleksić Mirić, A. (2011). Uticaj informacione tehnologije na organizationi dizajn i zaposlene. Operacioni menadžment u funkciji održivog ekonomskog rasta i razvoja Srbije (pp ). Beograd: Fakultet organizacionih nauka Petković, M., Lukić, J. (2013). Uticaj informacione tehnologije na dizajn organizacije: primer organizacije u zdravstvu. Sociologija, 55(3): Petković, M. (2013). Nove forme organizacionog dizajna kao faktor unapređenja konkurentnosti preduzeća. u: S. Lovreta, N. Janićijević, Konkurentnost preduzeća u Srbiji (pp ). Beograd: Ekonomski fakultet Petković, M. i sar. (2014). Organizacija. Beograd: Ekonomski fakultet Petković, M., Lukić, J. (2014). New Organizational Forms Supported by the Information and Communication Technology: The Case of Serbian ICT Industry. Facta universitatis: Economics and Organization, 11(2): Philips, J. (2013). Building a Digital Analytics Organization, Create Value by Integrating Analytical Processes, Technology, and People into Business Operations. New Jersey: FT Press Pinchot, G., Pinchot, E. (1994). The end of bureaucracy and the rise of the intelligent organization. San Francisco: Berrett-Koehler Porter, M., Wayland, R. E. (1995). Global Competition and the Localization of Competitive Advantage. Advances in Strategic Management, 11: Porter, M. (2001) Strategy and the Internet. Harvard Business Review, pp: Perrow, Ch. (1993). Complex organizations: a critical essay. New York: McGraw-Hill Prahalad, C. K., Hamel, G. (1990). The Core Competence of a Corporation. Harvard Business Review, 68(3):

14 123. Pugh, D. S., et al. (1969). The context of organizational structures. Administrative Science Quarterly, 14: Pugh, D. S., et al. (1968). Dimensions of Organizational Structure. Administrative Science Quarterly, 13(1): Puranam, P. (2012). A future of the Science of Organization design, Journal of Organization Design, 1(1): Pfeffer, J. (1998). The human equation. Boston, MA: Harvard Business School Quinn, J. B. (1992). The intelligent organization: A new paradigm. Academy of Management Executive, 6: Quinn, J. B., Anderson, P., Finkelstein, S. (1996). New forms of organizing. In H. Mintzberg, J. B. Quinn, The Strategy Process (pp ). New Jersey: Upper Saddle River Randolph, A., Dess, G. (1984). The Congruence Perspective of Organization Design: A Conceptual Model and Multivariate Research Approach. Academy of Management Review, 9(1): Romanelli, E. (1991). The Evolution of New Organizational Forms. Annual Review of Sociology, 17: Ross, J., Beath, C., Goodhue, D. (1996). Develop long-term competitiveness through IT assets. Sloan Management Review, 38(1): Ruef, M. (2002). Strong Ties, Weak Ties and Islands: Structural and Cultural Predictors of Organizational Innovation. Industrial and Corporate Change, 11(3): Sabherwal, R., Chan, Y. E. (2001) Alignment between business and IS strategies: A study of prospectors, analyzers and defenders. Information Systems Research, 12(1): Sarros, J.C., Gray, J., Densten, I.L. (2002). Leadership and its impact on organizational culture. International Journal of Business Strategy, 10(2): Simons, R. (2005). Levers of Organization Design: How managers use accountability systems for greater performance and commitment. Boston: Harvard Business School Press Siggelkow, N., Rivkin, J. W. (2005). Speed and Search: Designing Organizations for Turbulence and Complexity. Organization Science, 16(2): Stanford, N. (2007). Guide to organization design: Creating high-performing and adaptable enterprises, London: Profile Books Ltd Stankić, R. (2012). Poslovna informatika. Beograd: Ekonomski fakultet Stankić, R. (2014). Elektronsko poslovanje. Beograd: Ekonomski fakultet Schein, E. H. (2004). Organizational culture and leadership. San Francisco: Jossey-Bass Schmarzo, B. (2013). Big Data - Understanding How Data Powers Big Business. New Jersey: John Wiley & Sons Schreyögg, G., Sydow, J. (2010). Organizing for Fluidity? Dilemmas of New Organizational Forms. Organization Science, 21(6): Stipe, L. i sar. (2010). Menadžment odnosa sa kupcima. Beograd: Ekonomski fakultet Stubbs, E. (2014). Big data, big innovation : enabling competitive differentiation through business. New Jersey: John Wiley & Sons Shafritz J., Ott S., Jang Y. S. (2010). Classics of Organization Theory. Cengage Learning Tapscott, D. (1997). The Digital Economy: Promise and Peril In The Age of Networked Intelligence. McGraw Hill Companies Teece, D. J. (1987). Profiting from Technological Innovation: Implications for Integration, Collaboration, Licensing, and Public Policy. In D. J. Teece, The Competitive Challenge (pp ). Cambridge: Ballinger Tushman, M., Nadler, D. A. (1978). Information processing as an integrating concept in organizational design. Academy of Management Review, Tushman, M., Anderson P. (1986). Technological Discontinuities and Organizational Environments. Administrative Science Quarterly, 31(3): Turban, E., McLean E.,Wetherbe J. (2004). Information Technology for Management: Transforming Organizations in the Digital Economy. Canada: John Wiley & Sons Thompson, J. (1967). Organizations in Action. New York: McGraw-Hill Thomas, M. (1976). Technological Change and the Theory of the Firm: The American Locomotive Industry, Business History Review, 50(1): Thompson, J. D., Bates, F. L. (1957). Technology, organization, and administration. Administrative Science Quarterly, 2: Thomas, R. (1994). What Machines Can't Do. Cambridge: MIT Press Van de Ven, A., Marchall Scott, P. (1995). Explaining Development and Change in Organizations. Academy of Management Review, 20(3):