PALAVRA-CHAVE Big Data
Luc Quoniam (3)
Carla Bonato Marcolin (2)
Rafael Alfonso Brinkhues (2)
Abdelkader Baaziz (1)
Anandhi Ramasamy (1)
André Insardi (1)
Ángel F. Villarejo-Ramos (1)
Beatriz Valadares Cendón (1)
Cátia Rodrigues Barbosa (1)
Chetan Kumar (1)
Dana E. Harrison (1)
Edson Pedro Ferlin (1)
Jeffrey J. Risher (1)
Joe F. Hair, Jr. (1)
Juan-Pedro Cabrera-Sánchez (1)
Marcos Mazieri (1)
Marlene Oliveira Teixeira de Melo (1)
Matheus da Silva (1)
Maurício Barcellos Almeida (1)
Rafael Sousa Lima (1)
Renata Maria Abrantes Baracho (1)
Rodolfo Oliveira Lorenzo (1)
Sean Marston (1)
Soumitra Chowdhury (1)
Autoria: Anandhi Ramasamy, Soumitra Chowdhury.
Fonte: Journal of Information Systems and Technology Management, v. 17, n. e202017001, p. 1-13, Janeiro-Dezembro, 2020. 13 página(s).
Palavras-chave: assessment	, big data	, data	, dimensions	, quality
Autoria: Carolina Coelho da Silveira, Carla Bonato Marcolin, Matheus da Silva, Jean Carlos Domingos.
Fonte: Revista Inovação, Projetos e Tecnologias, v. 8, n. 1, p. 25-39, Janeiro-Junho, 2020. 15 página(s).
Palavras-chave: Big Data	, Data Analysis	, Data Scientist	, Professional Competences
Medindo a Acessibilidade: Uma Perspectiva de 'Big Data' sobre os Tempos de Espera do Serviço da Uber
Autoria: André Insardi, Rodolfo Oliveira Lorenzo.
Fonte: Revista de Administração de Empresas, v. 59, n. 6, p. 402-414, Novembro-Dezembro, 2019. 13 página(s).
Palavras-chave: Acessibilidade	, Big Data	, disparidade urbana	, estatística espacial	, Uber
O presente artigo busca relacionar informações sobre o tempo de espera de serviços de aluguel de carro, especificamente Uber, com variáveis socioeconômicas da cidade de São Paulo, com a intenção de explorar a possibilidade de uso dessas medidas como um proxy de acessibilidade. Foi montada uma base com a média dos dados de tempo de espera do serviço por distrito, que foi agregada a um conjunto de variáveis socioeconômicas e de infraestrutura de transporte. A partir dessa base, foram elaborados modelos de regressão linear múltipla (RLM), e, utilizando o método stepwise, foram selecionadas as variáveis mais significativas do modelo. Foi verificado o padrão espacial das variáveis por meio do teste I de Moran, que motivou a elaboração de um modelo espacial autorregressivo (SAR). Os resultados indicam que variáveis físicas são importantes para essa relação, como área e densidade populacional, mas a quilometragem de linhas de ônibus no distrito a taxa de residentes não brancos, além do componente espacial, indica uma possível relação com acessibilidade.
Fatores que Afetam a Adoção de Análises de 'Big Data' em Empresas
Autoria: Juan-Pedro Cabrera-Sánchez, Ángel F. Villarejo-Ramos.
Fonte: Revista de Administração de Empresas, v. 59, n. 6, p. 415-429, Novembro-Dezembro, 2019. 15 página(s).
Palavras-chave: Big Data	, intenção de usar	, resistência ao uso	, risco percebido	, teoria unificada de adoção e uso de tecnologia
Com a quantidade total de dados duplicando a cada dois anos, o baixo preço da computação e do armazenamento de dados torna a adoção de análises de Big Data (Big Data analytics - BDA) desejável para as empresas como uma ferramenta de obtenção de vantagem competitiva. Dada a disponibilidade de software livre, por que algumas empresas não adotaram essas técnicas? Para responder a essa pergunta, estendemos a teoria unificada de adoção e uso de tecnologia (UTAUT) adaptada para o contexto do BDA, adicionando duas variáveis: resistência ao uso e risco percebido. Usamos o grau de implementação dessas técnicas para dividir as empresas em usuárias e não usuárias de técnicas de BDA. Os modelos estruturais foram avaliados por partial least squares (PLS). Os resultados mostram que a importância de uma boa infraestrutura excede as dificuldades que as empresas enfrentam para implementar BDA. Enquanto as empresas que planejam usar Big Data esperam resultados significativos, os usuários atuais são mais céticos em relação ao seu desempenho.
Marketing Analytics e suas Consequências Profissionais e Acadêmicas
Autoria: Anna Carolina Rodrigues Orsini, Patrícia Karla de Mesquita Silva, Francisco José da Costa.
