Preparação para a realização dos potenciais de ação (affordances) de Big Data Analytics em organizações: proposição de um framework
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10535 |
Resumo: | Esta pesquisa objetivou propor um framework teórico que detalhe como ocorre o processo de preparação para a realização dos potenciais de ação (affordances) de big data analytics (BDA) em organizações. Partindo do framework de realização de affordances (potenciais de ação) sugerido por Pozzi, Pigni e Vitari (2014), que demonstra a trajetória causal-temporal que leva affordances existentes a serem percebidas e então realizadas, produzindo um efeito organizacional, foi proposto um novo framework, no qual foi definida e inserida a etapa de PREPARAÇÃO. Esta etapa foi detalhada considerando-se os processos de Orquestração de Recursos (SIRMON et al., 2011; SIRMON; GOVE; HITT, 2008) para entender as ações necessárias para preparar a organização para utilizar o BDA. O framework proposto, em sua versão inicial, embasou a análise de dados de pesquisa empírica, na qual se utilizou o método de estudo de casos múltiplos com três organizações que implantaram ou estavam implantando BDA em seus processos decisórios. O framework proposto inicialmente foi aprimorado a partir dos dados empíricos. Assim, em sua versão final, ele amplia a compreensão da complexidade envolvida nos principais processos, atividades e metodologias que levaram as organizações estudadas a se prepararem, a superar desafios e a gerar capacidades que permitem a elas realizar as affordances de BDA. Essas ações de preparação envolvem: (a) mobilização (identificação) dos recursos e capacidades necessárias, (b) estruturação do portfólio de recursos de tecnologia, pessoais e organizacionais, (c) agregação desses recursos para geração de capacidades e (d) coordenação das capacidades para integrar processos e setores, e engajar os usuários das soluções de BDA para seu uso. Além disso, a ambidestria organizacional mostrou-se fundamental desde o início dos projetos de implantação de BDA. No decorrer dos processos, observou-se a necessidade do desenvolvimento de uma cultura baseada em dados, de inovação e de aprendizado com a prática. A originalidade da tese está em complementar o entendimento do processo de realização de affordances detalhando uma nova etapa (preparação), a partir da consideração dos processos de Orquestração de Recursos, além de o framework proposto sugerir novos entendimentos sobre a relação causal-temporal entre as etapas desse processo. |
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2021-11-18T12:14:55Z2021-11-18T12:14:55Z2021-09-22Submitted by Anna Barbara Alves Beraldine (annabarbara@unisinos.br) on 2021-11-18T12:14:54Z No. of bitstreams: 1 Luisa Mariele Strauss_.pdf: 9867582 bytes, checksum: fb17614899b668748f04bc52a7a84448 (MD5)Made available in DSpace on 2021-11-18T12:14:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luisa Mariele Strauss_.pdf: 9867582 bytes, checksum: fb17614899b668748f04bc52a7a84448 (MD5) Previous issue date: 2021-09-22Esta pesquisa objetivou propor um framework teórico que detalhe como ocorre o processo de preparação para a realização dos potenciais de ação (affordances) de big data analytics (BDA) em organizações. Partindo do framework de realização de affordances (potenciais de ação) sugerido por Pozzi, Pigni e Vitari (2014), que demonstra a trajetória causal-temporal que leva affordances existentes a serem percebidas e então realizadas, produzindo um efeito organizacional, foi proposto um novo framework, no qual foi definida e inserida a etapa de PREPARAÇÃO. Esta etapa foi detalhada considerando-se os processos de Orquestração de Recursos (SIRMON et al., 2011; SIRMON; GOVE; HITT, 2008) para entender as ações necessárias para preparar a organização para utilizar o BDA. O framework proposto, em sua versão inicial, embasou a análise de dados de pesquisa empírica, na qual se utilizou o método de estudo de casos múltiplos com três organizações que implantaram ou estavam implantando BDA em seus processos decisórios. O framework proposto inicialmente foi aprimorado a partir dos dados empíricos. Assim, em sua versão final, ele amplia a compreensão da complexidade envolvida nos principais processos, atividades e metodologias que levaram as organizações estudadas a se prepararem, a superar desafios e a gerar capacidades que permitem a elas realizar as affordances de BDA. Essas ações de preparação envolvem: (a) mobilização (identificação) dos recursos e capacidades necessárias, (b) estruturação