The Impact of Big Data Utilization on Supply Chain Resilience and Sustainability : Applying the S-O-R model

본 연구는 자극–유기체–반응(SOR) 모형을 활용하여 빅데이터 활용이 공급망 회복탄력성을 매개로 공급망 지속가능성에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 사용해 구조방정식모형(SEM) 분석을 진행하였다. 구체적으로 연구 모형은 빅데이터활용의 세 가지 구성요소(위험 관리, 수요 예측, 시장 분석)가 공급망 회복탄력성 요인(경계성, 대비, 민첩성)에 미치는 영향 및 이들이 지속가능성에 미치는 경로를 탐구하였다. 분석 결과, 빅데이터 도입은 공급망 대비와 민첩성을 유의미하게 향상시켜 궁극적으로 지속가능성에 기여하는 것으로 나타났다. 그러나 공급망 경계성은 지속가능성과 유의한 관계가 없는 것으로 확인되었다. 또한, 빅데이터를 활용한 위험 관리가 세 가지 공급망 회복탄력성 요인 모두에 가장 긍정적인 영향을 미치는 경향이 나타났다. 본 연구는 빅데이터와 공급망 지속가능성의 관계를 탐구하기 위해 SOR 모형을 확장 적용한 연구로 빅데이터 활용이 회복탄력적이고 지속가능한 공급망을 구축하는 능력을 향상시키는 방식을 실증적으로 제시하였다.

This study examined the effect of big data use on supply chain sustainability through supply chain resilience using the stimulus –organism–response (SOR) model. We conducted a structural equation modeling analysis using SPSS 18.0 and AMOS 18.0. Our research model explored the impact of three components of use of big data (risk management, demand forecasting, and market analysis) on supply chain resilience factors (alertness, preparedness, and agility) and, consequently, on sustainability. The findings indicate that big data adoption significantly improves supply chain preparedness and agility, ultimately contributing to sustainability. However, supply chain alertness is not significantly related to sustainability. Furthermore, risk management using big data tends to have the most positive impact on the three supply resilience components. To our knowledge, this study is the first to extend the SOR model to explore the relationship between big data and supply chain sustainability and to provide empirical support for how big data use enhances the ability to develop resilient and sustainable supply chains. In light of increasing supply chain disruptions, this study highlights the urgent need for firms to strategicaly invest in big data capabilities and strengthen resilience strategies to ensure long-term sustainability.