O papel da capacidade de gestão da informação e da monetização de dados no desempenho corporativo

Abstract

A maioria das organizações tem encontrado dificuldades para medir o valor gerado pelos dados, sendo a monetização – definida como o processo de converter dados e suas análises (analytics) em retorno financeiro – uma oportunidade ainda pouco explorada. Neste sentido, as organizações estão desenvolvendo capacidades de preparação de dados e analíticas visando a conversão do valor dos dados extraídos em insights que promovam benefícios econômicos (tangíveis) ou valor (intangível). Apesar das organizações estarem cada vez mais interessadas em extrair conhecimento de modo a monetizá-lo, a capacidade de criar valor e monetizar dados ainda é relativamente pouco explorada na literatura de SI. Com base nessa lacuna, avaliou-se relevante analisar, neste trabalho, as capacidades necessárias para desenvolver a capacidade de gestão da informação (CGI) e da monetização de dados para melhorar o desempenho dos negócios. Portanto, o objetivo desta tese é investigar o papel da capacidade de gestão da informação e da monetização de dados no desempenho corporativo. Valendo-se da perspectiva teórica das Capacidades Dinâmicas (CD) e da Visão Baseada em Recursos (RBV), esse trabalho propôs um modelo pelo qual a CGI e a capacidade de monetização articulam-se com outras capacidades (nomeadamente Enriquecimento dos dados, Capacidade Técnica, Capacidade Analítica, Governança dos Dados, Insights e Agilidade Organizacional) para melhorar o desempenho corporativo. Esse modelo, baseado na literatura existente, foi avaliado em uma perspectiva de Métodos Mistos, preliminarmente fundamentado em uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL), que mapeou como os estudos científicos relacionam os termos monetização de dados, valor dos dados, capacidades, insights e desempenho no contexto de negócios e identificou as capacidades necessárias para monetização de dados. Após a RSL, o modelo desenvolvido foi validado em uma etapa qualitativa confirmatória, que analisou as relações existentes entre a capacidade de gestão da informação, a capacidade de monetização dos dados e o desempenho corporativo, por meio de entrevistas semiestruturadas, realizadas com 29 executivos da área de dados. A etapa qualitativa foi analisada utilizando-se o software N-VIVO para categorização das evidências. A essa etapa, seguiu-se uma pesquisa survey com 251 profissionais da área de dados e negócios, através da qual foi possível propor um modelo multidimensional para auxiliar as organizações a analisar que tipos de capacidades de TI devem ser combinadas para monetização de dados e ganho de desempenho, além de quantificar os efeitos da capacidade de gestão da informação na capacidade de monetização de dados e, consequentemente, no desempenho corporativo. A etapa quantitativa foi efetuada utilizando-se da análise de modelagem de equações estruturais baseada em Partial Least Square-Path Modeling (PLS-SEM). Identificaram-se os constructos Enriquecimentos dos Dados, Capacidade Analítica, Capacidade Técnica e Governança dos Dados como importantes antecedentes da geração de insights de dados para Monetização, constituindo um conjunto de Capacidades de Gestão da Informação. Além disso, o estudo apontou os constructos Insights e Agilidade Organizacional como uma combinação de capacidades essenciais para monetização de dados e ganhos de desempenho corporativo. As descobertas aqui obtidas trazem contribuições teóricas e gerenciais ao fornecer um modelo conceitual baseado nas Teorias Visão Baseada em Recursos (RBV) e Capacidades Dinâmicas (CD) e ao fornecer ao gestores elementos-chave que podem ser utilizados para melhorar o desempenho de suas empresas neste novo mercado de monetização de dados, ao testar um conjunto de capacidades necessárias para geração de valor.

Most organizations have faced difficulties in measuring the value generated by data, and monetization - defined as the process of converting data and its analytics into financial returns - remains an underexplored opportunity. Consequently, organizations are developing data preparation and analytics capabilities to convert extracted data value into tangible economic benefits or intangible value. Despite growing interest in extracting knowledge for monetization, the ability to create value and monetize data remains relatively unexplored in the Information Systems literature. To address this gap, this study aims to investigate the role of Information Management Capabilities (IMC) and Data Monetization in Corporate Performance. The theoretical perspectives of Dynamic Capabilities (DC) and Resource-Based View (RBV) are adopted to propose a model in which IMC and data monetization are integrated with other capabilities (Data Enrichment, Technical Capability, Analytical Capability, Data Governance, Insights, and Organizational Agility) to enhance Corporate Performance. This model, based on existing literature, was evaluated using a Mixed Methods approach, initially grounded in a Systematic Literature Review (SLR), which mapped how scientific studies relate terms such as data monetization, data value, capabilities, insights, and performance in a business context, and identified the necessary capabilities for data monetization. Following the SLR, the developed model was validated in a confirmatory qualitative stage, which analyzed the existing relationships between information management capability, data monetization capability, and organizational performance through semi-structured interviews with 29 data executives. The qualitative stage was analyzed using N-VIVO software for evidence categorization. Subsequently, a survey was conducted with 251 data and business professionals, leading to the proposal of a multidimensional model to help organizations analyze which types of IT capabilities should be combined for data monetization and performance improvement, as well as quantify the effects of information management capability on data monetization and, consequently, on corporate performance. The quantitative stage was performed using Partial Least Squares-Path Modeling (PLS-SEM) for structural equation modeling. Data Enrichment, Analytical Capability, Technical Capability, and Data Governance were identified as important antecedents to generating data insights for Monetization, forming a set of Information Management Capabilities. Additionally, the study identified Insights and Organizational Agility as a combination of essential capabilities for data monetization and corporate performance gains. The findings provide theoretical and managerial contributions by offering a conceptual model based on Resource-Based View (RBV) and Dynamic Capabilities (DC) theories and providing key elements for managers to improve their companies' performance in this new data monetization market, by testing a set of capabilities necessary for value generation.