Adoption of Big Data And Cloud Computing Technologies for Large Scale Mobile Traffic Analysis

par Stephane Ribot

Thèse de doctorat en Science de Gestion

Sous la direction de Jean Fabrice Lebraty et de Danielle Boulanger.

Soutenue le 23-09-2016

à Lyon , dans le cadre de École doctorale Sciences économiques et gestion (Lyon) , en partenariat avec Université Jean Moulin (Lyon) (établissement opérateur de soutenance) .

Le jury était composé de Frédérique Biennier, Régis Meissonier, Marc Favier.

Les rapporteurs étaient Frédérique Biennier, Régis Meissonier.

  • Titre traduit

    L’adoption des technologies Big Data et Cloud Computing dans le cadre de l’analyse des données de trafic mobile


  • Résumé

    L’émergence des technologies Big Data et Cloud computing pour répondre à l’accroissement constant de la complexité et de la diversité des données constituent un nouvel enjeu de taille pour les entreprises qui, désormais, doivent prendre en compte ce nouveau paradigme. Les opérateurs de services mobiles sont un exemple de sociétés qui cherchent à valoriser et monétiser les données collectées de leur utilisateurs. Cette recherche a pour objectif d’analyser ce nouvel enjeu qui allie d’une part l’explosion du nombre des données à analyser, et d’autre part, la constante émergence de nouvelles technologies et de leur adoption. Dans cette thèse, nous abordons la question de recherche suivante: « Dans quelle mesure les technologies Cloud Computing et Big Data contribuent aux tâches menées par les Data Scientists? » Sur la base d’une approche hypothético-déductive relayée par les théories classiques de l’adoption, les hypothèses et le modèle conceptuel sont inspirés du modèle de l’adéquation de la tâche et de la technologie (TTF) de Goodhue. Les facteurs proposés incluent le Big Data et le Cloud Computing, la tâche, la technologie, l'individu, le TTF, l’utilisation et les impacts réalisés. Cette thèse aborde sept hypothèses qui adressent spécifiquement les faiblesses des modèles précédents. Une enquête a été conduite auprès de 169 chercheurs contribuant à l’analyse des données mobiles. Une analyse quantitative a été effectuée afin de démontrer la validité des mesures effectuées et d’établir la pertinence du modèle théorique proposé. L’analyse partielle des moindres carrés a été utilisée (partial least square) pour établir les corrélations entre les construits. Cette recherche délivre deux contributions majeures : le développement d'un construit (TTF) spécifique aux technologies Big Data et Cloud computing ainsi que la validation de ce construit dans le modèle d’adéquation des technologies Big data - Cloud Computing et de l’analyse des données mobiles.


  • Résumé

    A new economic paradigm is emerging as a result of enterprises generating and managing increasing amounts of data and looking for technologies like cloud computing and Big Data to improve data-driven decision making and ultimately performance. Mobile service providers are an example of firms that are looking to monetize the collected mobile data. Our thesis explores cloud computing determinants of adoption and Big Data determinants of adoption at the user level. In this thesis, we employ a quantitative research methodology and operationalized using a cross-sectional survey so temporal consistency could be maintained for all the variables. The TTF model was supported by results analyzed using partial least square (PLS) structural equation modeling (SEM), which reflects positive relationships between individual, technology and task factors on TTF for mobile data analysis.Our research makes two contributions: the development of a new TTF construct – task-Big Data/cloud computing technology fit model – and the testing of that construct in a model overcoming the rigidness of the original TTF model by effectively addressing technology through five subconstructs related to technology platform (Big Data) and technology infrastructure (cloud computing intention to use). These findings provide direction to mobile service providers for the implementation of cloud-based Big Data tools in order to enable data-driven decision-making and monetize the output from mobile data traffic analysis.

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