Acceso usuarios
Business Intelligence and Analytics (BI and Analytics) systems become a competitive advantage in an environment where data volume increases exponentially. The objective of this research was to identify factors that explain the intention to use BI and analytics systems using UTAUT. The quantitative causal survey used an intentional nonprobabilistic sampling, Linear Multiple Regression, and Hierarchical Multiple Regression. The theoretical applicability was confirmed and the model validated where Performance Expectation was the most influential factor and Effort Expectation was not statistically significant, indicating that BI and Analytics users minimize the effort as long as performance is improved. The practical applicability in corporations occurs as specific strategy suggestions allow better efforts in application and increase success probability in such systems’ intention to use.
Sistemas de Business Intelligence & Analytics (BI&Analytics) se tornam vantagem competitiva em um ambiente onde o volume de dados aumenta exponencialmente. O objetivo desta pesquisa foi identificar fatores que explicam a intenção de uso em sistemas de BI&Analytics, a partir do UTAUT. A pesquisa quantitativa de natureza causal utilizou amostragem não-probabilística intencional, Regressão Linear Múltipla e Regressão Múltipla Hierárquica. Confirmou-se a aplicabilidade teórica e validou-se o modelo onde Expectativa de Performance foi o fator mais influente e Expectativa de Esforço não apresentou significância estatística, indicando que o usuário de BI&Analytics minimiza o esforço desde que melhore seu desempenho. A aplicabilidade prática para as empresas se dá com a sugestão de estratégias específicas que permitam melhor direcionamento dos esforços e aumento da probabilidade de sucesso na intenção de uso de tais sistemas pelos seus usuários
