L'efficacité D'usage : Un Modèle Adapté Aux Différents Cas De Big Data
Autor: | Grigoryan, Elen, Lobre-Lebraty, Katia, Lebraty, Jean-Fabrice |
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Přispěvatelé: | Laboratoire de Recherche Magellan, Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut d'Administration des Entreprises (IAE) - Lyon, Université de Lyon, Université française en Arménie |
Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2022 |
Předmět: |
Big data
utilisateur novice contexte arménien utilisateur avancé [SHS]Humanities and Social Sciences |
Zdroj: | Pré-ICIS 2022 (French AIS) Pré-ICIS 2022 (French AIS), Dec 2022, Copenhague, Denmark |
Popis: | Cette communication s'intéresse aux aspects managériaux du phénomène de big data. Elle traite la question suivante : comment adapter le modèle de l'efficacité d'usage aux entreprises en contexte arménien ? Cette question est examinée sur le terrain à partir du modèle conceptuel d'efficacité d'usage du big data proposé par Surbakti et al. (Surbakti, Wang, Indulska, & Sadiq, 2019). La démarche principale prend appui sur des données quantitatives, issues d'une enquête auprès de 211 professionnels du domaine. Elle mobilise également des données qualitatives recueillies à partir de 5 entretiens. L'analyse statistique et l'analyse thématique des données mettent en évidence l'existence de deux groupes différents d'entreprises parmi les utilisateurs du big data : un groupe « utilisateur novice » et un groupe « utilisateur avancé ». Pour chaque type d'utilisateur, le modèle conceptuel s'applique certes, mais de manière différente. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |