Intermediary Role Of Big Data Analytical Capability And The Regulatory Role Of Data-Centric Culture on the Impact of Digital Maturity Level on Innovation Performance in Businesses

Öz

In this study; It is aimed to examine the concepts of digital maturity and innovation performance, their relations with each other, and the place of big data analytics capability and data-driven culture in this relationship. Purpose: Within the scope of the research, the digital maturity level of medium and large-sized enterprises in Turkey was measured with a survey study using Forrester Digital Maturity Model 5.0. In addition, this study aims to examine the relationship between digital maturity level and innovation performance and the effect of big data analytical ability and data-driven culture on this relationship. Method: First of all, a literature search of the concepts was made. Through the survey program called SurveyMonkey, it was distributed online and 411 responses were received. Data analysis of survey results; Examined with SPSS 26.0 and AMOS 21.0 programs at 95% confidence level. Frequency and % statistics mean and standard deviation values were obtained for the variables. Frequency and % statistics mean and standard deviation values were obtained for the variables. Confirmatory Factor Analysis was performed and reliability levels were measured. Pearson correlation test, multiple linear regression and hierarchical regression tests were performed. SEM analysis Bootstrap and Sobel techniques were used for the mediation test. After the analysis of the answers of the survey, the relationship of the concepts was examined and the sector-based digital maturity levels were measured according to Forrester's Digital Maturity Model 5.0. Findings: It has been revealed that the level of digital maturity of enterprises affects innovation performance and big data analytical ability. Big data analytics capability has been found to affect innovation performance. It has been revealed that the level of digital maturity has a mediating role in the effect of big data analytical capability on innovation performance. It has been revealed that data-driven culture does not have a regulatory role in the effect of digital maturity level on innovation performance. Originality: With this research, for the first time in Turkey, the digital maturity of enterprises was measured using Forrester's Digital Maturity Model 5.0. The questionnaire questions of this maturity model, which was originally in English, were translated into Turkish and a scale was added to future Turkish research. This research is the first to measure the relationship between digital maturity and innovation performance in Turkey.

Anahtar Kelimeler

• Digital Maturity
• Forrester Digital Maturity Model 5.0
• Big Data Analytics capability
• Innovation Performance
• Data Driven Culture

İŞLETMELERDE DİJİTAL OLGUNLUK DÜZEYİNİN YENİLİK PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİSİNDE BÜYÜK VERİ ANALİTİK YETENEĞİNİN ARACI VE VERİ ODAKLI KÜLTÜRÜN DÜZENLEYİCİ ROLÜ

Öz

Bu çalışmada; dijital olgunluk ve yenilik performansı kavramları, birbiri ile ilişkileri ve bu ilişkide büyük veri analitik yeteneği ve veri odaklı kültürün yerinin incelenmesi amaçlanmaktadır. Amaç: Araştırma kapsamında, Forrester Digital Maturity Model 5.0’ı kullanarak yapılan anket çalışması ile, Türkiye’deki orta ve büyük ölçekli işletmelerin dijital olgunluk seviyesi ölçülmüştür. Ayrıca bu çalışmada, dijital olgunluk düzeyi ile yenilik performansı ilişkisi ve bu ilişkide büyük veri analitik yeteneği ve veri odaklı kültürün etkisi incelenmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Öncelikli olarak kavramların literatür araştırması yapılmıştır. SurveyMonkey isimli anket programı vasıtasıyla, online olarak dağıtılmış ve 411 cevap alınmıştır. Anket sonuçlarının veri analizi; SPSS 26.0 ve AMOS 21.0 programları ile %95 güven düzeyinde incelenmiştir. Değişkenler için frekans ve % istatistikleri ortalama, standart sapma değerleri elde edilmiştir. Doğrulayıcı Faktör Analizleri gerçekleştirilmiş ve güvenilirlik düzeyleri ölçümlenmiştir. Pearson korelasyon testi, çoklu doğrusal regresyon, hiyerarşik regresyon testleri yapılmıştır. Aracılık testi için YEM analizi Bootstrap ve Sobel tekniği kullanılmıştır. Yapılan anketin cevaplarının analizi sonrasında, kavramların ilişkisi incelenmiş ve sektör bazlı dijital olgunluk seviyeleri Forrester’ın Dijital Olgunluk Modeli 5.0’a göre ölçülmüştür. Bulgular: İşletmelerin dijital olgunluk seviyesinin yenilik performansını ve büyük veri analitik yeteneğini etkilediği ortaya çıkmıştır. Büyük veri analitik yeteneğinin, yenilik performansını etkilediği tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, dijital olgunluk seviyesinin yenilik performansına olan etkisinde, büyük veri analitiği yeteneğinin bir aracı değişken olarak işlev gördüğünü ortaya koymaktadır. Dijital olgunluk düzeyinin, yenilik performansı üzerindeki etkisinde veri odaklı kültürün düzenleyici rolü olmadığı ortaya çıkarılmıştır. Özgünlük: Bu araştırma ile, Türkiye’de ilk defa işletmelerin dijital olgunlukları, Forrester’ın Dijital Olgunluk Modeli 5.0 kullanılarak ölçülmüştür. Orijinalinde İngilizce olan bu olgunluk modelinin anket soruları Türkçe’ye çevrilmiş ve ileride yapılacak Türkçe araştırmalara bir ölçek kazandırılmıştır. Bu araştırma, Türkiye’de dijital olgunluk ile yenilik performansı arasındaki ilişkiyi ölçen ilk araştırmadır.

