logo SBA

ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-04052017-093853


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
ROSSI, ANDREA
Indirizzo email
a.rossi1992@gmail.com
URN
etd-04052017-093853
Titolo
Extracting Value from Big Data: an Integrative Analysis of Technology and Organisational Factors
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof.ssa Martini, Antonella
correlatore Prof. De Luca, Luigi
Parole chiave
  • Analytics
  • Big Data
  • Data Density Processes
  • Data Management
  • Innovation Perfomance
Data inizio appello
03/05/2017
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
03/05/2087
Riassunto
Abstract
This thesis is the result of a research project carried out from September 2016 to March 2017 at Cardiff Business School, UK. The developed research mainly focused on investigating the relationships between data-rich environments and firm’s innovation and performance. Indeed, Big Data are a potentially enormous source of value for the firms. However, the process that starting from Data leads to innovation and performance has not been systematically studied in the literature yet. In order to carry out my research, I developed a conceptual model and collected 122 surveys from 94 Italian firms, which were used to validate it. I studied the relationships between Three V’s, Big Data Investments, Data Management and Analytics and Data Density Processes (Technology Factors), Marketing-IT Collaboration, Customer Centricity and Data Oriented Culture (Organisational and Cultural Factors) and how they should interact in order to create innovation and, consequently, performance, for firms that work in a data-rich environment. The results of the survey validated the conceptual model developed in the first stage, confirming the need for a systematic approach, both from a technological and cultural point of view, in order to deal better with Big Data, consequently opening interesting avenues for future research.

Sommario
Questo lavoro di tesi è il risultato di un progetto di ricerca svoltosi da Settembre 2016 a Marzo 2017 presso la Cardiff Business School, nel Regno Unito. Il progetto ha riguardato lo studio delle relazioni tra data-rich environments e innovazione e performance aziendali. I Big Data costituiscono infatti un’enorme potenziale fonte di valore per le imprese che li utilizzano; tuttavia, il processo che partendo dai Big Data porta a innovazione e performance non è ancora stato studiato approfonditamente in letteratura. La ricerca si è sviluppata tramite lo sviluppo di un modello concettuale, seguito dalla raccolta di 122 questionari da 94 imprese italiani, che sono stati utilizzati per la sua validazione. Specificatamente, lo studio ha riguardato le relazioni che intercorrono tra le Tre V, gli Investimenti relativi ai Big Data, gli strumenti di Data Management e Analytics e i Data Density Processes (Fattori Tecnologici), la collaborazione tra le funzioni Marketing e IT, la Customer Centricity e la Data Oriented Culture (Fattori Organizzativo-Culturali) e come questi fattori debbano interagire in modo da generare innovazione e, conseguentemente, performance per le aziende che lavorano in un mondo caratterizzato da un enorme volume di dati. I risultati dei questionari hanno validato il modello concettuale sviluppato nella prima fase, confermando il bisogno di un approccio sistematico, sia da un punto di vista tecnologico che culturale, estrarre valore dai Big Data, aprendo strade interessanti per la ricerca futura.
File