Publicação
Factors that impact digital transformation : an analysis using machine learning and literature review
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| datacite.subject.sdg | 08:Trabalho Digno e Crescimento Económico | |
| datacite.subject.sdg | 04:Educação de Qualidade | |
| datacite.subject.sdg | 16:Paz, Justiça e Instituições Eficazes | |
| dc.contributor.advisor | Ribeiro, Rita Moura Bastos de Almeida | |
| dc.contributor.author | Melo, Francisco Betti Teixeira e | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-07T12:07:15Z | |
| dc.date.available | 2026-01-07T12:07:15Z | |
| dc.date.issued | 2025-10-23 | |
| dc.date.submitted | 2025-05-01 | |
| dc.description.abstract | Digital transformation (DT) has become a critical topic for both academic research and organizational strategy, as it reshapes how businesses operate, compete, and create value. It represents a profound shift that impacts structures, processes, and decision-making across all sectors. This study aims to identify and validate the key factors that influence digital transformation processes within organizations. To achieve this, a dual-method approach was adopted: a traditional literature review and the application of Latent Dirichlet Allocation (LDA) to a corpus of 6,669 abstracts extracted from the Scopus database. The literature review identified eight principal factors impacting DT, while the LDA model generated 30 topics, of which 11 were interpreted as corresponding to DT impact factors. The comparison revealed substantial alignment between literature-based and data-driven factors, reinforcing their relevance. Additionally, the LDA model uncovered four emergent factors not captured in the initial literature analysis, reflecting evolving dimensions of DT. This study contributes both methodologically and practically: it demonstrates that hybrid approaches combining literature and unsupervised topic modeling can validate and expand knowledge on DT factors, while also revealing emerging concerns. For business leaders, executives, and strategic decision-makers, the findings provide concrete guidance on which factors should be prioritized when planning or executing digital transformation efforts. For researchers, this work opens new possibilities for combining interpretative and data-driven methods to better understand the complexity and evolution of digital transformation. | eng |
| dc.description.abstract | A transformação digital (TD) tornou-se um tema central tanto no panorama académico como na estratégia das organizações, uma vez que está a redefinir a forma como as empresas operam, competem e geram valor. Representa uma mudança profunda que impacta as estruturas, os processos e a tomada de decisões em todos os setores. Este estudo tem como objetivo identificar e validar os principais fatores que influenciam os processos de transformação digital nas organizações. Para tal, foi adotada uma abordagem metodológica dupla: uma revisão tradicional da literatura e a aplicação do modelo Latent Dirichlet Allocation (LDA) a um corpus de 6.669 resumos extraídos da base de dados Scopus. A revisão da literatura permitiu identificar oito fatores principais com impacto na TD, enquanto o modelo LDA gerou 30 tópicos, dos quais 11 foram interpretados como correspondendo a fatores de impacto. A comparação revelou uma forte correspondência entre os fatores identificados na literatura e os derivados do modelo, reforçando a sua relevância. Adicionalmente, o modelo LDA revelou quatro fatores emergentes não identificados na análise inicial da literatura, refletindo dimensões em evolução da TD. Este estudo apresenta contribuições tanto ao nível metodológico como prático: demonstra que abordagens híbridas, que combinam revisão da literatura com modelação de tópicos não supervisionada, podem validar e expandir o conhecimento sobre os fatores da TD, ao mesmo tempo que revelam novas áreas de atenção. Para gestores, líderes empresariais e decisores estratégicos, os resultados oferecem orientações concretas sobre os fatores a priorizar no planeamento e implementação de iniciativas de transformação digital. Para os investigadores, o trabalho abre novas possibilidades para a combinação de métodos interpretativos e baseados em dados na compreensão da complexidade e evolução da transformação digital. | por |
| dc.identifier.tid | 204064899 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/56349 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Digital transformation | |
| dc.subject | Impact factors | |
| dc.subject | Latent Dirichlet allocation (LDA) | |
| dc.subject | Organizational change | |
| dc.subject | Machine learning | |
| dc.subject | Transformação digital | |
| dc.subject | Fatores de impacto | |
| dc.subject | Mudança organizacional | |
| dc.subject | Aprendizagem automática | |
| dc.title | Factors that impact digital transformation : an analysis using machine learning and literature review | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão |
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