L'efficacité d’usage du big data en entreprise en contexte arménien

Effective Use of Big Data in Companies in the Armenian Context

• Auteur / Autrice : Elen Grigoryan
• Direction : Katia Lobre, Jean-Fabrice Lebraty
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance le 20/10/2022
• Etablissement(s) : Lyon 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche Magellan (Lyon ; 19..-....)
• Jury : Président / Présidente : Marie-Christine Chalus-Sauvannet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marie-Christine Chalus-Sauvannet, Marc Bidan, Ivan Pastorelli, Aram Yesayan
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Marc Bidan, Ivan Pastorelli

Mots clés

Mots clés contrôlés

Arménie

Entreprises

Utilisation

Gestion

Données massives

Mots clés libres

Big data

Efficacité d’usage

Contexte arménien

Utilisation

Usage

Utilisateur novice

Utilisateur avancé

Recherche contextualisée

Efficacité d'usage du big data

Big data

Effective use

Armenian context

Effective use of big data

Utilization

Use

Novice user

Advanced user

Contextualized research

Résumé

Ce travail de recherche s’intéresse aux aspects managériaux du phénomène de big data. Il traite la question suivante : quels sont les facteurs qui contribuent le plus à l’efficacité d’usage du big data en entreprise en contexte arménien ? Cette question est examinée sur le terrain à partir du modèle conceptuel d’efficacité d’usage du big data proposé par Surbakti et ses coauteurs (Surbakti, Wang, Indulska, & Sadiq, 2019). Ce travail présente un corpus méthodologique pour mener une recherche contextualisée en sciences de gestion à partir des trois pôles de contextualisation, proposés par Livian (2020). La démarche principale prend appui sur des données quantitatives, issues d'une enquête auprès de 211 professionnels du domaine. Elle mobilise aussi des données de type qualitatif à partir de 10 entretiens réalisés. L’analyse statistique et l’analyse thématique des données met en évidence l’existence de deux groupes différents d’entreprises parmi les utilisateurs du big data : « utilisateur novice » et « utilisateur avancé ». Ainsi, la thèse présente l’ensemble des facteurs qui contribuent à l’efficacité d’usage du big data pour chacun de ces deux types d’utilisateurs et discute les particularités contextuelles arméniennes liés à ces résultats.

This research focuses on the managerial aspects of big data phenomenon. The research question is therefore: what factors contribute the most to effective use of big data in companies in the Armenian context? This question is examined through a conceptual model of effective use of big data (Surbakti et al., 2019). Accordingly, this work proposes a methodological basis for conducting contextualized research in management sciences through the three poles of contextualization, proposed by Livian (2020). The main approach is based on quantitative data, from 211 surveys, completed by the professionals in the field. It also mobilizes qualitative data from 10 interviews conducted. Statistical analysis and thematic analysis of the data highlights the existence of two different groups of companies among big data users: “novice user” and “advanced user”. Thus, the thesis presents all the factors that contribute to the effective use of big data for each of these two types of users and discusses the Armenian contextual particularities linked to these results.