A VIAGEM ACABA DE COMEÇAR

Esta edição especial contribui para incorporar pesquisas que utilizam Big Data - principalmente as disciplinas de sistemas da informação e cadeia de suprimentos - na pesquisa acadêmica convencional. Também estende a contribuição do Big Data, permitindo que pesquisas baseadas em análise preditiva proponham teorias. O Big Data traz muitas características para a pesquisa acadêmica que, se devidamente compreendidas, podem mudar a abordagem da maioria das pesquisas para a abordagem acadêmica clássica, que se concentra na proposição e teste de teorias. A abordagem acadêmica para a realização de pesquisas teóricas busca explicar fenômenos por meio da aplicação de enquadramentos teóricos, os quais são oriundos de diferentes disciplinas como microeconomia, pesquisa operacional, teoria organizacional, psicologia e sociologia.

A capacidade de analisar, explicar e prever o comportamento do consumidor é de particular interesse para pesquisadores acadêmicos e profissionais. A maioria das vendas do varejo ainda ocorre nas lojas, e os consumidores que compram on-line também visitam lojas antes ou depois de uma venda. Atualmente, a maioria das pessoas que compram em lojas usa dispositivos móveis para pesquisar sobre produtos, se comunicar com familiares e amigos e visitar sites, os quais fornecem dados - geralmente, Big Data - com o objetivo de facilitar a experiência de compra (Fildes & Kolassa, 2018). Assim, não só as transações ou a falta delas, mas também todos os aspectos tecnológicos da experiência de compra, agora podem ser amplamente modelados. Grande parte desses dados está começando a ser disponibilizada para pesquisadores acadêmicos. Portanto, a tecnologia, principalmente a coleta de dados, processamento e disseminação de Big Data, está trazendo contribuições significativas para o mercado global.

Essas novas tecnologias e tendências em Big Data estão emergindo na análise local, regional e global do comportamento do consumidor e se estendendo ao longo das operações da cadeia de suprimentos. O Big Data está mudando as regras dos negócios - desde a concepção e prototipagem até a produção e distribuição de produtos e serviços. Agora, os acadêmicos têm à sua disposição o que já exigiam há muito tempo: fontes com quantidades enormes de dados. Durante décadas, as investigações sobre comportamento do consumidor publicadas em revistas foram limitadas a conjuntos de dados gerados pelos próprios pesquisadores. Os grandes conjuntos de dados de Big Data oferecem aos pesquisadores acadêmicos e profissionais os meios para se tornarem mais conscientes de atualizações relevantes em tempo real. Os pesquisadores não precisam mais gastar tempo desenvolvendo um plano de pesquisa - o que incluiria especificar enquadramentos, desenvolver modelos e buscar permissões - para conduzir investigações com pequenas amostras. Hoje, eles podem investigar vários modelos e enquadramentos de teorias integradas de várias disciplinas. Os meios para testar teorias explicativas e preditivas (incluindo teoria fundamentada) agora estão disponíveis para pesquisadores do mundo tudo. Além disso, todas as investigações podem ser rapidamente replicadas e verificadas, pois os dados estão disponíveis para todos os acadêmicos, permitindo um ambiente de pesquisa global mais produtivo e criativo (Johnson, Gray, & Sarker, 2019).

Esta edição especial explora diferentes métodos para enfrentar desafios analíticos relevantes. Essa emocionante jornada acaba de começar, e certamente levará a caminhos de pesquisa interessantes.

REFERENCES

• Fildes, R. A., & Ma, S., Kolassa, S. (2018). Retail forecasting: Research and practice. Management Science Working paper. Unspecified, Lancaster, UK.
• Johnson, S. L., Gray, P, & Sarker, S. (2019), Revisiting IS research practice in the era of big data, Information & Organization, 29(1), 41-56. doi:10.1016/j.infoandorg.2019.01.001
  » https://doi.org/10.1016/j.infoandorg.2019.01.001

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  10 Jan 2020
• Data do Fascículo
  Nov-Dec 2019