Büyük veri projelerinin kritik başarı faktörleri: Bir model önerisi ve ampirik test

Bilişim sistemleri vasıtasıyla elde edilen ve depolanan verilerin hızla artması, bilişim teknolojisi (BT) uzmanları için yeni zorlukları ve fırsatları beraberinde getirmiştir. Veri analitiği bağlamında kullanılan algoritma ve teknolojilere yönelik önemli çabalar gösterilmiş olmasına karşın, Büyük Veri projelerine yönelik Kritik Başarı Faktörleri (KBF'ler) üzerine yapılan araştırmalar sınırlı sayıdadır. Kritik başarı faktörleri daha önce Bilişim Sistemleri alanında tartışılmış olmakta beraber, bulgular Büyük Veri projeleri ile ilişkilendirilmemiştir. Kritik başarı faktörü kaynaklarının eksikliği, bir Bilişim Sistemi projesini başarısızlığa mahkum edebilir. Bu araştırma, işletmelerin Büyük Veri projelerinin başarısını etkileyen kritik faktörleri tespit etmelerine yardımcı olmayı vaat etmektedir. Bu araştırmanın temel amacı, Büyük Veri projelerini etkileyen başarı faktörleri üzerinde anlaşmaya varılmasına olanak tanıyan tartışmaya ve verilere katkıda bulunarak, Büyük Veri odaklı literature katkı sağlamaktır. Bunun yanı sıra, araştırma kapsamında KBF ölçeği ve ilişkisel KBF modeli istatistiksel olarak test edilmiş ve doğrulanmıştır. Büyük Veri başarısı ile ilgili araştırmalarda bireysel ve teknik faktörler incelenmiş olsa da, daha geniş bir alanı kapsayan kritik faktörlerin Büyük Veri uzmanlarının görüşleri ışığında belirlenmesine ilişkin bir boşluk bulunmaktadır. Büyük Veri projeleri için KBF'ler ile ilgili en kapsamlı bilgi, Büyük Veri projelerine katkı sağlayan departmanlarda istihdam edilen Büyük Veri profesyonellerinden alınabilir. B bağlamda, bu çalışma 17 Büyük Veri uzmanının katkıları ve 827 Büyük Veri profesyonelinin katılımı ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın sonunda beş KBF ortaya çıkartılmış ve istatistiksel olarak güvenilir ve geçerli bir ölçek ile %51,8 açıklama gücü olan ilişkisel bir araştırma modeli literature eklenmiştir. Bu araştırma doğası gereği keşifseldir. Böyle bir çalışma için en uygun yaklaşım Yapısal Gömülü Teori ve beraberinde karma yöntem olarak belirlenmiştir. Gömülü teori, araştırmacının bir soruyla yola çıkmasına, veri toplamasına, fikirleri ve kavramları incelemesine, bu verileri yeni bir teorinin temelini oluşturmak için kullanmasına, bunları ayıklamasına ve kategorize etmesine olanak sağlar. Sonrasında bu yeni teori uygulanabilir ve istatistiksel olarak test edilebilir. Bunu başarılı bir şekilde gerçekleştirmek için, çalışma yaklaşımı üç bölümlü karma yöntem olarak parçalara ayrılmıştır. Yarı yapılandırılmış mülakatlardan ve alandaki uzmanlarla yapılan Delphi uygulamasından oluşan nitel bölümü, nitel bölümden türetilen temel kavramlar arasındaki ilişkileri test etmek için kurgulanan nicel bölüm takip etmektedir.