Anahtar Kelimeler

• Dijital Olgunluk
• Forrester Dijital Olgunluk Modeli 5.0
• Büyük Veri Analitiği Yeteneği
• Yenilik Performansı
• Veri Odaklı Kültür

Kaynakça

1. Akgül, A., ve Çevik, O. (2003). İstatistiksel analiz teknikleri. Emek Ofset.
2. Alkış Bayhan, N. (2022). Dijital olgunluk modellerinin karşılaştırılması üretim yapan KOBİ’lere öneriler. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Dergisi, 5(10), 1495–1506.
3. Altındağ, Ö. (2019). Stratejik üstünlük açısından bilgi yönetimi uygulamaları ve örgütsel zekânın yenilik performansı üzerine etkileri: Bilişim sektöründe bir araştırma [Yayınlanmamış Doktora Tezi]. Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
4. Aral, S., ve Weill, P. (2007). IT assets, organizational capabilities, and firm performance: how resource allocations and organizational differences explain performance variation. Organization Science, 18(5), 763–780.
5. Aslanova, I. V., ve Kulichkina, A. I. (2020). Digital maturity: definition and model. Proceedings of the 2nd International Scientific and Practical Conference “Modern Management Trends and the Digital Economy: From Regional Development to Global Economic Growth” (MTDE 2020). Yekaterinburg, Russia. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200502.073
6. Berndtsson, M., Forsberg, D., Stein, D., ve Svahn, T. (2018). Becoming a data-driven organisation. 26th European Conference on Information Systems (ECIS2018), Portsmouth, UK. Carvalho, A., Alves, H., ve Leitão, J. (2022). What research tells us about leadership styles, digital transformation and performance in state higher education? International Journal of Educational Management.
7. Çetin, S. (2017). İşletmelerde yenilik performansına etki eden faktörler üzerine bir araştırma [Yayınlanmamış Doktora Tezi]. Karabük Üniversitesi.
8. Chanias, S., ve Hess, T. (2016). How digital are we? Maturity models for the assessment of a company’s status in the digital transformation (No. 2/2016; pp. 2–14). Munich School of Management Institute for Information Systems and New Media.

