• No se han encontrado resultados

ARTÍCULOS CIENTÍFICOS PUBLICADOS POR MIEMBROS DEL DEPARTAMENTO

In document CURSO 2020 - 2021 (página 39-50)

The processes of the within­case analysis discussed above were applied to the transcripts of  the 10 cases in this study. This allowed us to capture a framework of factors from each case. 

Although factors captured from all of the cases are documented in Appendix C – Within­Case  Analysis, a framework of factors for each case is discussed in this section. This allows us to  highlight the case study findings from each case organisation, thus presenting a summary of  findings from the within­case analysis for each of the 10 cases in this study.

The first case is C01. Table 5.1 shows that this case was a London based OSS consulting firm  which used an OSS­only software platform. The interview recording with the participant in  this case was transcribed (see Appendix B.1 – Transcript of Case C01). The data collected  from this case were very useful as a sample that represents a diverse use of OSS by an IT  consultant in a major city such as London.

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.1 – Data Analysis of Case C01) which are summarised as follows. The relative advantage  factors identified were: license cost­saving; license­audit cost­saving; extend use of hardware; 

maintenance cost; extensibility; and reliability. The complexity factors identified were: lack of  drivers and lack of applications. The compatibility factors identified were: server platform; 

interoperability;   functionality;   and   supports   legacy­hardware.   The   peer   influences   factors  identified were: support community; growing OSS­community; lack of government support; 

and software monopoly. The self efficacy factors identified were: core IT­skills; resistance to  change;   lack   of   awareness;   and   management   support.   Finally,   the   resource   facilitating 

Chapter 5: Data Analysis 110

condition factor identified was capital investment. No superior influences and technology  facilitating conditions factors were identified in case C01.

The second case is C02. Table 5.1 shows that this case was an East Sussex based consultancy  firm which used a mixed software platform. The interview recording with the participant in  this case was transcribed (see Appendix B.2 – Transcript of Case C02). The data collected  from this case were very useful as a sample that represents a mixed software environment of  OSS and non­OSS platforms for the firm's diverse IT applications, including web database  software and embedded systems development and consulting.

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.2 – Data Analysis of Case C02) which are summarised as follows. The relative advantage  factors identified were license cost­saving, environmental cost, energy cost, costs of complex  IT­needs, ease of use, positive image,  flexible support,  ease of modification, total cost of  ownership,   and   extensibility.   The   complexity   factors   identified   were   lower   quality   of  interfaces,   poor  interoperability,   scalability,   desktop   maturity,   lack   of  drivers,   and   lack   of  applications.   The   compatibility   factors   identified   were   multi­platform   applications,  functionality,   and   supports   legacy­hardware.   The   peer   influences   factors   identified   were  social­interaction issues, lack of government support, software monopoly, and loss of OSS­

developers. Finally, the self efficacy factors identified were innovativeness, IT support, and  management support. No superior influences, resource facilitating conditions and technology  facilitating conditions factors were identified in case C02.

The   third   case   is   C03.   Table   5.1   shows   that   this   case   was   an   OSS   support   services,  consultation and configuration firm based in Manchester. The interview recording with the  participant in this case was transcribed (see Appendix B.3 – Transcript of Case C03). The data  collected from this case were very useful as a sample that represents a mixed software and  hardware   computing   environment   of   OSS   and   non­OSS   platforms.   These   environments  allowed the staff to use flexible applications and servers for their office IT­needs such as  Internet  communication,  document   processing   and  web  development,   even   using  flexible  choice of underlying computing hardware, including Macs and commodity PC hardware.

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.3 – Data Analysis of Case C03) which are summarised as follows. The relative advantage  factors   that   were   identified   are   license­audit   cost­saving,   extensibility,   reliability,   server  hardware support, training aid, diverse documentation, and flexible support. The complexity 

K. Mijinyawa

Chapter 5: Data Analysis 111

factor identified is lack of drivers. The compatibility factors identified were functionality and  software maturity. The peer influences factor identified was lack of government support. The  superior influences factors   identified  were print media  and  Web  media. The self  efficacy  factors   identified   were:   lack   of   awareness;   core   IT­skills;   and   resistance   to   change.   The  resource facilitation condition factor identified was capital investment. Finally, the technology  facilitation   condition   factors   identified   were   hardware­infrastructure   and   Internet  connectivity.

