Despite significant academic and managerial interest in big data, there is a dearth of research on how big data impacts the long‐term firm performance. Reasons for this gap include a lack of objective indices to measure big data availability and its impact, and the tendency of studies to ignore the costs associated with collecting and analyzing big data, assuming that big data automatically delivers benefits to firms. Focusing on how firms create and capture value from big data about customers, we use the resource‐based view and three dimensions of big data (i.e., volume, variety, and veracity) to understand when the benefits outweigh the costs. Relying on the number of downloads of mobile device applications, we find that volume of big data has a negative effect on firm performance. This result suggests that the “bigness” of big data alone does not ensure value creation for a firm, and could even constitute a “dark side” of big data. Because big data variety—measured as the number of types of information taken per each application—moderates the negative effects of big data volume, simultaneous high values of volume and variety allow firms to create value that positively affects their performance. In addition, high levels of veracity (i.e., a high percentage of employees devoted to big data analysis), are linked to firms benefiting from big data via value capture. These findings shed light on the circumstances in which big data can be beneficial for firms, contributing to a better theoretical understanding of the opportunities and challenges and providing useful indications to managers.

中文翻译：

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在数字化环境中创造和获取价值的大数据：分析数量，多样性和准确性对公司绩效的影响*

尽管学术界和管理界对大数据有着浓厚的兴趣，但是关于大数据如何影响公司长期绩效的研究却很少。造成这种差距的原因包括缺乏衡量大数据可用性及其影响的客观指标，以及研究倾向于忽略与收集和分析大数据相关的成本（假设大数据自动为企业带来利益）的趋势。着眼于企业如何从有关客户的大数据中创造和获取价值的方法，我们使用基于资源的视图和大数据的三个维度（即数量，种类和准确性）来了解何时收益大于成本。依靠移动设备应用程序的下载数量，我们发现大数据量对公司绩效产生负面影响。该结果表明，仅大数据的“大”并不能确保企业创造价值，甚至可能构成大数据的“阴暗面”。因为大数据种类（按每个应用程序获取的信息类型的数量来衡量）减轻了大数据量的负面影响，所以同时具有高容量和种类的高价值使公司能够创造积极影响其绩效的价值。此外，高度的准确性（即，大量致力于大数据分析的员工）与通过价值捕获从大数据中受益的公司相关。这些发现揭示了在什么情况下大数据可以为公司带来好处，有助于更好地从理论上理解机遇和挑战，并为管理人员提供有用的指示。甚至可能构成大数据的“阴暗面”。因为大数据种类（按每个应用程序获取的信息类型的数量来衡量）减轻了大数据量的负面影响，所以同时具有高容量和种类的高价值使公司能够创造积极影响其绩效的价值。此外，高水平的准确性（即，大量致力于大数据分析的员工）与通过价值获取从大数据中受益的公司有关。这些发现揭示了在什么情况下大数据可以为公司带来好处，有助于更好地从理论上理解机遇和挑战，并为管理人员提供有用的指示。甚至可能构成大数据的“阴暗面”。因为大数据种类（按每个应用程序获取的信息类型的数量来衡量）减轻了大数据量的负面影响，所以同时具有高容量和种类的高价值使公司能够创造积极影响其绩效的价值。此外，高度的准确性（即，大量致力于大数据分析的员工）与通过价值捕获从大数据中受益的公司相关。这些发现揭示了在什么情况下大数据可以为公司带来好处，有助于更好地从理论上理解机遇和挑战，并为管理人员提供有用的指示。因为大数据种类（按每个应用程序获取的信息类型的数量来衡量）减轻了大数据量的负面影响，所以同时具有高容量和种类的高价值使公司能够创造积极影响其绩效的价值。此外，高度的准确性（即，大量致力于大数据分析的员工）与通过价值捕获从大数据中受益的公司相关。这些发现揭示了在什么情况下大数据可以为公司带来好处，有助于更好地从理论上理解机遇和挑战，并为管理人员提供有用的指示。因为大数据种类（按每个应用程序获取的信息类型的数量来衡量）减轻了大数据量的负面影响，所以同时具有高容量和种类的高价值使公司能够创造积极影响其绩效的价值。此外，高度的准确性（即，大量致力于大数据分析的员工）与通过价值捕获从大数据中受益的公司相关。这些发现揭示了在什么情况下大数据可以为公司带来好处，有助于更好地从理论上理解机遇和挑战，并为管理人员提供有用的指示。高度的准确性（即，大量致力于大数据分析的员工）与通过价值获取从大数据中受益的公司相关。这些发现揭示了在什么情况下大数据可以为公司带来好处，有助于更好地从理论上理解机遇和挑战，并为管理人员提供有用的指示。高度的准确性（即，大量致力于大数据分析的员工）与通过价值获取从大数据中受益的公司相关。这些发现揭示了在什么情况下大数据可以为公司带来好处，有助于更好地从理论上理解机遇和挑战，并为管理人员提供有用的指示。