Fonte: Reunir: Revista de Administração, Contabilidade e Sustentabilidade, v. 9, n. 3, p. 10-18, Setembro-Dezembro, 2019. 9 página(s).
Palavras-chave: Big Data	, Lógica abdutiva	, Marketing analytics
A proposta deste ensaio consistiu em refletir sobre os impactos epistemológicos e práticos que o desenvolvimento da Data Science trouxe para a área de marketing, focando a discussão em torno do conceito de marketing analytics. Neste ensaio teórico, defendemos a posição de que marketing analytics decorre de um diálogo interdisciplinar entre marketing e Data Science com impactos na prática gerencial de marketing. Também entendemos que, em termos epistemológicos, a lógica abdutiva está subjacente ao marketing analytics. Sendo assim, essa vertente, com preceitos epistemológicos e operacionais distintos do convencional, também tem potencial de revolucionar o universo acadêmico, e consequentemente, o pensamento e a prática de pesquisa em marketing, apontando para novas oportunidades de construção de conhecimento, baseada em dados intensivos e em métodos mais flexíveis.
Too Big to Ignore: Lato Sensu Business Students' Perceptions on an Accounting Big Data Case
Autoria: Vitor Hideo Nasu, Daniel Ramos Nogueira, Elvis Araujo Albertin, Claudio Marques.
Fonte: Future Studies Research Journal: Trends and Strategies, v. 11, n. 3, p. 305-329, Setembro-Dezembro, 2019. 25 página(s).
Palavras-chave: Accounting education	, Big data	, Business students	, Educational case	, Survey
The objective of this study was to analyze the perceptions of lato sensu business students on an accounting big data case. The case was developed by Hoelscher and Mortimer (2018) and was designed to be used with the Tableau software. It was implemented in two distinct accounting courses from two higher education institutions located in the South region of Brazil. Right after the end of the case's development, surveys were administered to collect data from the 41 participants. Survey questions were divided into three sections: (i) student's demographic information; (ii) student's proficiency level in Excel, Tableau, and Statistical software packages; and (iii) ten case-related and Tableau-related questions that were extracted from prior literature. According to the descriptive statistics, most of the students had low proficiency levels in Tableau before the case's implementation. After the case, students' perceptions changed from "none" to "basic" regarding their proficiency level. Also, students found the case interesting, engaging, and useful. It helped them to gain an understanding of how data analytics can be used to answer crucial business questions. Results from the association tests indicated that the students' demographic and academic information is not significantly associated with the case-related and Tableau-related questions. It means that students who majored in accounting and non-accounting areas had similar perceptions. Then, the case has shown to be a productive activity even for those whose academic background is not directly related to the accounting field. Finally, students' comments reinforced the positive experience with the case.
Modelagem de Tópicos: Como e Por Quê Usar nas Pesquisas em Administração
Autoria: José Eduardo Storopoli.
Fonte: Revista Ibero-Americana de Estratégia, v. 18, n. 3, p. 316-338, Julho-Setembro, 2019. 23 página(s).
Palavras-chave: análise de texto auxiliada por computador	, aprendizado de máquina	, big data	, latent Dirichlet allocation	, modelagem de tópicos
'Objetivo do estudo': Para exemplificar como a modelagem de tópicos pode ser usada na pesquisa de administração, meus objetivos são duplos. Primeiro, introduzo a modelagem de tópicos como uma ferramenta de pesquisa em ciências sociais e mapeio estudos críticos publicados em administração e em outras ciências sociais que usaram a modelagem de tópicos de maneira adequada. Segundo, ilustro como fazer a modelagem de tópicos aplicando-a em uma análise dos últimos cinco anos de pesquisa publicada nesta revista: Iberoamerican Journal of Strategic Management (IJSM). 'Metodologia': Analiso os últimos cinco anos (2014 a 2018) de artigos publicados no IJSM. A amostra é de 164 artigos. Os resumos foram submetidos a uma rotina padrão de pré-processamento de texto para modelagem de tópicos, gerando 1.252 tokens exclusivos. 'Originalidade/Relevância': Ao propor a modelagem de tópicos como uma metodologia válida e oportunista para a análise de dados textuais, pode-se mudar o antigo paradigma de que os dados textuais pertencem apenas ao domínio qualitativo. Além disso, permitindo que os dados textuais sejam rotulados e quantificados de maneira reproduzível que mitigue (ou elimine completamente) o viés do pesquisador. 'Principais resultados': Seis tópicos foram gerados por meio de Latent Dirichlet Allocation (LDA): Tópico 1 – Estratégia e Vantagem Competitiva; Tópico 2 – Negócios Internacionais e Equipe de Alta Administração; Tópico 3 – Empreendedorismo; Tema 4 – Aprendizagem e Cooperação; Tópico 5 – Finanças e Estratégia; e Tópico 6 – Capacidades Dinâmicas. 'Contribuições teóricas/metodológicas': Apresento o estado da arte da literatura publicada no IJSM e também mostro como o leitor pode executar sua própria modelagem de tópicos. Os dados completos e o código usado estão disponíveis em repositórios gratuitos de ciência aberta no Open Science Framework (OSF) e no GitHub.
