Management of Big data: An empirical investigation of the Too-Much-of-a-Good-Thing effect in medium and large firms
Les entreprises adoptent des solutions pour gérer les données massives, mais un ensemble de preuves suggère que, dans certains cas, les données massives pourraient créer plus de problèmes que d’avantages. Nous avançons l’hypothèse que le problème n’est peut-être pas les données massives en elles-mêm...
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| Jazyk: | Français |
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2023
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| On-line přístup: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
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cairn-SIM_223_0087SIMSystèmes d'information & management https://stm.cairn.info/revue-systemes-d-information-et-management-2022-3-page-87?lang=fr https://doi.org/10.3917/sim.223.0087 Management of Big data: An empirical investigation of the Too-Much-of-a-Good-Thing effect in medium and large firms Vitari, ClaudioRaguseo, ElisabettaPigni, Federico2023 Courbe en U inverséCréation de valeurDonnées MassivesEffet des excès des bonnes chosesmoyennes et grandes entreprisesBig databusiness valueinverted U-shaped curvemedium and large firmsToo-Much-of-a-Good-Thing effectfre Systèmes d'information & management | Volume 27 | 3 | 2023-01-24 | p. 87-122 | 1260-4984 SIM_22358 Les entreprises adoptent des solutions pour gérer les données massives, mais un ensemble de preuves suggère que, dans certains cas, les données massives pourraient créer plus de problèmes que d’avantages. Nous avançons l’hypothèse que le problème n’est peut-être pas les données massives en elles-mêmes mais une trop grande quantité de données massives. Nous apportons une réponse à la question de recherche suivante : quand les données massives conduisent-elles à la destruction de valeur ? Ce type d’effets fait écho à l’effet des excès des bonnes choses («Too-Much-of-a-Good-Thing» - TMGT) décrit en gestion. Cette théorie semble également significative et applicable en systèmes d’information. Nous contribuons à l’évaluation de cet effet TMGT lié aux données massives. Nous avons collecté des données auprès d’un échantillon d’entreprises, et nous avons établi un ensemble de modèles de régression pour tester la relation entre les données massives et la création de valeur, en considérant la taille de l’entreprise comme un modérateur. Les données confirment l’existence d’une courbe en forme de U inversé et l’existence d’une modération liée à la taille de l’entreprise. Ces résultats élargissent l’applicabilité de la théorie de l’effet TMGT et peuvent être utiles aux entreprises qui envisagent d’investir dans les données massives.Firms adopt Big data solutions, but a body of evidence suggests that Big data in some cases may create more problems than benefits. We hypothesize that the problem may not be Big data in itself but rather too much of it. These kinds of effects echo the Too-Much-of-a-Good-Thing (TMGT) effect in the field of management. This theory also seems meaningful and applicable in management information systems. We contribute to assessments of the TMGT effect related to Big data by providing an answer to the following question: When does the extension of Big data lead to value erosion? We collected data from a sample of medium and large firms and established a set of regression models to test the relationship between Big data and value creation, considering firm size as a moderator. The data confirm the existence of both an inverted U-shaped curve and firm size moderation. These results extend the applicability of the TMGT effect theory and are useful for firms exploring investments in Big data.Cairn restricted access |
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Les entreprises adoptent des solutions pour gérer les données massives, mais un ensemble de preuves suggère que, dans certains cas, les données massives pourraient créer plus de problèmes que d’avantages. Nous avançons l’hypothèse que le problème n’est peut-être pas les données massives en elles-mêmes mais une trop grande quantité de données massives. Nous apportons une réponse à la question de recherche suivante : quand les données massives conduisent-elles à la destruction de valeur ? Ce type d’effets fait écho à l’effet des excès des bonnes choses («Too-Much-of-a-Good-Thing» - TMGT) décrit en gestion. Cette théorie semble également significative et applicable en systèmes d’information. Nous contribuons à l’évaluation de cet effet TMGT lié aux données massives. Nous avons collecté des données auprès d’un échantillon d’entreprises, et nous avons établi un ensemble de modèles de régression pour tester la relation entre les données massives et la création de valeur, en considérant la taille de l’entreprise comme un modérateur. Les données confirment l’existence d’une courbe en forme de U inversé et l’existence d’une modération liée à la taille de l’entreprise. Ces résultats élargissent l’applicabilité de la théorie de l’effet TMGT et peuvent être utiles aux entreprises qui envisagent d’investir dans les données massives. |
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