Modelo de maturidade para o uso de Big Data Analytics em startups
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Data
2023-02-15Primeiro membro da banca
Dresch, Aline
Segundo membro da banca
Borchardt, Miriam
Terceiro membro da banca
Simonetto, Eugênio de Oliveira
Quarto membro da banca
Löbler, Mauri Leodir
Metadata
Mostrar registro completoResumo
Com o avanço do uso da internet, popularizou-se o termo startup para designar
empresas inovadoras em fase inicial de prospecção. Além disso, a internet reúne uma
grande quantidade dados que vêm sendo constantemente gerados a partir de diversas
fontes, tornando-se Big Data. Nesse contexto, a nova era da economia de dados
possibilita novos modelos de negócios disruptivos embasados na análise desses
dados, o que pode ser apoiado por startups. Em meio a isso, as startups podem utilizar
modelos de maturidade como ferramenta para autoavaliação, o que possibilita
verificar a sua preparação em incorporar análise de dados aos seus modelos de
negócio. Diante desse cenário, a presente tese buscou construir um modelo de
maturidade para avaliar e orientar startups em sua jornada de uso de Big Data
Analytics. Para além, identificaram-se os níveis, as dimensões, os itens e subitens
necessários ao uso de Big Data Analytics nas startups, bem como estabeleceu-se um
painel de debate Delphi sobre os elementos necessários ao uso de Big Data Analytics
nas startups. Esse modelo foi consolidado através dos argumentos e avaliações do
painel de especialistas e, então, o comportamento do modelo no campo de pesquisa
foi analisado através do retorno das startups durante a aplicação do modelo real. Para
tal, adotou-se DRS - Design Science Research - como método de pesquisa. Desse
modo, trabalhou-se com natureza de pesquisa aplicada por meio da geração de
conhecimento prático e prescritivo através da apresentação de viabilidade de
utilização. A abordagem da pesquisa foi qualitativa e orientada ao processo. Com
base no procedimento do DSR, realizaram-se duas revisões de literatura. Em um
segundo momento, um estudo de campo com startups e a análise dos eixos temáticos
do EnAnpad delineou a classe de problemas. Assim, um modelo de maturidade foi
proposto por meio de um raciocínio abdutivo e foi submetido ao levantamento através
do método Delphi. A avaliação do modelo esboçado ocorreu com a aplicação prática
em startups de excelência em uso de Big Data Analytics e, para os ajustes
necessários, foram utilizados os apontamentos do campo e foi realizada uma
entrevista com especialista. Obteve-se, então, um modelo de maturidade útil e
aplicável para apoiar a solução do problema e, além dele, construiu-se uma planilha
de cálculo para a automatização dos resultados. Também, apresentou-se uma análise
do desenvolvimento teórico sobre o campo, sobre o instrumento e sobre o objeto de
pesquisa. Outrossim, foram propostos um modelo de maturidade não-linear e outro
helicoidal. Desse modo, este estudo trouxe avanços para o campo acadêmico e
contribuições gerenciais.
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