Büyük veri ve analitik sistemlerin kullanımını etkileyen faktörlerin genişletilmiş teknoloji kabul modeli ile incelenmesi
Analyzing the factors affecting big data and analytic systems usage via extended technology acceptance model
Yazar: BAHAR AKIN
Danışman: PROF. DR. YILDIZ YILMAZ GÜZEY
Beykent Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı / İşletme Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Analitik analiz = Analytical analysis ; Analitik model = Analytical model ; Analitik özellikler = Analytical properties ; Büyük veri = Big data ; Planlı Davranış Kuramı = Theory of Planned Behavior ; Teknoloji kabul ve kullanım modeli = Acceptance and use of technology model ; Teknoloji kullanımı = Technology utilization ; Teknolojinin Kabulü Modeli = Technology Acceptance Model

Özet:
Büyük Veri ve Analitik (BVA) Sistemler yeni bilgi teknolojileri olarak kabul
edilmektedir. BVA sistemleri büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi
yakalamak, depolamak, aktarmak, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan teknik
ve teknolojiler bütünü olarak tanımlanmaktadır. Bilgi teknolojilerinde büyük veriden
yararlanan ve büyük veri tabanlı karar veren işletmelerin rakiplerinden %5 daha verimli
olduğu ve % 6 daha karlı olduğu görülmüştür. Fakat işletme performansı, uygulanan bilgi
teknolojilerinin gerçek anlamda kullanılması ile arttırılabilir. Bu sebeple sistemi
kullanması beklenen çalışanların sistemi kullanmaya nasıl karar verdiklerini
anlayabilmek büyük önem taşımaktadır.
Günümüze kadar teknolojinin kabulü ve benimsenmesi ile ilgili pek çok teorik model
geliştirilmiştir. Teknoloji Kabul Modeli (TKM), farklı bilgi teknolojilerinin kullanıcı
kabulünü tahmin etmede ve kullanıcıların yeni sistemleri kullanmasının sebeplerini
açıklamada yaygın olarak kullanılmaktadır. BVA sistemlerinin kullanım kabulünü
incelemek için geniş bir literatür taraması yapılmış, Teknoloji Kabul Modeli (TKM),
Teknoloji Kabul Modeli 2 (TKM2) ve Planlı Davranış Teorisi (PDT) birleştirilerek
entegre bir model oluşturulmuştur. Araştırma modelinde TKM'den algılanan fayda ve
algılanan kullanım kolaylığı, PDT'den sübjektif normlar ve algılanan davranışsal kontrol
ve TKM2'den sonuç gösterilebilirlik, işe uyum ve çıktı kalitesi değişkenleri
kullanılmıştır. Bu araştırma kapsamında geliştirilen modelin veri seti tarafından
desteklenip desteklenmediğini araştırmak için Türkiye'de faaliyet gösteren 35 işletmede
BVA sistemleri kullanan 300 kişiye anket uygulanmıştır. Araştırma modeli, Yapısal
Eşitlik Modellemesi (YEM) kullanılarak, AMOS 25 ile test edilmiştir. Araştırma
sonuçları, BVA sistem kullanım niyetinin %56'sının algılanan fayda, algılanan
davranışsal kontrol ve sübjektif normlar tarafından açıklandığını göstermektedir. Bu
değişkenler arasında algılanan faydanın güçlü bir etkiye sahip olduğu bulunmuştur. Bu
araştırma BVA sistemlerinin kullanım kabulü hakkında var olan bilgi birikimini
genişletmekte ve BVA sistem uygulayıcılarına ve sistem tasarımcılarına nelere
odaklanmaları gerektiğine dair elde edilen bulgular ile ışık tutmaktadır.

Abstract:
Big Data and Analytics (BVA) Systems are recognized as new information technologies.
BVA systems are defined as a set of technologies used to capture, store, transfer, analyze
and visualize large amounts of structured and unstructured data. Companies that use big
data in information technologies and make large data-based decisions are 5 percent more
efficient and 6 percent more profitable than their competitors. But company performance
can be increased by the actual use of applied information technologies. For this reason, it
is very important to understand how the employees who are expected to use the system
decide to use the system.
The Technology Acceptance Model (TKM) is widely used to predict user acceptance of
different information technologies and to explain the reasons why employees use new
systems. A research model has been proposed in this study based on an extensive review
of literature pertaining to the Extended Technology Acceptance Model. This study
explored the factors affecting BDA system use by integrating the key constructs of
Technology Acceptance Model (TAM), Technology Acceptance Model 2 (TAM2) and
Theory of Planned Behavior (TPB). Research model integrates constructs from TAM
(perceived usefulness, perceived ease of use) TAM2 (job relevance, output quality, result
demonstrability) and TPB (perceived behavioral control, subjective norms) in explaining
user acceptance of BDA system. Using AMOS 25, data collected from 300 BDA system
users in Turkey, was used to test the proposed research model. Results indicated that 56
percent of user intention to use BDA system is explained by perceived usefulness,
perceived behavioral control and subjective norms. Among them, perceived usefulness
have the strongest effect. This study expands the existing body of knowledge on the
adoption of big data analytic systems and benefits big data analytics providers and system
designer while helping in the formulation of their information system models.