Adoção de Inteligência de Negócio e Big data Analytics (BDA) e Retorno sobre Investimento:
Um Estudo no Setor de Consumo Não Cíclico Listadas na B3 (Brasil-Bolsa-Balcão)
Keywords:
Big data, ROI, AnalyticsAbstract
O estudo parte do pressuposto teórico da Visão Baseada em Recursos (VBR) de que empresas que possuem recursos de Tecnologia da Informação (TI) tal como Big data e fazem sua aplicação tendem a criar valor ao negócio e conseguem obter maiores suas taxas de retorno sobre o investimento (ROI). Neste contexto, o objetivo do estudo é identificar o uso de big data pelas empresas listadas no setor de consumo não cíclico da B3 (Brasil-Bolsa-Balcão). Para tanto, foram analisadas 25 empresas que compõem esse setor. A pesquisa classifica-se como quali-quanti e caracteriza-se como exploratória e descritiva. Os dados da pesquisa foram coletados através de relatórios de apresentação institucional, de sustentabilidade, relatórios integrados, trimestrais e anuais. Para categorizar os dados da pesquisa segundo os construtos aplicações, dados, analíticos e impactos, utilizou-se o formulário adaptado de Chen, Chain e Storey (2012) e o tratamento dos dados se deu por meio da análise descritiva que explorou a descrição dos construtos do formulário na amostra pesquisada e a análise inferencial a partir do teste não paramétrico U de Mann-Whitney. Os achados apontam parcialmente que a adoção de capacidade ou recursos pode criar valor às empresas, nesse sentido. Esses resultados corroboram com os achados de Krishnamoorthi e Mathew (2018), de que os recursos tecnológicos de big data podem contribuir para gerar informações que adicionam valor à empresa, ou seja, que melhoram a rentabilidade dos investimentos. Essa evidência é suportada também pelo estudo de Bharadwaj (2000), em que, foi descoberto que as empresas com alta capacidade de TI tendem a superar uma amostra de empresas de controle em uma variedade de lucro e medidas de desempenho baseados nos custos, o que é determinante para a maximização da margem de lucro da empresa e assim a rentabilidade dos investimentos.
References
Amit, R., & Schoemaker, P. J. (1993). Strategic assets and organizational rent. Strategic management journal, 14(1), 33-46.
Andersen, O., & Kheam, L. S. (1998). Resource-based theory and international growth strategies: an exploratory study. International Business Review, 7(2), 163-184.
Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of management, 17(1), 99-120.
Beath, C., Becerra-Fernandez, I., Ross, J., & Short, J. (2012). Finding value in the information explosion. MIT Sloan Management Review, 53(4), 18.
Bharadwaj, A. S. (2000). A resource-based perspective on information technology capability and firm performance: an empirical investigation. MIS quarterly, 169-196.
Campos, F. R. (2015). A gestão da inovação em serviços intensivos em conhecimento: oportunidades e desafios do Big data.
Chen, H., Chiang, R. H., & Storey, V. C. (2012). Business intelligence and analytics: From big data to big impact. MIS quarterly, 36(4).
Collis, D. J. (1991). A resource‐based analysis of global competition: the case of the bearings industry. Strategic management journal, 12(S1), 49-68.
CSILLAG, J. (1995). Analise de valor: metodologia do valor: engenharia do valor, gerenciamento do valor, redução de custos. Racionalização. Administrativa, 4.
Davenport, T. H. (2014). Big data no trabalho. Elsevier Brasil.
Dierickx, I., & Cool, K. (1989). Asset stock accumulation and sustainability of competitive advantage. Management science, 35(12), 1504-1511.
Erevelles, S., Fukawa, N., & Swayne, L. (2016). Big data consumer analytics and the transformation of marketing. Journal of Business Research, 69(2), 897-904.
Furtado, L. P. (2017). Proposta de método para identificação e caracterização de criação de valor em cenários Big data.
Gil, A. C. (2008). Como elaborar projetos de pesquisa. São Paulo, 5(61), 16-17.
Grant, R. M. (1991). The resource-based theory of competitive advantage: implications for strategy formulation. California management review, 33(3), 114-135.
Gupta, M., & George, J. F. (2016). Toward the development of a big data analytics capability. Information & Management, 53(8), 1049-1064.
Harvard Business Review. (2013). Big data: o futuro da informação e dos negócios. [S.l.]: Serasa Experian, 24.
Japkowicz, N., & Stefanowski, J. (Eds.). (2016). Big data Analysis: New Algorithms for a New Society. Switzerland: Springer.
Krishnamoorthi, S., & Mathew, S. K. (2018). Business analytics and business value: A comparative case study. Information & Management, 55(5), 643-666.
Martins, V. F., & Pereira, V. S. (2011). Um ensaio teórico: A teoria Resource-Based View e a teoria Dynamic Capabilities. Pato de Minas.
Mazzega, L. C. (2016). Big data: oportunidades e desafios para os negócios, 56.
Mcafee, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big data: The Management Revolution. HarvardBusiness Review.
McGuire, T., Manyika, J., & Chui, M. (2012). Why Big data is the new competitive advantage. Ivey Business Journal, 1-4.
Moreira, D. A. (2002). Método fenomenológico na pesquisa. Cengage Learning Editores.
NOVO, R., & Neves, J. M. S. D. (2013). Inovação na inteligência analítica por meio do Big data: característica de diferenciação da abordagem tradicional. In Workshop de Pós-Graduação e Pesquisa do Centro Paula Souza (pp. 32-44).
Pereira, V. A. da S. (2016). Big data: um estudo em gestão empresarial, 86.
Persaud, A., & Schillo, S. (2017). Big data Analytics: Accelerating Innovation and Value Creation.
Taurion, C. (2014, 05). Conheça os 5 V’s do big data. iMasters. Retirado 08, 2018, de https://imasters.com.br/devsecops/conheca-os-5-vs-big-data
Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic management journal, 18(7), 509-533.
Vidgen, R., Shaw, S., & Grant, D. B. (2017). Management challenges in creating value from business analytics. European Journal of Operational Research, 261(2), 626-639.
Wernerfelt, B. (1984). A resource‐based view of the firm. Strategic management journal, 5(2), 171-180.
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