Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10071/27378
Author(s): Estêvão, João Guilherme Dias Rodrigues
Advisor: Rosa, Álvaro Augusto da
Date: 21-Dec-2022
Title: Maturidade analítica das empresas do setor da construção em Portugal
Reference: Estêvão, J. G. D. R. (2022). Maturidade analítica das empresas do setor da construção em Portugal [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/27378
Keywords: Business analytics
Indústria 4.0
Setor da construção
Maturidade analítica
Digitalização
Modelos de maturidade
Industry 4.0
Construction industry
Analytics maturity
Digitation
Maturity models
Abstract: A quantidade de dados que é gerada atualmente traz consigo novas oportunidades de negócio. Cada vez mais, os modelos de negócio das empresas envolvem a criação, tratamento e utilização dos dados para extrair conhecimento e gerar valor. Este trabalho é feito no âmbito da Indústria 4.0, uma transformação tecnológica que permite às empresas do setor de construção a digitalização de modo a extrair conhecimento dos dados gerados na cadeia de valor. O objetivo é perceber em que ponto se encontra o nível de adoção de analytics nas empresas desta indústria. Foi escolhido um modelo de maturidade analítica testado em vários setores e disponível online, o TDWI, e após algumas alterações foi disponibilizado a um painel de participantes para resposta. Através da aplicação do modelo de maturidade, em formato de questionário, é medida a adoção de analytics, em 30 empresas do setor da construção, em Portugal. As respostas ao questionário são classificadas tendo em conta os níveis de maturidade do modelo, e analisadas com outras variáveis recolhidas das empresas. Os resultados mostram que a adoção de ferramentas e métodos de analytics nas empresas do setor é média, existindo ainda assim um fosso grande entre micro, pequenas e médias empresas, e as empresas de maior dimensão. Para além disso é possível que os resultados sejam enviesados por falta de literacia analítica dos respondentes. Este trabalho permite perceber como é o nível de adoção analítica das empresas de construção em Portugal, consciencializar o setor para a importância desta temática, sugerir melhorias e gerar novas hipóteses de investigação.
The amount of data that is daily generated brings new business opportunities. An increasing number of business models include the creation or capture, processing and use of data to extract knowledge and generate value. This paper is developed in the under the Industry 4.0, a technological transformation that concedes the construction industry companies the digitation in order to generate insights from the data that was gathered from the value chain. The objective is to understand in what stage the analytics adoption for the construction industry companies, in Portugal is. The maturity model chosen from multiple available online and academically assessed was TDWI, which after some amendments was sent to the selected companies. Through the application of the maturity model, in the format of survey, the analytics adoption was measured in thirty companies from the Portuguese construction industry. The responses were classified regarding the stages proposed by the maturity model and analyzed against the companies’ attributes. The results show that the adoption of analytics tools and methods is medium, and that there is a big gap in comparison between the micro, small and medium companies, and the bigger ones. Furthermore, it is possible that the results are biased due to lack of analytics literacy from the respondent. This dissertation helps in understanding the general analytics adoption level in Portuguese construction companies, raise awareness about the importance of the subject, propose enhancements and generate new research hypotheses.
Department: Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia
Degree: Mestrado em Métodos Analíticos para Gestão
Peerreviewed: yes
Access type: Open Access
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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