9. Chen, P., ve Kim, S. (2023). The impact of digital transformation on innovation performance-The mediating role of innovation factors. Heliyon, 9(3)
10. Chu, Y., Chi, M., Wang, W., ve Luo, B. (2019). The impact of information technology capabilities of manufacturing enterprises on innovation performance: Evidences from SEM and fsQCA. Sustainability, 11(21), 5946. https://doi.org/10.3390/su11215946
11. Cole, D. A. (1987). Utility of confirmatory factor analysis in test validation research. J Consult Clin Psychol, 55(4), 584–594. PubMed. https://doi.org/10.1037/0022-006x.55.4.584
12. Colli, M., Madsen, O., Berger, U., Møller, C., Wæhrens, B. V., ve Bockholt, M. (2018). Contextualizing the outcome of a maturity assessment for Industry 4.0. IFAC-PapersOnLine, 51(11), 1347–1352. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.343
13. Côrte-Real, N., Oliveira, T., ve Ruivo, P. (2017). Assessing business value of big data analytics in European firms. Journal of Business Research, 70, 379–390.
14. Davenport, T. H. (2006). Competing on analytics. Harvard Business Review. 84(1), 98.
15. Davenport, T. H., ve Bean, R. (2018). Veri odaklı bir kültür yaratmak için analitik yetmiyor. Harvard Business Review Türkiye, Şubat.
16. Durna, U. (2002). Yenilik yönetimi. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
17. Eremina, Y., Lace, N., ve Bistrova, J. (2019). Digital maturity and corporate performance: The case of the baltic states. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 5(3), 54. https://doi.org/10.3390/joitmc5030054
18. Eren, S. S., Gül, H., ve Tokgöz, E. (2013). Küçük ve orta boy işletmelerde (KOBİ) örgütsel öğrenme ve yenilik performansı ilişkisinin genel performansa etkileri. Journal of Yasar University, 8(29), 4872–4895.
19. Fidan, Y., ve Bayraktar, O. (2022). A ve B tipi kişilik yapısına sahip yöneticilerin yaşam tarzları ve stres ilişkisi. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 393–408.
20. Fidan, Y., Çetin, S., ve Yıldıran, C. (2016). İşletmelerde stratejik yönetim uygulamaları ve yenilik performansı ilişkisi Bartın ve Karabük illerindeki işletmeler üzerinde bir araştırma. Bartın Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 7(14), 221–240.
21. Fidan, Y., Çetin, S., ve Yurdasever, E. (2021). İşletme lisans öğrencilerinde girişimcilik düşüncesinin değişimi 2005 ve 2020 karşılaştırması. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 10(1), 506–536.
22. Field, D., Patel, S., ve Leon, H. (2019). The dividends of digital marketing maturity. Boston Consulting Group, 18. Garmaki, M., Boughzala, I., ve Wamba, S. F. (2016). The effect of big data analytics capability on firm performance. Pacific Asia Conference on Information Systems.
23. Gupta, M., ve George, J. F. (2016). Toward the development of a big data analytics capability. Information ve Management, 53(8), 1049–1064. https://doi.org/10.1016/j.im.2016.07.004
24. Hägg, J., ve Sandhu, S. (2017). Do or die: How large organizations can reach a higher level of digital maturity. [Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. Luleå University of Technology Department of Business Administration, Technology and Social Sciences
25. Hao, S., Zhang, H., ve Song, M. (2019). Big data, big data analytics capability, and sustainable innovation performance. Sustainability, 11(24). https://doi.org/10.3390/su11247145
26. Hazırbaba, N. (2020). Organizasyonun büyük veri analitiği yeteneği doğrultusunda tasarımı Bir havayolu örneği [Yayınlanmamış Doktora Tezi]. İstanbul Ticaret Üniversitesi.
27. Hortovanyi, L., Morgan, R. E., Herceg, I. V., Djuricin, D., Hanak, R., Horvath, D., Mocan, M. L., Romanova, A., ve Szabo, R. Z. (2023). Assessment of digital maturity: The role of resources and capabilities in digital transformation in B2B firms. International Journal of Production Research, 1–19. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2164087
28. Kalay, F., Tuncer, C. O., Kızıldere, C., ve Kalay, H. A. (2015). Stratejik inovasyon yönetimi uygulamalarının firma inovasyon performansı üzerindeki etkileri. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 10(2).
29. Kale, E. (2010). Konaklama işletmelerinde örgüt içi faktörlerin yenilik ve yaratıcılık performansına etkileri [Yayınlanmamış Doktora Tezi]. Erciyes Üniversitesi.
30. Karaboğa, T. (2020b). Büyük veri analitiği yönetsel kabiliyetlerinin firma performansına etkisi: Veri odaklı kültür ve büyük veri-strateji uyumunun aracılık etkisi [Yayınlanmamış Doktora Tezi]. Yıldız Teknik Üniversitesi. Karaboğa, T., ve Zehir, C. (2020). Büyük verinin etkin yönetiminde stratejik uyum ve veri odaklı kültür. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 63–76.
31. Karaboga, T., Zehir, C., Tatoglu, E., Karaboga, H. A., ve Bouguerra, A. (2022). Big data analytics management capability and firm performance: The mediating role of data-driven culture. Review of Managerial Science. https://doi.org/10.1007/s11846-022-00596-8
32. Kılıç, S. (2013). İnovasyon ve inovasyon yönetimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık. Korkat, B. (2019). Liderlik tarzlarının örgüt kültürü ve yenilik performansı üzerine etkisi [Yayınlanmamış Doktora Tezi]. Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi.
33. Kroh, J., Luetjen, H., Globocnik, D., ve Schultz, C. (2018). Use and efficacy of information technology in innovation processes: The specific role of servitization. Journal of Product Innovation Management, 35(5), 720–741.
