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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
This dissertation examines the analytical capabilities of firms with regard to effective
big data management in the commercial vehicle industry. Value creation through
effective big data management has been and will be one of the key challenges for
organizations in data-generating industries such as the commercial vehicle one.
Hence, a model with Critical Success Factors (CSF) for analytical capabilities is
developed from theory. The model, with each seven CSF grouped into
strategic/organizational, human, and technological capabilities, is then validated
through two separate interviews with leading IT and industry experts. After validation,
a survey is designed around the CSF developed in order to gain insights into the
main players of the industry. The survey is distributed by a German-based
consultancy (partner of this dissertation) to its automotive clients’ IT and
sales/marketing departments, representing a major part of the industry. The survey
results show scores around the mean with regard to all three dimensions of analytical
capabilities with the strategic/organizational dimension at 4.25, human at 3.79 and
technological at 3.91 (scores between 1 and 7). Additionally, IT and business
managers differ in their perception of the own organization’s capabilities, with the
most significant difference concerning the human capabilities. All in all, IT managers’
scores are lower than the business managers ones along all three dimensions of the
model. In future, the developed CSF model can serve as the foundation for an initial
self-assessment for companies in data-generating industries with regard to analytical
capabilities before conducting further more detailed analyses.
Esta tese examina as capacidades analíticas de empresas na gestão de big data na industria automóvel. A criação de valor através de uma gestão eficiente de big data é e será um dos principais desafios para organizações em industrias que produzem um grande volume de dados, tal como a industria automóvel. Tendo em conta estes aspectos, um modelo com critical success factors (CSF) para capacidades analíticas é desenvolvido. O modelo contem sete CSF, agrupados em capacidades estratégicas/organizacionais, humanas, e tecnológicas, e é validado através de duas entrevistas separadas aos principais especialistas da industria e de TI. Depois da validação, é desenhado um questionário com os CSF para obter informação dos principais atores da industria. Para isso, o questionário é distribuído através de uma consultora com sede na Alemanha (parceiro desta tese) aos seu clientes da industria automóvel, mais precisamente aos departamentos TI, vendas e marketing desses seus clientes, representando assim a maioria da industria. Os resultados do questionário demostram os seguintes resultados, perto da média, para as capacidades analíticas: dimensão estratégica/organizacional 4.25, dimensão humana 3.79 e dimensão tecnológica 3.91 (avaliação ente 1 e 7). Adicionalmente, especialistas TI e managers diferem na percepção das capacidades da sua própria empresa, especialmente em relação às capacidades humanas. Em geral, em todas as dimensões os resultados dos especialistas TI são mais baixos que os resultados de managers. No futuro o modelo CSF apresentado, poderá servir como uma base inicial para empresas de industrias que gerem muitos dados, testarem por força própria as suas capacidades analíticas, antes de se focarem em analises mais detalhadas.
Esta tese examina as capacidades analíticas de empresas na gestão de big data na industria automóvel. A criação de valor através de uma gestão eficiente de big data é e será um dos principais desafios para organizações em industrias que produzem um grande volume de dados, tal como a industria automóvel. Tendo em conta estes aspectos, um modelo com critical success factors (CSF) para capacidades analíticas é desenvolvido. O modelo contem sete CSF, agrupados em capacidades estratégicas/organizacionais, humanas, e tecnológicas, e é validado através de duas entrevistas separadas aos principais especialistas da industria e de TI. Depois da validação, é desenhado um questionário com os CSF para obter informação dos principais atores da industria. Para isso, o questionário é distribuído através de uma consultora com sede na Alemanha (parceiro desta tese) aos seu clientes da industria automóvel, mais precisamente aos departamentos TI, vendas e marketing desses seus clientes, representando assim a maioria da industria. Os resultados do questionário demostram os seguintes resultados, perto da média, para as capacidades analíticas: dimensão estratégica/organizacional 4.25, dimensão humana 3.79 e dimensão tecnológica 3.91 (avaliação ente 1 e 7). Adicionalmente, especialistas TI e managers diferem na percepção das capacidades da sua própria empresa, especialmente em relação às capacidades humanas. Em geral, em todas as dimensões os resultados dos especialistas TI são mais baixos que os resultados de managers. No futuro o modelo CSF apresentado, poderá servir como uma base inicial para empresas de industrias que gerem muitos dados, testarem por força própria as suas capacidades analíticas, antes de se focarem em analises mais detalhadas.