Resumen de Intenção de adoção de big data na cadeia de suprimentos: Uma perspectiva brasileira

Maciel Manoel Queiroz, Susana Carla Farias Pereira

• English

  Big data applications have been remodeling several business models and provoking strong radical transformations in supply chain management (SCM). Supported by the literature on big data, supply chain management, and the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT), this study aims to evaluate the variables that influence the intention of Brazilian SCM professionals to adopt big data. To this end, we adapted and validated a previously developed UTAUT model. A survey of 152 supply chain respondents revealed that facilitating conditions (e.g., IT infrastructure) have a high influence on their intention to adopt big data. However, social influence and performance expectancy showed no significant effect. This study contributes to the practical field, offering valuable insights for decision-makers considering big data projects. It also contributes to the literature by helping minimize the research gap in big data in the Brazilian context.

• português

  As aplicações de big data têm remodelado vários modelos de negócios e provocado grandes transformações na gestão da cadeia de suprimentos (GCS). Apoiado pela literatura emergente de big data, GCS e teoria unificada de aceitação e uso de tecnologia (UTAUT), este estudo tem como objetivo avaliar as variáveis que influenciam os profissionais brasileiros que atuam na GCS a adotar big data. Assim, nós adaptamos e validamos um modelo UTAUT previamente desenvolvido. Um total de 152 profissionais que atuam na gestão de cadeias de suprimentos revelou que condições facilitadoras (como a infraestrutura de TI) têm uma grande influência na adoção de big data. Por outro lado, a influência social e a expectativa de desempenho nãoapresentaram efeito significativo. Este estudo contribui para a prática, com conhecimentos valiosos para os tomadores de decisão que estão considerando projetos de big data. Além disso, ele ajuda a minimizar a lacuna em relação aos estudos de big data no contexto brasileiro.