Data Analytics Capabilities en bedrijfsprestaties in het Nederlandse MKB: model validatie door het toepassen van Exploratory Factor Analysis

Abstract

Door de wereldwijde toename van de hoeveelheid aan gegenereerde data zijn organisaties substantieel gaan investeren in data analytics. Dit stelt organisaties in staat om waardevolle inzichten te creëren uit data, dat in potentie leidt tot een hogere productiviteit, winstgevendheid en concurrentievoordeel. Deze voordelen kunnen worden gecreëerd door het ontwikkelen van Data Analytics Capabilities (DAC) waarmee organisatie kunnen transformeren in een concurrentiekracht. Echter zijn het voornamelijk grote organisaties die hierop inspelen en dreigt het MKB achterop te raken met de adoptie van data analytics. Voortbouwend op reeds verrichte academische studies heeft dit onderzoek getracht een valide meetinstrument te vormen dat ondersteuning biedt aan MKB bedrijven voor het bepalen van potentiële DAC investeringen. Hiervoor is een conceptueel model ontwikkeld dat empirisch is gevalideerd door middel van een Exploratory Factor Analysis (EFA). Hiermee is inzicht verkregen in essentiële dimensies en subdimensies voor het ontwikkelen van DAC en bedrijfsprestaties binnen het MKB. De onderzoeksresultaten tonen significant aan dat aspecten voor het ontwikkelen van DAC en bedrijfsprestaties binnen het Nederlandse MKB variëren ten opzichte van grote organisaties, waarbij materiële en immateriële resources, compliance en ethiek, governance en strategie, outsourcing, operationele prestaties en marktprestaties essentieel zijn.

Date of Award	10 Jul 2022
Original language	Dutch
Supervisor	Jeroen Baijens (Examiner) & Rob Kusters (Co-assessor)