34. Kwon, O., Lee, N., ve Shin, B. (2014). Data quality management, data usage experience and acquisition intention of big data analytics. International Journal of Information Management, 34(3), 387–394.
35. Lamba, H. S., ve Dubey, S. K. (2015). Analysis of requirements for big data adoption to maximize ıt business value. 2015 4th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (ICRITO) (Trends and Future Directions), 1–6.
36. Libert, B., Beck, M., ve Wind, Y. (2016). Questions to ask before your next digital transformation. Harvard Business Review, 60(12), 11–13.
37. Manyika, J., ve Dobbs, R. (2011). Big Data the next frontier for innovation, competition and productivity. McKinsey Global Institute, May
38. McAfee, A., ve Brynjolfsson, E. (2012). Big data: The Management Revolution, Harvard Business Review, October Mikalef, P., Pappas, I. O., Krogstie, J., ve Giannakos, M. (2018). Big data analytics capabilities: A systematic literature review and research agenda. Information Systems and E-Business Management, 16(3), 547–578. https://doi.org/10.1007/s10257-017-0362-y
39. Nambisan, S., Wright, M., ve Feldman, M. (2019). The digital transformation of innovation and entrepreneurship: Progress, challenges and key themes. Research Policy, 48(8), 103773.
40. Planing, P., ve Pfoertsch, W. (2016). The digital business transformation paths from manufacturer to digital ecosystem provider - analyzing the strategic options of large corporations towards digitalization. Allied Academies Summer Internet Conference, 18(2).
41. Porter, M. (1990). The competitive advatage of nations. Harvard Business Review, March-April.
42. Premuzic, T. C. (2021). Dijital dönüşümün temel bileşenleri. Harvard Business Review Türkiye, Aralık.
43. Remane, G., Hanelt, A., Wiesboeck, F., ve Kolbe, L. M. (2017). Digital Maturity in traditional industries-an exploratory analysis. Twenty-Fifth European Conference on Information Systems (ECIS), June
44. Rossmann, A. (2018). Digital maturity: Conceptualization and measurement model. Thirty Ninth International Conference on Information Systems, San Francisco.
45. Satı, Z. (2003). İnovasyonu yönetmede kesitler. Ankara: Nobel yayınları.
46. Schumpeter, J. A., ve Nichol, A. J. (1934). Robinson’s economics of ımperfect competition. Journal of Political Economy, 42(University of Chicago Press).
47. Şencan, H. (2005). Sosyal ve davranışsal ölçümlerde güvenilirlik ve geçerlilik. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
48. Şencan, H., ve Fidan, Y. (2020). Likert verilerinin kullanıldığı keşfedici faktör analizlerinde normallik varsayımı ve faktör çıkarma üzerindeki etkisinin Spss, Factor ve Prelis yazılımlarıyla sınanması. Business ve Management Studies: An International Journal, 8, 640–687. https://doi.org/10.15295/bmij.v8i1.1395
49. Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik modelleri: temel kavramlar ve örnek uygulamalar. Türk Psikoloji Yazıları, 3, 49–74.
50. Thordsen, T., Murawski, M., ve Bick, M. (2020). How to measure digitalization? a critical evaluation of digital maturity models. In Responsible Design, Implementation and Use of Information and Communication Technology (Vol. 12066, pp. 358–369). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-44999-5_30
51. Tomruk, C. E. (2021). Dijitalleşmenin firmaların inovasyon performansı üzerindeki etkileri [Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. Kocaeli Üniversitesi.
52. Trott, P. (2005). Innovation Management and New Product Development. England: Prentice Hall.
53. Tushman, M., ve Nadler, D. (1986). Organizing for innovation. California Management Review, 28(3), 74–92.
54. VanBoskirk, S. (2017). The Digital Maturity Model 5. 0. Forrester Report, March, 0–17.
55. Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J. fan, Dubey, R., ve Childe, S. J. (2017b). Big data analytics and firm performance: Effects of dynamic capabilities. Journal of Business Research, 70, 356–365. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.009
56. Wang, C. L., ve Ahmed, P. K. (2004). The development and validation of the organisational innovativeness construct using confirmatory factor analysis. European Journal of Innovation Management, 7(4), 303–313. https://doi.org/10.1108/14601060410565056
57. Westerman, G., Bonnet, D., ve Mcafee, A. (2014). The Nine Elements of Digital Transformation. MIT Sloan Management Review, 55(3)
58. Westermann, G., ve McAfee, A. (2012). The digital advantage: how digital leaders outperform their peers in every ındustry. MIT Center for Digital Business, November.
59. Yi, X., Liu, F., Liu, J., ve Jin, H. (2014). Building a network highway for big data: Architecture and challenges. IEEE Network, 28(4), 5–13. https://doi.org/10.1109/MNET.2014.6863125
60. Yıldıran, C., Yılmaz, C., ve Fi̇dan, Y. (2014). Duygusal zeka ve örgüt iklimine etkisi. Business and Management Studies: An International Journal, 2(3), Article 3. Yurdasever, E., ve Fidan, Y. (2020). Yöneticilerde yeni liderlik becerileri ile stres ilişkisi: KOMB (VUCA) ve öz yeterlilik etkileşimi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(2), 1638–1664. Zhang, H., ve Yuan, S. (2023). How and when does big data analytics capability boost ınnovation performance? Sustainability, 15(5). https://doi.org/10.3390/su15054036