En tant que « Master » à l’Académie chinoise des technologies de l’information et des communications (CAICT), Justin Zhang a occupé des postes de direction dans de nombreuses entreprises parmi les meilleures au monde, telles que Sun Microsystems, IBM et Accenture. Au cours de sa carrière, il a publié plusieurs ouvrages sur la « gestion du cycle de vie de l’information » et « l’architecture des systèmes d’information pour l’avenir ».
Il a soutenu son Executive Doctorate of Business Administration (EDBA) en mars 2025, sur le thème « An Empirical Study on Realization of Data Value: Key Drivers and Challenges of Data Monetization in the Chinese Healthcare Industry » (en Français : « Une étude empirique sur la réalisation de la valeur des données : les principaux moteurs et défis de la monétisation des données dans le secteur chinois de la santé « ) sous la direction du professeur Jean-Fabrice Lebraty, iaelyon School of Management, Université Lyon 3, France.
Direction de thèse
Pr. Lebraty Jean-Fabrice
Thèse de DBA
Une étude empirique sur la réalisation de la valeur des données : les principaux moteurs et défis de la monétisation des données dans le secteur chinois de la santé
Résumé
1 : Introduction et contexte
L’objectif de cette thèse est d’étudier la réalisation de la valeur des données dans le flux d’éléments de données et d’analyser les différents facteurs favorables et défavorables qui favorisent ou entravent la réalisation de la valeur des données.
La raison du choix de ce sujet est que la Chine et même le monde entier attendent le flux d’éléments de données, mais dans la pratique, de nombreux facteurs tels que la politique, la technologie, le processus et la loi rendent difficile la réalisation de ce travail, et il est donc nécessaire d’analyser systématiquement les causes profondes et de proposer des solutions.
2 : Problèmes
Dans le processus de valorisation des données, il existe de nombreux facteurs favorables et défavorables, et il est nécessaire de trouver un cadre théorique approprié pour trier systématiquement la relation entre les différents facteurs et les quantifier, afin de persuader les différents décideurs et chercheurs théoriques dans la chaîne écologique de la circulation des éléments de données de concevoir les cadres politiques et juridiques corrects, et de comprendre et de résoudre les problèmes à partir du sommet.
Le modèle de DeLone et McLean n’a pas été utilisé dans la littérature pour analyser et résoudre les problèmes liés à la circulation des éléments de données et aux processus d’automatisation de l’IA.
3 : Objectifs et contributions
L’objectif de cette thèse est d’utiliser le modèle de DeLone et McLean comme cadre théorique pour étudier, parmi les différents éléments politiques, juridiques, technologiques et de processus des flux de facteurs de données, ceux qui jouent le rôle le plus important ou décisif dans la détermination de la valeur des données.
Dans le processus d’analyse, le modèle de DeLone et McLean est très systématique et précieux, mais ce modèle a été inventé à l’ère de l’information, et il doit être enrichi et optimisé à l’ère du numérique pour l’adapter à l’ère du numérique et de l’intelligence artificielle, ce qui est également la valeur académique de cette thèse.
4 : Méthodologie
La méthodologie de recherche utilisée dans ce document comprend une combinaison de séminaires, de questionnaires et d’analyses qualitatives et quantitatives.
5 : Principaux résultats
En utilisant le modèle de DeLone et McLean pour analyser et trier tous les éléments clés affectant le processus de réalisation de la valeur des données, par le biais d’entretiens avec plus de 50 DSI d’hôpitaux et d’organisations de soins de santé, il a été constaté que ce qui joue un rôle clé dans l’évaluation de la valeur des données est le traitement de la propriété des données, et le document propose d’utiliser le droit d’utilisation, le droit de traitement et le droit de bénéficier des données, etc. au lieu du traitement de la propriété, qui peut résoudre les problèmes juridiques. au lieu de traiter la propriété, ce qui peut résoudre les problèmes juridiques. Cela résoudrait les questions juridiques et simplifierait donc le problème, ce qui est une contribution à la gestion.
Dans le même temps, le modèle DeLone et McLean est optimisé et de nombreux nouveaux éléments sont ajoutés pour que le modèle D&M continue à jouer un rôle plus important à l’ère numérique.
6 : Implications
La valeur de cette thèse pour les décideurs politiques et les chercheurs théoriques dans le domaine des éléments de données réside dans le fait qu’elle identifie des problèmes clés dans le domaine des données chinoises, en particulier dans les soins de santé, et qu’elle fournit des solutions ciblées.
Il s’agit d’une étude systématique et complète des problèmes, avec un degré élevé de sophistication et de profondeur, et elle est très utile.
7 : Conclusion et Perspectives
La principale conclusion de cette thèse est que la route vers la réalisation de la valeur de la circulation des éléments de données est très longue, mais après une analyse systématique, les points de risque et les difficultés du voyage ont été identifiés, et ont été reconnus et appréciés par les autorités chinoises de gestion des données, et un consensus a été atteint avec de nombreux théoriciens, ce qui est la plus grande contribution de cette thèse à l’industrie chinoise.
La prochaine étape consistera à étendre ce cadre de recherche théorique à d’autres domaines que l’industrie des soins de santé, afin que la méthodologie et les conclusions de la recherche puissent être généralisées dans un modèle générique.