dc.contributorMeirelles, Fernando de Souza
dc.contributorEscolas::EAESP
dc.creatorVieira, Cláudia Simone
dc.date.accessioned2017-03-08T15:55:37Z
dc.date.available2017-03-08T15:55:37Z
dc.date.created2017-03-08T15:55:37Z
dc.date.issued2017-02-20
dc.identifierVIEIRA, Claudia Simone. Computação em nuvem: fatores que influenciam a adoção pelas empresas no Brasil. Tese (Doutorado em Administração de Empresas) - FGV - Fundação Getúlio Vargas, São Paulo, 2017.
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10438/18024
dc.description.abstractCloud computing (CN) refers for sharing of computing resources, which can be combined with each other, such as data storage and communication, processing capacity (servers and memory), software, applications, and services. The CN differs from the public, private and hybrid deployment model and the service model known as 'as a service': infrastructure, platform and software. The objective of this research was to identify the factors that influence the adoption of cloud computing by the firms in Brazil. The proposed research model included perceived benefits and risks and perceived innovation attributes of the diffusion innovations theory (relative advantage, compatibility, observation, testing, and complexity) as exogenous latent variables and CN adoption as an endogenous latent variable. The research was applied to private companies through a questionnaire available on the internet and 135 responses were obtained, and PLS-PM (Partial Least Square - Path Modeling) was used. The results obtained indicated that the seven factors influence CN adoption, and the relative advantage, compatibility, observation, testing, and perceived benefits are positively associated with the adoption of NC and perceived complexity and risks are negatively associated to adoption. The perceived risks factor had the greatest influence on adoption, and the higher the risk the lower the adoption and vice versa. In this way, identifying and understanding the factors influencing CN adoption can help the actors (firms, suppliers, developers and others) involved in this process to take action and decisions according to their needs and strategies.
dc.description.abstractComputação em nuvem (CN) refere-se ao compartilhamento de recursos computacionais, que podem ser combinados entre si, tais como, armazenamento e comunicação de dados, capacidade de processamento (servidores e memória), software, aplicativos e serviços. A CN difere quanto ao modelo de implantação: pública, privada e híbrida e quanto ao modelo de serviços conhecidos como “as a service”: infraestrutura, plataforma e software. O objetivo deste estudo foi identificar os fatores que influenciam a adoção da computação em nuvem pelas empresas no Brasil. O modelo de pesquisa proposto incluiu os benefícios e riscos percebidos e os atributos percebidos de inovação da teoria da difusão da inovação (vantagem relativa, compatibilidade, observação, testagem e complexidade) como variáveis latentes exógenas e adoção da CN como a variável latente endógena. A pesquisa foi aplicada a empresas privadas por meio de um questionário disponível na internet e foram obtidas 135 respostas sendo a técnica utilizada o PLS-PM (Partial Least Square - Path Modeling). Os resultados obtidos indicaram que os sete fatores influenciam a adoção da CN, sendo que vantagem relativa, compatibilidade, observação, testagem e benefícios percebidos estão positivamente associados à adoção da CN e complexidade e riscos percebidos estão negativamente associados à adoção. O fator riscos percebidos apresentou a maior influência na adoção, sendo que quanto maior o risco menor a adoção e vice-versa. Desta forma, identificar e entender os fatores que influenciam a adoção da CN podem ajudar os atores (empresas, fornecedores, desenvolvedores e outros) envolvidos nesse processo a tomar medidas e decisões conforme as suas necessidades e estratégias.
dc.languagepor
dc.subjectCloud computing
dc.subjectFactors influencing
dc.subjectFatores que influenciam
dc.subjectAdoção
dc.subjectEmpresas
dc.titleComputação em nuvem: fatores que influenciam a adoção pelas empresas no Brasil
dc.typeThesis


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