The fourth case is Case 04. Table 5.1 shows that this case was a software development firm  based in Wakefield. The interview recording with the participant in this case was transcribed  (see Appendix B.4 – Transcript of Case C04). The data collected from this case were very  useful as  a sample that can  support  information   gathered  from firms  that  use only  OSS  platforms.   This  firm  used  an   OSS­only   platform  for  its   business  functions   which  centred  around web and database systems development.

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.4 – Data Analysis of Case C04) which are summarised as follows. The relative advantage  factors that were identified are license cost­saving, security, ease of maintenance, ease of use,  flexible IT­solutions, flexible support, and trialability. The compatibility factors identified were  functionality,   server   platform,   and   hardware   compatibility.   The   peer   influences   factor  identified is support community. Finally, the self efficacy factors identified were core IT­skills,  management support, and IT support. No complexity, superior influences, resource facilitating  conditions and technology facilitating conditions factors were identified in case C04.

The   fifth   case   is  C05.   Table   5.1   shows   that   this   case  was  a   Cambridge   based   firm   that  specialised in the development of software for embedded systems and in doing so, this firm  used   OSS­only   platform.   The   interview   recording   with   the   participant   in   this   case   was  transcribed (see Appendix B.5 – Transcript of Case C05). The data collected from this case  were very useful as a sample that showed the diverse application of OSS not just as an office  software, but, also as a software platform that is widely recognised in the embedded systems  industry.

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.5 – Data Analysis of Case C05) which are summarised as follows. The relative advantage  factors identified were license cost­saving, ease of maintenance, flexible support, extensibility,  and   trialability.   The   compatibility   factors   identified   were   hardware   compatibility   and 

Chapter 5: Data Analysis 112

functionality. The peer influences factors identified were support community and national IT­

security. The superior influences factor identified was Web media. The self efficacy factors  identified were: IT support, core IT­skills, lack of skilled IT­staff, and innovativeness. The  resource facilitation condition factor identified was capital investment. Finally, the technology  facilitation   condition   factor   identified   was   Internet   connectivity.   No   complexity   and  technology facilitating conditions factor were identified in case C05.

The sixth case is C06. Table 5.1 shows that this case was a firm that used OSS­only platform  to provide OSS consultancy and services in North Yorkshire. The interview recording with the  participant in this case was transcribed (see Appendix B.6 – Transcript of Case C06). The data  collected from this case were very useful as a sample that can support information gathered  from other firms that use only OSS platforms but also present a geographical diversity to the  use of OSS among the IT SMEs.

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.6 – Data Analysis of Case C06) which are summarised as follows. The relative advantage  factors   identified   were   flexible   support,   no   license   cost,   reliability,   and   extend   use   of  hardware. The complexity factors identified were lack of documentation and lack of drivers. 

The compatibility factor identified was hardware compatibility. The peer influences factors  identified were support community and government IT­policies. The superior influences factor  identified was Web media. Finally, the self efficacy factors identified were innovativeness and  core   IT­skills.   No   superior   influences,   resource   facilitating   conditions   and   technology  facilitating conditions factors were identified in case C06.

The seventh case is C07. Table 5.1 shows that this case was a Microsoft partner company that  is   based   in   Uxbridge.   This   firm   used   non­OSS   platform   and   therefore   is   an   interesting  variation from all other cases in this study. The interview recording with the participant in  this case was transcribed (see Appendix B.7 – Transcript of Case C07). The data collected  from this case were very useful as a sample that allowed us to see some difference in factors  related to OSS and non­OSS adoption by the IT SMEs. However, this case also allowed us to  see some factors that were common among IT SMEs that used OSS or non­OSS platforms. 

Thus, this case provided the opportunity to begin to identify some theoretically generalisable  factors influencing the adoption of OSS by IT SMEs.

