Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10071/30832
Author(s): Marques, Diogo Alexandre Mendes
Advisor: Ferreira, João Carlos Amaro
Vai, Carlos Tam Chuem
Date: 14-Dec-2022
Title: The impact of mobile business intelligence applications in organizational performance
Reference: Marques, D. A. M. (2022). The impact of mobile business intelligence applications in organizational performance [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/30832
Keywords: Business intelligence
Mobile apps
Desempenho organizacional -- Organizational performance
Inteligência empresarial
Aplicações mobile
Abstract: Most organizations today rely on technology to handle and analyse vast volumes of data, calling for the use of analytic and statistical tools to speed up decision-making, thereby obtaining faster and better conclusions. Mobile business intelligence (MBI) bridges the gap between critical information and its accessibility. Little is known regarding the influence of MBI applications on organizational performance. This study provides a research approach based on the DeLone and McLean information systems success model and explores how MBI applications can affect organizational performance by analysing the components that contribute to it. For that, we gather data from an online survey amongst MBI users – students and workers. We used partial least squares structural equation modelling (PLS-SEM) to assess the data against 12 hypotheses. We discovered that system quality and perceived value significantly increase the adoption of MBI applications, although information quality does not. System quality, information quality, perceived value, and use all have a beneficial influence on user satisfaction, and user satisfaction has a favourable impact on individual performance as well as relative advantage. Finally, we discovered that individual performance and relative advantage have a favourable influence on organizational performance. The findings of this study help identify the drivers of MBI influence on organizational performance, which is useful in providing insight into what to look for in an MBI application when deciding whether to adopt or develop one.
A maioria das organizações hoje depende da tecnologia para processar e analisar grandes volumes de dados, exigindo o uso de ferramentas analíticas e estatísticas para agilizar a tomada de decisão, levando a decisões mais rápidas e melhores. Mobile Business Intelligence (MBI) quebra a barreira entre a informação crucial e sua acessibilidade. Pouco se sabe sobre a influência das aplicações MBI no desempenho organizacional. Este estudo propõe um modelo de investigação baseado no modelo de sucesso de DeLone e McLean e investiga como as aplicações MBI podem impactar o desempenho organizacional analisando os fatores que contribuem para tal. Para isso, recolhemos dados através de um inquérito online partilhado com utilizadores de aplicações MBI. Utilizando estes dados, um conjunto de 12 hipóteses foram testadas utilizando a modelação parcial de equação estrutural (PLS-SEM). Após análise, descobrimos que a qualidade do sistema e o valor percebido aumentam significativamente o uso de aplicações MBI, no entanto, a qualidade da informação não. A qualidade do sistema, a qualidade da informação, o valor percebido e o uso têm uma influência benéfica na satisfação do usuário, e a satisfação do usuário tem um impacto positivo no desempenho individual, bem como na vantagem relativa. Finalmente, descobrimos que o desempenho individual e a vantagem relativa têm um impacto positivo no desempenho organizacional. As conclusões deste estudo ajudam a entender os fatores por detrás da influência do MBI no desempenho organizacional, oferecendo uma melhor visão sobre o que procurar numa aplicação de MBI ao decidir adotar ou desenvolver um.
Department: Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Degree: Mestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisão
Peerreviewed: yes
Access type: Embargoed Access
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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