O impacto no desempenho financeiro das empresas com a implementação de capacidades de Big Data Analytics: uma visão comparando a percepção dos executivos e a realidade dos números de mercado

dc.contributor.advisorEid Júnior, William
dc.contributor.authorSchur, Rafael Dan
dc.contributor.memberMinardi, Andrea
dc.contributor.memberMaçada, Antônio Carlos Gastaud
dc.contributor.memberFrancisco, Eduardo de Rezende
dc.contributor.memberRochman, Ricardo Ratner
dc.contributor.unidadefgvEscolas::EAESPpor
dc.date.accessioned2021-04-16T21:19:02Z
dc.date.available2021-04-16T21:19:02Z
dc.date.issued2021-03-17
dc.description.abstractA atividade gerencial sempre incluiu tomar decisões e monitorar se estas estão sendo executadas adequadamente. O processo de tomada de decisão tem evoluído bastante com a adoção de uma ampla gama de ferramentas originadas nos avanços da ciência de dados, conhecidas como Big Data Analytics (BDA). As empresas têm investido muito nas capacidades de gestão, de tecnologia e de conhecimento, coletivamente as capacidades de BDA (BDAC) necessárias para implementar com sucesso o BDA, porém, existe um questionamento se estes investimentos realmente criam desempenho financeiro acima da média, quando medidos por meio de indicadores financeiros factuais Esta pesquisa tem por objetivo avaliar o impacto no desempenho financeiro das empresas com a implementação das BDAC, trazendo uma visão comparativa da percepção dos executivos e da realidade dos números de mercado. O resultado obtido indica que os executivos percebem uma relação direta e positiva das BDAC com o desempenho financeiro das empresas. A pesquisa também demonstrou a existência de relação direta e positiva das BDAC com a produtividade da empresa, medida através do crescimento médio anual das receitas, contudo, não demonstrou a existência de relação direta com outros indicadores factuais de desempenho financeiro. Estes resultados foram obtidos com a aplicação de modelagem por equações estruturais por mínimos quadrados parciais (PLS-SEM), a partir dos dados coletados por intermédio de uma pesquisa primária com 69 empresas brasileiras listadas na Bolsa de Valores de São Paulo (B3) realizada entre julho e setembro de 2020, complementada com dados de desempenho financeiro para 57 destas empresas para os anos de 2018 e 2019. Dentre as capacidades que refletem as BDAC, as capacidades humanas, relacionadas com a capacidade de gestão e a capacidade de conhecimento, são as que mais contribuem para a obtenção de desempenho financeiro superior. A adoção destas capacidades humanas, em adição a capacidade de tecnologia necessária para processar o BDA, resulta em ganhos de produtividade e cria impacto positivo no desempenho financeiro das empresas.por
dc.description.abstractManagerial activity has always included making decisions and monitoring whether they are being carried out properly. The decision-making process has evolved considerably with the adoption of a wide range of tools originating from the advances in data science, known as Big Data Analytics (BDA). Companies have invested heavily in management, technology and knowledge capabilities, collectively the BDA capabilities (BDAC), needed to successfully implement the BDA, however, there is a question as to whether these investments actually create above-average financial performance when measured through factual financial indicators This research aims to assess the impact on companies financial’ performance with the implementation of BDAC, bringing a comparative view of the executives’ perception and the reality of the market numbers. The result obtained indicates that executives perceive a direct and positive relationship between BDAC and the financial performance of companies. The survey also demonstrated the existence of a direct and positive relationship between BDAC and the company’s productivity, measured through the average annual growth of revenues, however, it did not demonstrate the existence of a direct relationship with other factual indicators of financial performance. These results were obtained with the application of structural equations modeling by partial least squares (PLS-SEM), from the data collected through a primary research with 69 Brazilian companies listed on the São Paulo Stock Exchange (B3) carried out among July and September 2020, complemented with financial performance data for 57 of these companies for the years 2018 and 2019. Among the capabilities that reflect BDAC, human capabilities, related to management capability and knowledge capability, contribute more to obtain superior financial performance. The adoption of these human capabilities, in addition to the technology capability needed to process the BDA, results in productivity gains and creates a positive impact on the financial performance of companies.eng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10438/30360
dc.language.isopor
dc.rights.accessRightsopenAccesseng
dc.subjectBig Data Analytics (BDA)eng
dc.subjectData Scienceeng
dc.subjectBusiness performanceeng
dc.subjectStructural Equations Modeling by Partial Least Squares (PLSSEM)eng
dc.subjectCiência de Dadospor
dc.subjectCapacidades de Big Data Analytics (BDAC)por
dc.subjectDesempenho empresarialpor
dc.subjectModelagem por Equações Estruturais por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-SEM)por
dc.subject.areaAdministração de empresaspor
dc.subject.bibliodataEmpresas - Finançaspor
dc.subject.bibliodataDesempenhopor
dc.subject.bibliodataBig datapor
dc.subject.bibliodataProcesso decisório - Processamento de dadospor
dc.subject.bibliodataSistemas de suporte de decisãopor
dc.titleO impacto no desempenho financeiro das empresas com a implementação de capacidades de Big Data Analytics: uma visão comparando a percepção dos executivos e a realidade dos números de mercadopor
dc.typeThesiseng
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
Tese Rafael Dan Schur 20210413.pdf
Tamanho:
1.22 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
PDF
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
4.6 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição: