Assessing analytics capabilities of Finnish medium size enterprises
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Business |
Master's thesis
Authors
Date
2021
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Information and Service Management (ISM)
Language
en
Pages
57 + 15
Series
Abstract
As the importance of data and analytics in decision-making is growing every year, it is necessary that companies have the right capabilities to take advantage of that development. Being a data-driven company can lead to improved value and sustainable competitive advantage as well as increased firm performance. Nevertheless, every company is different with distinct capabilities. Some studies have shown that adoption of data-driven decision-making practices vary between companies. Thus, by studying analytics capabilities, it is possible to acquire more information on how data-driven companies are and what capabilities are the most important ones to get the best benefits. This thesis studies the analytics capabilities of Finnish medium size enterprises. The primary objectives are to get more information on how analytics capable the chosen companies evaluate themselves and what are the differences between the companies. In addition, this thesis tries to partly replicate previous research. To tie these objectives to theory, this thesis uses “Business analytics capability framework” (BACF). The idea of BACF is to “holistically assess capabilities that are needed to successfully apply data and analytics in organizational context”. The two underlaying theories behind BACF are resource-based view and theory of dynamic capabilities. To get data for further analyses, a 5-point Likert-scale research questionnaire was conducted. Sample group consist of 44 Finnish medium size enterprises from four industry groups. The gathered data was analysed by using methods of descriptive statistics and quantitative analyses. The results indicate that B2C-focused companies are more data-driven than their B2B counterparts. Also, technological related analytics capabilities are lagging behind in every industry group. This thesis also identified the most important analytics capabilities if companies aim to achieve value and competitive advantage. Furthermore, this thesis managed to replicate some existing research results. This thesis contributed theory by replicating existing results and being the first to study the relationship between analytics capabilities and value & competitive advantage.Datan ja analytiikan merkitys päätöksenteossa kasvaa vuosi vuodelta. Sen vuoksi on tärkeää, että yrityksillä on oikeat kyvykkyydet, joilla tästä kehityssuunnasta saadaan mahdollisimman paljon irti. Olemalla dataohjautuva, yrityksellä on mahdollisuus saavuttaa arvonlisää ja kestävää kilpailullista etua sekä parempaa suorituskykyä. Jokainen yritys on kuitenkin varustettu erilaisilla kyvykkyyksillä. Myös aikaisempien tutkimusten mukaan dataohjautuvan päätöksenteon käytännöt vaihtelevat yritysten välillä. Analytiikkakyvykyyksiä tutkimalla, on mahdollista saada lisää informaatiota siitä, kuinka dataohjautuvia yritykset ovat ja mitkä kyvykkyydet ovat kaikkein tärkeimpiä suurimpien hyötyjen kannalta. Tämä lopputyö tutkii suomalaisten keskisuurten yritysten analytiikka-kyvykkyyksiä. Työn keskeisimpinä tavoitteina on saada lisää informaatiota siitä, millaiset kohdeyritysten analytiikka-kyvykkyydet ovat ja kuinka ne vaihtelevat yritysten välillä. Tämän lisäksi työssä replikoidaan aikaisempaa tutkimusta. Työssä käytetty teoreettinen viitekehys on “Liiketoiminta-analytiikan kyvykkyys-viitekehys”. Viitekehyksen ideana on kokonaisvaltaisesti arvioida kyvykkyyksiä, joita tarvitaan onnistuneeseen datan ja analytiikan soveltamiseen organisatorisessa kontekstissa. Viitekehys itsessään perustuu resurssiperusteiselle näkymykselle sekä teoriaan dynaamisista kyvykkyyksistä. Datankeruuta varten työssä suoritettiin kyselytutkimus viisi-pisteisellä Likert-asteikolla. Otoskooksi määrittyi 44 suomalaista keskisuurta yritystä neljästä laajasta teollisuudenalaluokituksesta. Kerätty data analysoitiin käyttämällä deskriptiivistä tilastotiedettä sekä kvantitatiivisiä menetelmiä. Työn tulokset indikoivat, että B2C-fokusoituneet yritykset ovat dataohjautuvampia kuin B2B-yritykset. Myös yritysten teknologiset kyvykkyydet laahaavat jäljessä jokaisella sektorilla. Tämä työ onnistui myös identifioimaan tärkeimmät analytiikka-kyvykkyydet, joihin keskittymällä yritykset voivat saavuttaa paremmin arvonlisää ja kestävää kilpailullista etua sekä parempaa suorituskykyä. Lisäksi työssä onnistuttiin replikoimaan aikaisempaa aihealueen tutkimusta. Tämä työ myötävaikutti aikaisempaan teoriaan replikoimalla tuloksia sekä olemalla ensimmäinen tutkimus, jossa tutkittiin analytiikka-kyvykkyyksien sekä lisäarvon ja kilpailullisen edun suhdetta.Description
Thesis advisor
Rossi, MattiKeywords
analytics capabilities, data-driven decision-making, business analytics capability framework, decision-making, business analytics