'Big Data' Aplicado à Cidade Digital Estratégica: Estudo sobre o Volume de Dados das Aplicações 'Smart City'
Autoria: Chetan Kumar, Sean Marston.
Fonte: Journal of Information Systems and Technology Management, v. 16, n. 1, p. 1-10, Janeiro-Dezembro, 2019. 10 página(s).
Palavras-chave: Big Data	, Historical request patterns	, Proxy cache	, User delays	, Web caching
Approximately 4 billion people have access to the Internet, additionally 23 billion devices are connected as of 2018. This has allowed for a substantial growth in data collection which has allowed for Big Data to flourish. The continued increase in user, devices, and Big Data usage has created a significant intensification in Internet traffic. This in turn has the potential to increase user delays when accessing data on the Internet. There are a number of ways to help reduce user latency, web caching is able to reduce web user delays in addition to reducing network traffic and the load on web servers. In this study we propose a proxy level web caching mechanism leveraging historical web patterns to help reduce user latency and accelerate the Internet. In addition we survey the state of the art of other caching approaches. Our investigation shows that using historical patterns as part of a proxy caching mechanisms in large scale networks can significantly shorten the latency for users in this era of Big Data.
Pesquisa em Marketing no Século XXI: Oportunidades e Desafios
Autoria: Joe F. Hair, Jr., Dana E. Harrison, Jeffrey J. Risher.
Fonte: Revista Brasileira de Marketing, v. 17, n. 5, p. 666-699, Outubro, 2018. 34 página(s).
Palavras-chave: Análise de Dados	, Big Data	, Marketing Analítico	, Pesquisa em Marketing	, Qualidade de Dados
O papel do marketing está evoluindo rapidamente, e desenhos e métodos de análise usados por pesquisadores de marketing também estão mudando. Essas mudanças estão emergindo das transformações nas habilidades de gerenciamento, inovações tecnológicas e evolução do comportamento do consumidor. Porém, talvez, o maior condutor dessas mudanças seja o aparecimento do big data e dos métodos analíticos usados para examinar e entender os dados. Para continuar a ser relevante, a pesquisa de marketing deve permanecer tão dinâmica quanto os mercados e se adaptar de acordo com o seguinte: os dados continuarão crescendo exponencialmente; a qualidade dos dados irá se aprimorar; analytics (inteligência analítica) será mais poderosa, fácil de usar e mais amplamente usada; gerenciamento e decisões do consumidor serão, cada vez mais, baseados em conhecimento; questões de privacidade e desafios serão tanto um problema quanto uma oportunidade, enquanto as organizações desenvolvem suas habilidades analíticas; dados analíticos se tornarão fortemente estabelecidos como uma vantagem competitiva, tanto na indústria de pesquisa em marketing quanto nos estudos acadêmicos; e, num futuro previsível, a demanda por cientistas de dados altamente treinados excederá a oferta.
Big data na academia: um dos desafios contemporâneos nas pesquisas em marketing
Autoria: Maria Amália Dutra Machado.
Fonte: International Journal of Business & Marketing, v. 3, n. 2, p. 56-67, Julho-Dezembro, 2018. 12 página(s).
Palavras-chave: Big Data	, Marketing	, Pesquisa Acadêmica
O fenômeno Big Data tem atraído a atenção dos pesquisadores em marketing nos últimos anos, os quais buscam entender como extrair informações relevantes desse aumento exponencial de disponibilidade de dados. As prioridades de pesquisa elencadas pelo Marketing Science Institute demonstram essa preocupação ao solicitar o desenvolvimento de novas ferramentas de coleta e análise de informações. Entretanto, até o momento, não houve um debate sobre as implicações acadêmicas desse fenômeno. Neste sentido, o presente artigo tem como objetivo compreender como o Big Data pode afetar as pesquisas acadêmicas na área de marketing. Para isto, com base nos estudos em várias áreas do conhecimento, apresenta uma discussão dos possíveis conceitos e das características de volume, velocidade, variedade, veracidade, valor e outros V's. Depois, elencam-se diversas possibilidades de estudos como as ferramentas que facilitam a visualização e a interpretação das informações. Por fim, os desafios que o fenômeno impõe às pesquisas são apresentados, sobretudo com relação à pressão por publicações e à falta de tempo, às questões éticas no uso dos dados e à acessibilidade das informações.