빅 데이터 투자, 기술, 그리고 기업 가치

이 논문은 노동 시장 요인이 빅 데이터 투자에 대한 초기 수익을 어떻게 형성했는지를 새로운 데이터 소스인 LinkedIn 기술 데이터베이스를 사용하여 분석합니다. 이 데이터 소스는 Hadoop, MapReduce, Apache Pig와 같은 기술 기술을 가진 근로자의 고용을 기업 수준에서 측정할 수 있게 해줍니다. 2006년부터 2011년까지 Hadoop 투자는 생산성 성장률이 3% 더 빠른 것과 관련이 있었지만, 이는 (a) 상당한 데이터 자산을 가진 기업과 (b) 다른 기업의 유사한 투자로 인해 보완적인 기술 기술을 가진 근로자 집단 개발을 촉진하는 노동 시장에서만 해당됩니다. 노동 시장 집중의 이점은 보완 기술이 대학이나 다른 채널을 통해 근로자에 의해 습득될 수 있는 성숙한 데이터 기술, 예를 들어 구조적 쿼리 언어 기반 데이터베이스에 대한 투자의 경우 감소합니다. 이러한 결과는 새로운 정보 기술 혁신의 확산 중 생산성 성장 차이를 설명하는 데 있어 지리, 기업 투자 및 기술 취득 경로의 중요성을 강조합니다. 이 논문은 Alok Gupta에 의해 비즈니스 분석에 관한 특별 호로 수락되었습니다.