Die Arbeit beschäftigt sich mit der Beantwortung der folgenden Forschungsfragen: Welchen Einfluss haben Big-Data-gestützte Entscheidungsfähigkeiten auf die Entscheidungsqualität und die Seizing-Fähigkeit eines Unternehmens? Welche Rolle spielt die Intensität der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien in der Beziehung zwischen Big-Data-gestützten Entscheidungsfähigkeiten und der Entscheidungsqualität?
In der heutigen dynamischen digitalen Welt ist es wichtiger denn je, die Triebkräfte des kontinuierlichen Wandels und der Erneuerung in einem Unternehmen zu verstehen. Obwohl Konzepte wie die dynamischen Fähigkeiten dabei helfen, diese Herausforderung zu bewältigen, ist das Verständnis dafür, wie eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit erreicht werden kann, häufig noch sehr oberflächlich. Diese Studie trägt in mehrfacher Hinsicht zu diesem Verständnis bei. Durch die Verknüpfung der Forschungen zu dynamischen Fähigkeiten und Big Data leistet die vorliegende Arbeit einen Beitrag zur Adressierung der Forschungslücke, wie dynamische Fähigkeiten aufgebaut und beeinflusst werden können.
Darüber hinaus werden frühere Erkenntnisse aus der Forschung zu Big Data auf ihre Verallgemeinerbarkeit geprüft und erweitert. Konkret wird in dieser Studie der Einfluss von Big-Data-gestützten Entscheidungsfähigkeiten (BDEF) auf die Entscheidungsqualität (EQ) und die Seizing-Fähigkeit, eine Dimension der dynamischen Fähigkeiten, untersucht. Darüber hinaus wird die Nutzungsintensität von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) als Moderator der Beziehung zwischen BDEF und EQ einbezogen und überprüft. Die Anwendung der Partial-Least-Squares-Strukturgleichungsmodellierung ergab einen positiven Zusammenhang zwischen BDEF und EQ.
Darüber hinaus wurde festgestellt, dass die Nutzungsintensität von IKT einen positiven, wenn auch geringen, moderierenden Effekt auf diesen Zusammenhang ausübt, der auf eine Verbesserung der Faktoren Wissensaustausch, Kollaboration und Kommunikation zurückgeführt werden kann. Weiterhin wurde sowohl ein direkter als auch indirekter positiver Effekt von BDEF auf die Seizing-Fähigkeit festgestellt. Basierend auf den aufgestellten Hypothesen kann dies auf eine Verbesserung der Entscheidungsfindung durch BDEF zurückgeführt werden, welche als ein wichtiges Mikrofundament der Seizing-Fähigkeit identifiziert wurde. Der indirekte Effekt wurde durch eine partielle positive Mediation der EQ erklärt. Die Erkenntnisse der vorliegenden Arbeit bilden somit in Verbindung mit dem hier vorgeschlagenen Forschungsmodell eine solide Grundlage für die zukünftige Erforschung weiterer Einflussfaktoren dynamischer Fähigkeiten sowie für die Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen für die Praxis und Theorie.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Theoretische Grundlagen: Dynamische Fähigkeiten und Big Data
- Dynamische Fähigkeiten
- Evolution der Theorie und Definition dynamischer Fähigkeiten
- Konzeptualisierung dynamischer Fähigkeiten
- Seizing-Fähigkeit
- Big Data
- Definierende Merkmale von Big Data
- Herausforderungen für das Management im Umgang mit Big Data
- Big Data und Entscheidungsfindung
- Informations- und Kommunikationstechnologien
- Forschungsmodell und Hypothesenherleitung
- Der Zusammenhang zwischen Big-Data-gestützten Entscheidungsfähigkeiten und der Entscheidungsqualität
- Die moderierende Rolle der Nutzungsintensität von Informations- und Kommunikationstechnologien
- Der Zusammenhang zwischen Big-Data-gestützten Entscheidungsfähigkeiten, der Entscheidungsqualität und der Seizing-Fähigkeit
- Methodik: Quantitative Befragung
- Datenerhebung und Vorgehensweise
- Sample der Untersuchung
- Operationalisierung der Variablen
- Methode der Datenanalyse
- Analyse und empirische Befunde: PLS-SEM
- Evaluation des Messmodels
- Evaluation des hierarchischen Konstrukts der BDEF
- Evaluation des Gesamtmessmodells
- Evaluation des Strukturmodells
- Hypothesenprüfung
- Güteprüfung
- Diskussion: Beantwortung der Forschungsfragen
- Kernaussagen und Interpretation der wichtigsten Ergebnisse
- Limitationen und Empfehlungen für die künftige Forschung
- Implikationen für die Theorie
- Implikationen für die Praxis
- Zusammenfassung der Ergebnisse und Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Masterarbeit zielt darauf ab, das Zusammenspiel von dynamischen Fähigkeiten und Big Data im Kontext von Unternehmen zu analysieren. Sie befasst sich mit der Frage, wie Big-Data-gestützte Entscheidungsfähigkeiten (BDEF) die Entscheidungsqualität (EQ) und die Seizing-Fähigkeit, eine Dimension der dynamischen Fähigkeiten, beeinflussen. Dabei wird auch die Rolle der Nutzungsintensität von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) als Moderator untersucht. Die Arbeit trägt somit zum Verständnis des Aufbaus und der Beeinflussung dynamischer Fähigkeiten bei.
- Dynamische Fähigkeiten
- Big Data und Entscheidungsfindung
- Big-Data-gestützte Entscheidungsfähigkeiten (BDEF)
- Entscheidungsqualität (EQ)
- Seizing-Fähigkeit
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in die Thematik und erläutert die Relevanz von dynamischen Fähigkeiten und Big Data in der heutigen Zeit. Kapitel 2 bietet die theoretischen Grundlagen für die Untersuchung, indem es die Konzepte der dynamischen Fähigkeiten, Big Data und IKT vertieft. Kapitel 3 legt das Forschungsmodell und die abzuleitenden Hypothesen dar. Die Methodik der quantitativen Befragung wird in Kapitel 4 vorgestellt. Kapitel 5 präsentiert die Ergebnisse der empirischen Untersuchung, die mittels Partial-Least-Squares-Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM) durchgeführt wurde. Abschließend werden in Kapitel 6 die Ergebnisse der Untersuchung diskutiert, Limitationen der Arbeit beleuchtet und Implikationen für Theorie und Praxis abgeleitet.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themenbereiche dynamische Fähigkeiten, Big Data, Entscheidungsfindung, Entscheidungsqualität, Seizing-Fähigkeit, Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT), Partial-Least-Squares-Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM). Die Untersuchung beleuchtet den Einfluss von Big-Data-gestützten Entscheidungsfähigkeiten auf die Entscheidungsqualität und die Seizing-Fähigkeit und analysiert die moderierende Rolle der Nutzungsintensität von IKT.
- Arbeit zitieren
- Lucas Moser (Autor:in), 2021, Entscheidungsfindung und Seizing im Zeitalter von Big Data, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1326482
