dc.creator | Romio, Alexsandra Matos | |
dc.date.accessioned | 2023-04-11T20:57:15Z | |
dc.date.available | 2023-04-11T20:57:15Z | |
dc.date.issued | 2023-02-15 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/28625 | |
dc.description.abstract | With the advancement of internet use, the term startup became popular to designate
innovative companies in their initial prospecting phase. In addition, the internet gathers
a large amount of data which is constantly being generated from various sources,
becoming Big Data. In this context, the new era of the data economy enables new
disruptive business models based on the analysis of said data, which can be supported
by startups. Amidst this, startups can use maturity models as a tool for selfassessment, which makes it possible to verify their preparation in incorporating data
analysis into their business models. Given this scenario, this thesis sought to build a
maturity model to evaluate and guide startups in their journey of using Big Data
Analytics. In addition, the levels, dimensions, items and sub-items necessary for Big
Data Analytics usage in startups were identified, and a Delphi debate panel was
established on the elements necessary for Big Data Analytics usage in startups. This
model was consolidated through the arguments and evaluations of the panel of experts
and, then, the model behavior in the research field was analyzed via startups feedback
during the application of the real model. For this, DRS - Design Science Research -
was adopted as a research method. Thus, we used the nature of applied research
through the generation of practical and prescriptive knowledge through the
presentation of use feasibility. The research approach was qualitative and processoriented. Based on the DSR procedure, two literature reviews were performed. In a
second moment, a field study with startups and the analysis of the thematic axes of
EnAnpad outlined the class of problems. Thus, a maturity model was proposed through
abductive reasoning and was submitted to the survey through the Delphi method. The
outlined model evaluation took place during its practical application in startups of
excellence in Big Data Analytics usage and, for the necessary adjustments, notes from
the field were used and an interview with a specialist was carried out. A useful and
applicable maturity model was then obtained to support the solution of the problem
and, in addition to it, a calculation spreadsheet was built to automate the results. Also,
an analysis of the theoretical development on the field, on the instrument and on the
research object was presented. Furthermore, a non-linear and a helical maturity model
were proposed. Thus, this study brought advances to the academic field and
managerial contributions. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Big Data Analytics | eng |
dc.subject | Startups | eng |
dc.subject | Modelo de maturidade | por |
dc.subject | Startups business | eng |
dc.subject | Maturity model | eng |
dc.title | Modelo de maturidade para o uso de Big Data Analytics em startups | por |
dc.title.alternative | Maturity model for statups companies Big Data Analytics | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.description.resumo | 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. | por |
dc.contributor.advisor1 | Bobsin, Debora | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9741757650191659 | por |
dc.contributor.referee1 | Dresch, Aline | |
dc.contributor.referee2 | Borchardt, Miriam | |
dc.contributor.referee3 | Simonetto, Eugênio de Oliveira | |
dc.contributor.referee4 | Löbler, Mauri Leodir | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/5114024839768228 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Administração | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Administração | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Sociais e Humanas | por |