GRIGORYAN Elen

Ce travail de recherche s’intéresse aux aspects managériaux du phénomène de big data. Il traite la question suivante : quels sont les facteurs qui contribuent le plus à l’efficacité d’usage du big data en entreprise en contexte arménien ? Cette question est examinée sur le terrain à partir du modèle conceptuel d’efficacité d’usage du big data proposé par Surbakti et ses coauteurs (Surbakti, Wang, Indulska, & Sadiq, 2019). Ce travail présente un corpus méthodologique pour mener une recherche contextualisée en sciences de gestion à partir des trois p?les de contextualisation, proposés par Livian (2020). La démarche principale prend appui sur des données quantitatives, issues d’une enquête auprès de 211 professionnels du domaine. Elle mobilise aussi des données de type qualitatif à partir de 10 entretiens réalisés. L’analyse statistique et l’analyse thématique des données met en évidence l’existence de deux groupes différents d’entreprises parmi les utilisateurs du big data : ? utilisateur novice ? et ? utilisateur avancé ?. Ainsi, la thèse présente l’ensemble des facteurs qui contribuent à l’efficacité d’usage du big data pour chacun de ces deux types d’utilisateurs et discute les particularités contextuelles arméniennes liés à ces résultats.

Mots-clés : Big data, efficacité d’usage, contexte arménien, efficacité d’usage du big data, utilisation, usage, utilisateur novice, utilisateur avancé, recherche contextualisée.

This research focuses on the managerial aspects of big data phenomenon. The research question is therefore: what factors contribute the most to effective use of big data in companies in the Armenian context? This question is examined through a conceptual model of effective use of big data (Surbakti, Wang, Indulska, & Sadiq, 2019). Accordingly, this work proposes a methodological basis for conducting contextualized research in management sciences through the three poles of contextualization, proposed by Livian (2020). The main approach is based on quantitative data, from 211 surveys, completed by the professionals in the field. It also mobilizes qualitative data from 10 interviews conducted. Statistical analysis and thematic analysis of the data highlights the existence of two different groups of companies among big data users: “novice user” and “advanced user”. Thus, the thesis presents all the factors that contribute to the effective use of big data for each of these two types of users and discusses the Armenian contextual particularities linked to these results.

Keywords : Big data, effective use, Armenian context, effective use of big data, utilization, use, novice user, advanced user, contextualized research.

Directeur(trice) de thèse : Marc BONNET

Membres du jury :
- Mme LOBRE-LEBRATY Katia, Directrice de thèse, Ma?tre de conférences habilitée à diriger des recherches, Université Jean Moulin Lyon 3, France,
- Mr LEBRATY Jean-Fabrice, Co-directeur de thèse, Professeur des universités, Université Jean Moulin Lyon 3, France,
- Mr BIDAN Marc, Rapporteur, Professeur des universités, Université de Nantes, France,
- Mr PASTORELLI Ivan, Rapporteur, Maitre de conférence habilité à diriger des recherches, Université Nice c?te d'Azur, France,
- Mme CHALUS-SAUVANNET Marie-Christine, Professeure des Universités, Marie-Christine, France,
- Mr YESAYAN Aram, Ma?tre de conférence, Université fran?aise en Arménie, Erevan, Arménie.

Président(e) du jury : Marie Christine CHALUS SAUVANNET