Intention to adopt big data in supply chain management: A brazilian perspective [Original version]

Intenção de adoção de Big Data na cadeia de suprimentos: Uma perspectiva brasileira
Intención de adopción de big data en la cadena de suministros: Una perspectiva brasileña
Citar

APA

Queiroz, M. M. de., Pereira, S. C. F. (2019). Intention to adopt big data in supply chain management: A brazilian perspective [Original version]. RAE-Revista de Administração de Empresas (Journal of Business Management), 59(6), 389-401. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-759020190605

ABNT

QUEIROZ, M. M. de.; PEREIRA, S. C. F. Intention to adopt big data in supply chain management: A brazilian perspective [Original version]. RAE-Revista de Administração de Empresas (Journal of Business Management), v. 59, n. 6, november-december, p.389-401, 2019. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-759020190605

Maciel M. de Queiroz - Universidade Paulista, Programa de Pós-graduação em Administração, São Paulo, SP e Brazil - Other articles of this author
Susana Carla Farias Pereira - FGV EAESP - Other articles of this author

 

ABSTRACT

Big data applications have been remodeling several business models and provoking strong radical transformations in supply chain management (SCM). Supported by the literature on big data, supply chain management, and the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT), this study aims to evaluate the variables that influence the intention of Brazilian SCM professionals to adopt big data. To this end, we adapted and validated a previously developed UTAUT model. A survey of 152 supply chain respondents revealed that facilitating conditions (e.g., IT infrastructure) have a high influence on their intention to adopt big data. However, social influence and performance expectancy showed no significant effect. This study contributes to the practical field, offering valuable insights for decision-makers considering big data projects. It also contributes to the literature by helping minimize the research gap in big data in the Brazilian context.

 

KEYWORDS | Big data, supply chain management, adoption, survey, partial least squares structural equation modeling.

 

RESUMO

As aplicações de big data têm remodelado vários modelos de negócios e provocado grandes transformações na gestão da cadeia de suprimentos (GCS). Apoiado pela literatura emergente de big data, gestão da cadeia de suprimentos e teoria unificada de aceitação e uso de tecnologia (UTAUT), este estudo tem como objetivo avaliar as variáveis que influenciam os profissionais brasileiros que atuam na GCS a adotar big data. Assim, nós adaptamos e validamos um modelo UTAUT previamente desenvolvido. Um total de 152 entrevistados da cadeia de suprimentos revelou que condições facilitadoras (como por exemplo, a infraestrutura de TI) têm uma grande influência na adoção de big data. Por outro lado, a influência social e a expectativa de desempenho não apresentaram efeito significativo. Este estudo contribui para a prática, com conhecimentos valiosos para os tomadores de decisão que estão considerando projetos de big data. Além disso, ele ajuda a minimizar a lacuna em relação aos estudos de big data no contexto brasileiro.

PALAVRAS-CHAVE | Big data, gestão da cadeia de suprimentos, adoção, survey, partial least squares structural equation modeling.

 

 

RESUMEN

Las aplicaciones de big data han estado remodelando varios modelos de negocios y han provocado fuertes transformaciones en la cadena de suministro (CS). Con el apoyo de la literatura de big data, CS y la teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología (UTAUT), este estudio tiene objetivo evaluar las variables que afectan a los profesionales brasileños para adoptar big data. Por lo tanto, adaptamos y validamos un modelo UTAUT previamente desarrollado. Un total de 152 encuestados de CS revelaron que las condiciones de facilitación (por ejemplo, la infraestructura de TI) tienen una gran influencia en la adopción de big data. Por otro lado, la influencia social y la expectativa de desempeño no mostraron un efecto significativo. Este estudio contribuye a la práctica, con información valiosa para los responsables de la toma de decisiones que están considerando proyectos de big data. Además, ayudamos a minimizar la brecha con respecto a los estudios de big data en el contexto brasileño.

 

PALABRAS CLAVE | Big data, gestión de la cadena de suministro, adopción, survey, partial least squares structural equation modeling.

 

Num. Páginas: 
389-401

Post new comment

The content of this field is kept private and will not be shown publicly.
To prevent automated spam submissions leave this field empty.

Portal FGVENG

Escolas FGV

Acompanhe na rede