Fatores críticos de sucesso para ferramentas de Business Analytics.

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Sayão, Cezar
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Big data; Business analytics; Business intelligence; Decision making process; Modelagem de equações estruturais; Structural equation modeling; Tomada de decisão
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-06122017-084855/

Atualmente vivemos em uma sociedade com a maior quantidade de dados já disponíveis em toda a história, e ao mesmo tempo que ocorre o crescimento desta vasta quantidade de informações dispersas, os ambientes empresariais tornaram-se cada vez mais complexos e competitivos. Nos quais gestores necessitam detectar e, se possível, prever tendências para estruturar planos de ação através de análises simples e/ou, por vezes, extremamente complexas dos dados. Dessa forma, o potencial impacto nas organizações referentes à utilização dessas informações em sua gestão tem chamado a atenção tanto de executivos com de pesquisadores. Esta pesquisa buscou identificar os fatores de sucesso de sistemas de Business Analytics (BA) e avaliar empiricamente suas relações de causalidade, sendo utilizada a metodologia de pesquisa científica de Levantamento tipo Survey e a técnica estatística de Modelagem de Equações Estruturais. Além de contribuir com a expansão do conhecimento relacionado a área de Business Analytics, esta dissertação apresentou uma discussão e proposta de delimitação do conceito de BA frente demais termos relacionados a literatura de sistemas de suporte a decisão (i.e. BI, Big Data e Inteligência Competitiva) e a estruturação de uma ferramenta de mensuração de sucesso de SI de BA baseado no modelo apresentado por Delone e McLean. Após a delimitação do conceito de BA, foi discutido os fatores críticos de sucesso (FCS) presentes na literatura e suas particularidades frente a sistemas transacionais (e.g. Enterprise Resource Planning). Os quais foram estruturados em 3 dimensões e 4 construtos: Tecnologia (Qualidade dos dados), Cultura organizacional (Gestão Baseada em Fatos e Engajamento dos executivos) e Pessoas (Qualidade da Equipe). Nesta análise, a Cultura Organizacional apresentou a maior relevância no sucesso de SI (i.e. Uso da Informação e Impacto Individual) dentre as 3 dimensões. Como alta impacto tanto do engajamento dos executivos, como da Cultura organizacional de gestão baseada em fatos.