Efficacité d’usage du Big Data : le cas des entreprises- utilisatrices novices - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Effective use of Big Data among novice-user companies

Efficacité d’usage du Big Data : le cas des entreprises- utilisatrices novices

Résumé

This paper addresses the following question: how can the Big Data novice-user companies improve the effective use in terms of this Big Data? In order to answer this question, we apply the effective use model of Big Data, proposed by Surbakti et al. (Surbakti et al., 2019) to three business cases - "novice users, (Grigoryan, 2022)". The thematic analysis of three first interviews conducted allows to propose our first results on the improvement of three most important factors that contribute to the effective use of Big Data for a novice user; (Grigoryan, Lobre-Lebraty, & Lebraty, 2022), namely "intention to adopt (use)", "trust" and "data governance".
Cette communication traite la question suivante : comment les entreprises novices en matière du Big Data peuvent améliorer l'efficacité d'usage de ce Big Data ? Afin de répondre à cette question posée, nous appliquons le modèle de l'efficacité d'usage du Big Data, proposé par Surbakti et al. (Surbakti, Wang, Indulska, & Sadiq, 2019) à trois cas d'entreprises-« utilisatrices novices, (Grigoryan, 2022) ». L'analyse thématique de trois premiers entretiens réalisés permet de proposer nos premiers résultats sur l'amélioration en termes de trois facteurs les plus importants qui contribuent à l'efficacité d'usage du Big Data pour un utilisateur novice ; (Grigoryan, Lobre-Lebraty, & Lebraty, 2022) « intention à adopter (utiliser) », « confiance » et « gouvernance des données ».
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Dates et versions

hal-04153833 , version 1 (06-07-2023)

Licence

Copyright (Tous droits réservés)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04153833 , version 1

Citer

Elen Grigoryan, Katia Lobre-Lebraty, Jean-Fabrice Lebraty. Efficacité d’usage du Big Data : le cas des entreprises- utilisatrices novices. 28ème conférence AIM 2023, May 2023, Dijon, France. ⟨hal-04153833⟩
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