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dc.contributor.advisorDe la Vega Hernández, Iván Manuel
dc.contributor.authorMarchena Sekli, Giulio Franz
dc.date.accessioned2021-12-10T17:08:49Z
dc.date.available2021-12-10T17:08:49Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021-12-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/21115
dc.description.abstractDue to SARS-CoV-2 pandemic, higher education institutions are challenged to continue providing quality teaching, consulting, and research production through virtual education environments. In this context, a large volume of data is being generated, and technologies such as big data analytics are needed to create opportunities for open innovation by obtaining valuable knowledge. The purpose of this paper was to investigate the factors that influence the adoption of big data analytics, as well as to evaluate the relationship it has with performance and knowledge management, taking into consideration that this technology is in its initial stages and that previous research has provided varied results depending on the sector in focus. To address these challenges, a theoretical framework was developed to empirically test the relationship of these variables. A total of 265 members of universities in Latin America were surveyed and structural equation modeling was used for hypothesis testing. The findings identified compatibility, an adequate organizational data environment, and external support as factors required to adopt big data analytics and their positive relationship is tested with knowledge management processes and organizational performance. This study provides practical guidance for decision-makers involved in or in charge of defining the implementation strategy of big data analytics in higher education institutions.es_ES
dc.description.abstractDebido a la pandemia del SARS-CoV-2, las instituciones de educación superior tienen el desafío de continuar brindando enseñanza, consultoría y producción de investigación de calidad a través de entornos educativos virtuales. En este contexto, se está generando un gran volumen de datos y se necesitan tecnologías como la analítica de Big Data para crear oportunidades de innovación abierta mediante la obtención de conocimientos valiosos. El propósito de este trabajo fue investigar los factores que influyen en la adopción de la analítica de Big Data, así como evaluar la relación que tiene con el desempeño y la gestión del conocimiento, tomando en consideración que esta tecnología se encuentra en sus etapas iniciales y que investigaciones previas han proporcionado resultados variados según el sector en cuestión. Para abordar estos desafíos, se desarrolló un marco teórico que comprobó empíricamente la relación de estas variables; se encuestaron a 265 miembros de universidades de América Latina y se utilizó el modelado de ecuaciones estructurales. Los hallazgos identificaron a la compatibilidad, un entorno de datos organizacional adecuado y el apoyo externo como factores necesarios para adoptar la analítica de Big Data y se comprobó su relación positiva con los procesos de gestión del conocimiento y el desempeño organizacional. Este estudio proporciona una guía práctica para los tomadores de decisión involucrados o encargados de definir la estrategia de implementación de la analítica de Big Data en instituciones de educación superior.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectEducación superior--Instituciones--Gestión de informaciónes_ES
dc.subjectDesarrollo organizacionales_ES
dc.subjectBig dataes_ES
dc.subjectEducación superior--Innovaciónes_ES
dc.subjectCOVID-19 (Enfermedad)es_ES
dc.titleAdoption of big data analytics and its impact on organizational performance in higher education mediated by knowledge managementes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
thesis.degree.nameDoctor en Administración Estratégica de Empresases_ES
thesis.degree.levelDoctoradoes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. CENTRUMes_ES
thesis.degree.disciplineAdministración Estratégica de Empresases_ES
renati.advisor.cext001524411
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8554-0510es_ES
renati.author.dni41585269
renati.discipline413038es_ES
renati.jurorPercy Samoel Marquina Feldmanes_ES
renati.jurorRuben Guevara Moncadaes_ES
renati.jurorIvan Manuel De la Vega Hernandezes_ES
renati.jurorJaime Eduardo Rivera Caminoes_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctores_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04es_ES


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