While common wisdom suggests that big data facilitates better decision的简体中文翻译

While common wisdom suggests that b

While common wisdom suggests that big data facilitates better decisions, we posit that it may not always be the case, as big data aspects can also afford and motivate knowledge hiding. To examine this possibility, we integrate adaptive cost theory with the resource-based view of the firm. This integration suggests that the effect of big data characteristics (i.e., data variety, volume, and velocity) on firm decision quality can be explained, in part, by data analysts' perceived knowledge hiding behaviours, including evasive hiding, playing dumb, and rationalized hiding. We examined this model with survey data from 149 data analysts in firms that use big data to varying degrees. The findings show that big data characteristics have distinct effects on knowledge hiding behaviours. While data volume and velocity enhance knowledge hiding, data variety reduces it. Moreover, evasive hiding, playing dumb, and rationalized hiding have varying effects on firm decision quality. Whereas evasive hiding reduces firm decision-making quality, playing dumb does not affect it, and rationalized hiding improves it. These results are further validated with applicability checks. Ultimately, these results can explain inconsistent past findings regarding the return on investment in big data and provide a unique look into the potential “dark sides” of big data.
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虽然常识表明大数据有助于做出更好的决策,但我们认为情况可能并非总是如此,因为大数据方面也可以负担并激发知识隐藏。为了检验这种可能性,我们将适应性成本理论与公司基于资源的观点相结合。这种整合表明,大数据特征(即数据种类、数量和速度)对公司决策质量的影响可以部分解释为数据分析师感知到的知识隐藏行为,包括回避隐藏、装傻和合理化隐藏。我们使用来自不同程度使用大数据的公司的 149 名数据分析师的调查数据检验了这个模型。研究结果表明,大数据特征对知识隐藏行为有明显的影响。虽然数据量和速度增强了知识隐藏,数据多样性减少了它。此外,回避性隐藏、装傻和合理化隐藏对企业决策质量有不同的影响。回避式隐藏会降低坚定的决策质量,装傻不会影响它,而合理化的隐藏会改善它。这些结果通过适用性检查得到进一步验证。最终,这些结果可以解释过去关于大数据投资回报不一致的发现,并提供对大数据潜在“阴暗面”的独特视角。
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虽然常识表明,大数据有助于做出更好的决策,但我们认为,情况并非总是如此,因为大数据方面也可以提供并激励知识隐藏。为了检验这种可能性,我们将适应性成本理论与企业基于资源的观点相结合。这种整合表明,大数据特征(即数据多样性、数量和速度)对企业决策质量的影响部分可以通过数据分析师感知的知识隐藏行为来解释,包括回避隐藏、装聋作哑和合理化隐藏。我们用149名数据分析师的调查数据检验了这个模型,这些数据分析师在不同程度上使用了大数据。研究结果表明,大数据特征对知识隐藏行为有显著影响。数据量和速度提高了知识隐藏,而数据的多样性降低了知识隐藏。此外,回避隐藏、装聋作哑和合理化隐藏对企业决策质量有不同的影响。回避式隐藏降低了坚定的决策质量,装聋作哑并不影响它,而合理化隐藏则提高了它。通过适用性检查进一步验证了这些结果。最终,这些结果可以解释过去关于大数据投资回报率的不一致的发现,并为大数据潜在的“黑暗面”提供独特的视角。<br>
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虽然普遍的观点认为大数据有助于更好的决策,但我们认为情况可能并非总是如此,因为大数据方面也可以负担得起并激发知识隐藏。为了检验这种可能性,我们将适应性成本理论与企业基于资源的观点相结合。这种整合表明,大数据特征(即数据多样性、数量和速度)对企业决策质量的影响可以部分地用数据分析师感知的知识隐藏行为来解释,包括逃避隐藏、装傻和合理化隐藏。我们用不同程度使用大数据的公司的149名数据分析师的调查数据检验了这个模型。研究结果表明,大数据特征对知识隐藏行为有显著影响。虽然数据量和速度增强了知识隐藏,但数据种类减少了知识隐藏。此外,逃避隐藏、装傻和合理化隐藏对公司决策质量有不同的影响。而回避隐藏降低了坚定的决策质量,装傻不影响,合理化隐藏提高了决策质量。这些结果通过适用性检查得到进一步验证。最终,这些结果可以解释过去关于大数据投资回报的不一致发现,并为大数据潜在的“黑暗面”提供独特的视角。
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