Resumo

As organizações estão enfrentando uma revolução na gestão orientada por dados, pois o Big Data está influenciando intensamente na formulação de estratégias. As organizações acreditam que, se não adotar uma estratégia de dados, correm o risco de perder a competitividade e, logo, estão fazendo uso extensivo e sistemático de análises para ter um desempenho superior à concorrência. Na era da competição analítica, os modelos de negócio e a obtenção de vantagem competitiva estão diretamente relacionados à estratégia de dados das organizações.

A incorporação da estratégia de dados possibilita que a organização desbloqueie o valor potencial de Big Data Analytics (Grover et al., 2018). No entanto, poucos são os estudos que analisam o seu impacto no valor estratégico organizacional e na criação da vantagem competitiva. Portanto, este estudo busca responder à seguinte questão: Qual o efeito das estratégias de dados defensiva e ofensiva na obtenção de vantagens competitivas? Busca-se analisar o quanto a estratégia de dados afeta a obtenção de vantagens competitivas.

Big Data é definido como o uso de uma grande quantidade de dados, de diversas fontes e tipos, criados rapidamente, o que implica em maiores desafios para suportar a tomada de decisões (Fiorini et al., 2018). Para DalleMule e Davenport (2017), a estratégia de dados se define como organizar, governar, analisar e implantar os ativos de informações, e essa pode ser mais defensiva, ao enfatizar a conformidade normativa e o controle de dados, ou mais ofensiva ao enfatizar o gerenciamento flexível e a análise de dados para aprimorar o suporte à estratégia competitiva.

Para suportar a definição dos construtos, a formulação das hipóteses e a construção do instrumento de pesquisa, realizou-se uma revisão da literatura. A seguir, uma pesquisa Survey foi realizada com base em um questionário estruturado. Procedeu-se à análise das estatísticas descritivas, à análise fatorial confirmatória, e à testagem e avaliação do modelo, por meio da técnica de modelagem de equações estruturais por mínimos quadros parciais (PLS-SEM). Além disso, são adotados procedimentos de análise de mediação.

Os 103 respondentes, em sua maioria, são gestores com elevada experiência profissional e que atuam em organizações de médio e grande porte, nos setores de serviços, indústria e energia. Por meio da avaliação do modelo de mensuração, apurou-se a validade de traço do instrumento e, após, procedeu-se à modelagem das equações estruturais. As hipóteses H1, H2, H3, H4 e H5 foram suportadas, confirmando os efeitos diretos entre os posicionamentos defensivo e ofensivo da estratégia de dados, e desses com a vantagem competitiva, e, ainda, o efeito mediador da estratégia de dados ofensiva.

Este estudo é pioneiro ao analisar empiricamente o quanto a estratégia de dados, defensiva ou ofensiva, impacta na obtenção de vantagens competitivas. São apresentadas relevantes implicações para a teoria e para a prática gerencial, pois a estratégia de dados é fundamental para a incorporação organizacional efetiva de recursos e de capacidades analíticas. Conclui-se que para extrair valor dos seus dados, as organizações precisam estabelecer sua estratégia de dados em função do seu posicionamento estratégico e do potencial dos seus recursos e capacidades analíticas.

Fiorini, P. D. C, Seles, B. M. R. P., Jabbour, C. J. C., Mariano, E. B., & de Sousa Jabbour, A. B. L. (2018). Management theory and big data literature: From a review to a research agenda. International Journal of Information Management, 43, 112-129. DalleMule, L., & Davenport, T. H. (2017). What’s your data strategy. Harvard Business Review, 95(3), 112-121. Grover, V., Chiang, R. H., Liang, T. P., & Zhang, D. (2018). Creating strategic business value from big data analytics: A research framework. Journal of Management Information Systems, 35(2), 388-423.