Big data analytics capabilities and firm performance: An MCDM approach
| dc.contributor.advisor | Tatoğlu, Ekrem | |
| dc.contributor.author | Yasmin, Mariam | |
| dc.date.accessioned | 2019-12-24T10:00:22Z | |
| dc.date.available | 2019-12-24T10:00:22Z | |
| dc.date.issued | 2019 | en_US |
| dc.date.submitted | 2019-09-24 | |
| dc.department | İHÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | The digital revolution in the 21st century accentuated the importance of well-established I.S./I.T. departments and decision-making based on insights obtained through big data. The research on big data analytics provides the thematic basis of inquiry for business practitioners and scholars. In this regard, big data analytics capabilities are more likely to provide performance advantages to business firms. Through careful review of the existing literature, it was found that empirical research in big data is at a rudimentary stage. The paucity of empirical studies leaves business professionals into uncharted waters when it comes to implementation and capacity building. It was also observed that the internal mechanisms to devise strategies based on big data analytics are not fully explored. Furthermore, there is a dearth of literature regarding big data analytics capabilities of the firms through dynamic capability view of competitive advantage. This study explored the interdependence of big data analytics capabilities such as infrastructure, human resource, and management capabilities and the impact of these capabilities on firm performance. This study applied both qualitative and quantitative data analysis on the data collected from 8 Chief information technology officers of 08 different firms. The hypothesis of this study was tested through IF-DEMATEL then ANP and TOPSIS (MCDM methods). Results show that big data analytics capabilities are interdependent and Infrastructure capabilities are the most related to firm performance followed by human resource and management capabilities | en_US |
| dc.description.abstract | 21. yüzyıldaki dijital devrim, köklü I.S./I.T. büyük verilerle elde edilen içgörülere dayalı bölümler ve karar alma süreçleri. Büyük veri analitiği üzerine yapılan araştırma, iş pratisyenleri ve akademisyenler için araştırmanın tematik temelini sağlar. Bu bağlamda, büyük veri analitiği yeteneklerinin işletme firmalarına performans avantajları sağlama olasılığı daha yüksektir. Mevcut literatürün dikkatlice incelenmesiyle, büyük verilerdeki ampirik araştırmanın ilkel bir aşamada olduğu tespit edildi. Ampirik çalışmaların azlığı, işletme uzmanlarını, uygulama ve kapasite geliştirme söz konusu olduğunda, keşfedilmemiş sulara bırakmaktadır. Ayrıca, büyük veri analitiklerine dayalı stratejiler geliştirmek için iç mekanizmaların tam olarak araştırılmadığı da gözlemlenmiştir. Ayrıca, firmaların büyük veri analitiği kabiliyetleri konusunda rekabet avantajı dinamik kabiliyet görüşü ile ilgili bir literatür bulunmaktadır. Bu çalışma, altyapı, insan kaynağı ve yönetim yetenekleri gibi büyük veri analitiği yeteneklerinin ve bu yeteneklerin firma performansı üzerindeki etkisinin karşılıklı bağımlılığını araştırdı. Bu çalışma, 08 farklı firmanın 08 Baş bilgi teknolojisi görevlisinden toplanan veriler üzerinde hem nitel hem de nicel veri analizi uygulamıştır. Bu çalışmanın hipotezi IF-DEMATEL, ardından ANP ve TOPSIS (MCDM yöntemleri) ile test edildi. Sonuçlar, büyük veri analizi yeteneklerinin birbirine bağlı olduğunu ve Altyapı yeteneklerinin, en çok insan kaynakları ve yönetim yeteneklerinin takip ettiği firma performansıyla ilgili olduğunu göstermektedir. | en_US |
| dc.identifier.citation | Yasmin, M. (2019). Big data analytics capabilities and firm performance: An MCDM approach. (Unpublished master’s thesis). Ibn Haldun University School of Graduate Studies, İstanbul. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12154/1009 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=4J_FzTwlrMCH4qBROpXPH3jZ2NqH3Ecs48-tJe5rm3ORSAQNst1-VusoqNNtAp1S | |
| dc.identifier.yoktezid | 616997 | en_US |
| dc.institutionauthor | Yasmin, Mariam | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | İbn Haldun Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü | en_US |
| dc.relation.ihupublicationcategory | 0 | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Analytical Network Process (ANP) | en_US |
| dc.subject | Big Data Analytics Capabilities | en_US |
| dc.subject | Dynamic Capabilities | en_US |
| dc.subject | Firm Performance | en_US |
| dc.subject | Multi-criteria Decision-making Methods (MCDM) | en_US |
| dc.subject | Technique for Order-preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) | en_US |
| dc.subject | Analitik Ağ Süreci (ANP) | en_US |
| dc.subject | Büyük Veri Analitik Yetenekleri | en_US |
| dc.subject | Dinamik Yetenekler | en_US |
| dc.subject | Firma Performansı | en_US |
| dc.subject | Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri (MCDM) | en_US |
| dc.subject | İdeal Çözüm (TOPSIS) 'e Benzerliği ile Sipariş Tercihleri Tekniği | en_US |
| dc.title | Big data analytics capabilities and firm performance: An MCDM approach | en_US |
| dc.title.alternative | Büyük veri analitiği yetenekleri ve firma performansı: Bir MCDM yaklaşımı | en_US |
| dc.type | Master Thesis | |
| dspace.entity.type | Publication |