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.7 – Data Analysis of Case C07) which are summarised as follows. The relative advantage 

K. Mijinyawa

Chapter 5: Data Analysis 113

factors identified were limited cost­saving, limited free­support, reliability, flexible IT­choice,  and basic  modifications.  The complexity factors identified were software defect and legal  restrictions.   The   compatibility   factors   identified   was   hardware   compatibility.   The   peer  influences   factor   identified   was   good   vendor­relationship.   The   superior   influences   factor  identified   was   Web   media.   The   self   efficacy   factors   identified   were   core   IT­skills   and   IT  support. The resource facilitation condition factor identified was capital investment. Finally,  the technology facilitation condition factor identified was IT hardware.

The eighth case is C08. Table 5.1 shows that this case was an IT consulting, support services  and   development   firm   that   is   based   in   Manchester.   The   interview   recording   with   the  participant in this case was transcribed (see Appendix B.8 – Transcript of Case C08). The data  collected from this case were very useful as a sample case which not only used an OSS­only  platform but also claimed to have made software contributions back to the OSS community. 

This makes this case a rare example of contributing SMEs. However, this can be expected  from the variety of advanced programming OSS packages which they used for their business.

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.8 – Data Analysis of Case C08) which are summarised as follows. The relative advantage  factors identified were license cost­saving, extensibility, and reliability. The complexity factors  identified were complex to deploy and lack of drivers. The compatibility factors identified  were hardware compatibility and server platform. The peer influences factor identified was  government IT­policies. The self efficacy factors identified were core IT­skills, resistance to  change,   IT   support,   and   management   support.   The   resource  facilitation   condition   factor  identified   was   capital   investment.   Finally,   the   technology   facilitation   condition   factor  identified was Ethernet technologies. No superior influences factor were identified in case  C08.

The ninth case is C09. Table 5.1 shows that this case was a software systems development and  support firm based in Buckinghamshire. The interview recording with the participant in this  case was transcribed (see Appendix B.9 – Transcript of Case C09). The data collected from  this case were very useful as a sample that can support information gathered from firms that  used a mixed software platform. 

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.9 – Data Analysis of Case C09) which are summarised as follows. The relative advantage  factors   identified   were   license­audit   cost­saving,   extensibility,   flexible   support,   backward 

Chapter 5: Data Analysis 114

compatibility, flexible IT­solutions; and trialability. The complexity factors identified were lack  of local­support and lack of drivers.  The compatibility factors identified were  functionality,  standard user­interface, hardware compatibility, and multi­platform applications.  The peer  influences   factors   identified   were  support   community,   social   interaction   issues,   multi­

language support, and lack of government support. The superior influences factor identified  was   Web   media.  The   self   efficacy   factors   identified   were  core   IT­skills,   IT   support,  management support, and innovativeness. The resource facilitation condition factor identified  is   capital   investment.   Finally,   the   technology   facilitation   condition   factor   identified   was  Internet connectivity.

The  tenth  case is  C10.   Table  5.1   shows   that  this   case  was  a   web   services  and   software  development firm based in Scotland. The interview recording with the participant in this case  was transcribed (see Appendix B.10 – Transcript of Case C10). The data collected from this  case were very useful as a sample that provided geographical diversity to the selection of IT  SMEs in this study and also support information gathered from firms that used a mixed  software platform.

The within­case analysis in this case led to the identification of various factors (see Appendix  C.10 – Data Analysis of Case C10) which are summarised as follows. The relative advantage  factors identified were license cost­saving, security, extensibility, independent verification, and  flexible support. The compatibility factors identified were functionality and supports legacy­

hardware. The peer influences factors identified were peer initiation and lack of government  support. The superior influences factor identified were print media and Web media. The self  efficacy factor identified was lack of awareness. Finally, the technology facilitation condition  factor identified was Internet connectivity. No complexity and resource facilitating conditions  factor were identified in case C10.

Following the presentation of factors identified in each case organisation, the next stage of  the data analysis explores the logical replication (Creswell et al. 2007; Tellis 1997; Yin 1994)  of   factors   across   all   cases.   This   leads   to   the   triangulation   of   sources   of   evidence   and  determines the extent of analytical generalisability of the factors identified in the within­case  analysis in this study.

K. Mijinyawa

Chapter 5: Data Analysis 115

In document CURSO 2020 - 2021 (página 39-50)