Resumen

El análisis de grandes datos (BDA, por sus siglas en inglés) ha atraído una tremenda atención en las organizaciones de atención médica. Estas organizaciones están invirtiendo una cantidad sustancial de dinero y tiempo en el análisis de grandes datos y desean adoptarlo para obtener beneficios potenciales. Por lo tanto, este estudio propone un modelo de adopción de BDA en organizaciones de atención médica para explorar los factores críticos que pueden influir en su proceso de adopción. El estudio amplía el modelo de aceptación de la tecnología (TAM, por sus siglas en inglés) con la autoeficacia como un factor externo e incluye además el género y la resistencia al cambio (RTC) como moderadores para fortalecer el modelo de investigación. El modelo de investigación propuesto se ha probado en 283 respuestas válidas que se recopilaron a través de una encuesta estructurada, aplicando modelado de ecuaciones estructurales. Nuestros resultados muestran que la autoeficacia es un fuerte predictor de la intención de usar BDA junto con otros fact

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Analítica de big data; Organizaciones de atención médica; Modelo de adopción; Factores críticos; Autoeficacia; Resistencia al cambio
• Keywords:Big data analytics; Healthcare organizations; Adoption model; Critical factors; Self-efficacy; Resistance to change