Факторы, влияющие на внедрение компаниями аналитики больших данных (С.А. Чижов, В.П. Суйц, журнал "Вестник Алтайской академии экономики и права", N 6 (часть 1), июнь 2021 г.)

Чижов С.А., Суйц В.П. Факторы, влияющие на внедрение компаниями аналитики больших данных

С.А. Чижов - МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва

В.П. Суйц - МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва

Учитывая происходящее каждые два года удвоение общего количества данных, их низкую стоимость обработки и хранения, для компаний становится актуальным внедрение аналитики больших данных в качестве инструмента, обеспечивающего конкурентное преимущество. Так почему, при наличии бесплатного программного обеспечения, некоторые компании не смогли внедрить эти технологии? Для того чтобы получить ответ на этот вопрос, мы расширили модель единой теории принятия и использования технологий (UTAUT), адаптированной к условиям аналитики больших данных, добавив к ней две переменных: нежелание пользоваться и осознанный риск. Используя степень внедрения этих технологий, мы разделили компании на применяющие и не применяющие аналитику больших данных (BDA). Оценка структурных моделей производилась с помощью метода частичных наименьших квадратов (PLS). Результаты показывают, что значимость хорошей инфраструктуры перевешивает трудности, с которыми компании сталкиваются при ее внедрении. И хотя компании, планирующие пользоваться большими данными, ожидают хороших результатов, текущие пользователи оценивают их эффективность скромнее.

Ключевые слова: большие данные, поведение намерения, единая теория принятия и использования технологий, нежелание пользоваться, осознанный риск.

Chizhov S.A., Suyts V.P. Factors influencing companies' implementation of big data analytics

S.A. Chizhov - Lomonosov Moscow State University, Moscow

V.P. Suyts - Lomonosov Moscow State University, Moscow

Given the doubling of the total amount of data that occurs every two years, and also the low cost of processing and storing data, for companies becomes important to implement big data analytics as a tool that provides a competitive advantage. The question arises: why, given the availability of free software, some companies have not been able to implement these technologies? In order to answer this question, we expanded the unified theory of acceptance and use of technology, adapted to the conditions of big data analytics, by adding two variables to it: reluctance to use and calculated risk. Using the degree of implementation of these technologies, we divided the companies into those that use and those that do not use big data analytics (BDA). The structural models were evaluated using the partial least squares (PLS) method. The results show that the importance of a good infrastructure outweighs the difficulties that companies face in implementing it. And while companies that plan to use big data expect good results, current users rate their performance more frugal.

Keywords: big data, intent behavior, unified theory of technology adoption and use, reluctance to use, calculated risk.