El impacto de la analítica de grandes datos en el rendimiento sostenible de las empresas

Resumen Este estudio evalúa el impacto de la analítica de grandes datos (BDA) en el rendimiento sostenible de las empresas (FSP). BDA se conceptualiza como un constructo dual que comprende la analítica predictiva y prescriptiva, mientras que FSP se considera desde una perspectiva de triple resultado (TBL) comprendiendo las líneas económica, social y ambiental del rendimiento empresarial. El estudio se basa exclusivamente en datos de BDA y FSP de terceros independientes que corresponden a 522 empresas del índice S&P500 de EE. UU. y el índice canadiense S&P500/TSX60. Los datos se analizan con regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS), y los hallazgos revelan, en agregado, que BDA tiene un efecto directo, positivo y significativo en el FSP general. Los resultados del análisis fragmentario muestran que BDA está positivamente relacionado con las dimensiones económica, social y ambiental. Además, nuestra distinción entre analítica predictiva y prescriptiva sugiere que la analítica prescriptiva supera moderadamente los resultados FSP obtenidos con la analítica predictiva. Los conocimientos del estudio proporcionan un conocimiento estratégico para las empresas que buscan aprovechar la digitalización para mejorar la ciudadanía corporativa al mismo tiempo que mejoran sus capacidades digitales. El impacto de la tecnología, especialmente del Big Data, en la sostenibilidad ha ganado atención en la literatura, sin embargo, este es el primer estudio que profundiza en las relaciones detalladas entre ambos constructos al descifrar y cuantificar el impacto de los componentes de BDA en el TBL.