O objetivo deste trabalho foi investigar a aceitação e o uso de ferramentas de Big Data & Analytics pelos profissionais de Controladoria, Finanças e FP&A, utilizando um dos mais conhecidos modelos de aceitação e uso de tecnologia (UTAUT), em virtude do gap na literatura tanto no conhecimento da intenção da aceitação, quanto do uso dessas ferramentas pelos profissionais que atuam nessas áreas. O estudo recorre à pesquisa survey e, para a análise de dados, é empregada a modelagem de equações estruturais (MEE-PLS). Os dados de 123 respondentes foram coletados on-line, por meio da rede profissional LinkedIn, dentre os quais 90 atuam em áreas que são as do escopo deste trabalho e, dos 90, 40 disseram que não atuam com as ferramentas de Big Data & Analytics. Os resultados demonstraram que quanto mais o indivíduo percebe que a tecnologia irá ajudá-lo na melhora de seu desempenho nas tarefas, maior será sua intenção em adotá-las. E que em conjunto com as condições facilitadoras propiciadas pelo ambiente de trabalho influenciam significativamente o comportamento no uso de Big Data & Analytics no trabalho. Em contrapartida, o profissional de Controladoria, Finanças e FP&A não percebe que será necessário depreender um esforço no aprendizado da tecnologia e aplicá-la no trabalho, além do que um número expressivo de profissionais dessas áreas não atuar com essas ferramentas. Este estudo espera contribuir com as organizações na compreensão dos fatores determinantes de aceitação das ferramentas de Big Data & Analytics, preencher uma lacuna na conscientização quanto aos ganhos oriundos do uso delas por profissionais que não atuam em áreas de Tecnologia da Informação e na direção de sucesso efetivo na sua implementação. Adicionalmente, o estudo busca ampliar o conhecimento da utilização da técnica da modelagem de equações estruturais (MEE-PLS) nos estudos do âmbito dessas áreas.
PALAVRAS-CHAVE: Big Data & Analytics, Modelo de aceitação e uso - UTAUT, MEE-PLS, Controladoria, Finanças e FP&A.