do portfólio de recursos de tecnologia, pessoais e organizacionais, (c) agregação desses recursos para geração de capacidades e (d) coordenação das capacidades para integrar processos e setores, e engajar os usuários das soluções de BDA para seu uso. Além disso, a ambidestria organizacional mostrou-se fundamental desde o início dos projetos de implantação de BDA. No decorrer dos processos, observou-se a necessidade do desenvolvimento de uma cultura baseada em dados, de inovação e de aprendizado com a prática. A originalidade da tese está em complementar o entendimento do processo de realização de affordances detalhando uma nova etapa (preparação), a partir da consideração dos processos de Orquestração de Recursos, além de o framework proposto sugerir novos entendimentos sobre a relação causal-temporal entre as etapas desse processo.This research proposed a theoretical framework that details how the preparation process for Big Data Analytics (BDA) affordances (action potentials) actualization occurs in organizations. Starting from the framework suggested by Pozzi, Pigni and Vitari (2014), which demonstrates the causal-temporal process that leads affordances existence to be perceived and then, to be actualized to produce an organizational effect, we proposed a new framework, in which we introduced the PREPARATION step. This step considered the Resource Orchestration processes (SIRMON et al., 2011; SIRMON; GOVE; HITT, 2008), to understand the required actions to prepare the organization to use BDA. The proposed framework, in its initial version, based the analysis of empirical research data, which used the method of multiple cases study with three organizations that implemented (or were implementing) BDA in their decision-making processes. Such empirical data allowed us to improve the initially proposed framework. The framework final version broadens the understanding of the complexity involved in processes, activities and methodologies that led the organizations analyzed to prepare themselves to overcome challenges and generate capabilities that allow them to actualize BDA affordances. These preparation actions involve: (a) mobilization (identification) of the necessary resources and capabilities to use BDA, (b) structuring the portfolio of technological, personal and organizational resources, (c) aggregation of these resources for capabilities generation and (d) coordination of capabilities to integrate processes and sectors and to engage BDA users solutions. In addition, organizational ambidexterity has been fundamental since the beginning of BDA structuring projects. During the processes, we observed the need to develop innovation, learning with practice and data driven culture. The originality of the research is to increase the understanding of the process of Affordances Actualization, detailing a new step (preparation), using the lens of Resources Orchestration processes, and suggesting new understandings about the causaltemporal relationship between the steps of the process represented by the proposed framework.NenhumaStrauss, Luisa Marielehttp://lattes.cnpq.br/7376490472121386http://lattes.cnpq.br/7550820294257183Klein, Amarolinda Iara da Costa ZanelaUniversidade do Vale do Rio dos SinosPrograma de Pós-Graduação em AdministraçãoUnisinosBrasilEscola de Gestão e NegóciosPreparação para a realização dos potenciais de ação (affordances) de Big Data Analytics em organizações: proposição de um frameworkACCNPQ::Ciências Sociais Aplicadas::AdministraçãoTeoria das affordancesOrquestração de recursosEstudo de casoBig dataAnalyticsAffordance theoryResource orchestrationCase studyinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10535info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos)instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)instacron:UNISINOSORIGINALLuisa Mariele Strauss_.pdfLuisa Mariele Strauss_.pdfapplication/pdf9867582http://repositorio.jesuita.org.br/bitstream/UNISINOS/10535/1/Luisa+Mariele+Strauss_.pdffb17614899b668748f04bc52a7a84448MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82175http://repositorio.jesuita.org.br/bitstream/UNISINOS/10535/2/license.txt320e21f23402402ac4988605e1edd177MD52UNISINOS/105352021-11-18 09:15:52.562oai:www.repositorio.jesuita.org.br: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 Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.repositorio.jesuita.org.br/oai/requestopendoar:2021-11-18T12:15:52Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)false |
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