Big Data and Analytics (BVA) Systems are recognized as new information technologies.BVA systems are defined as a set of technologies used to capture, store, transfer, analyzeand visualize large amounts of structured and unstructured data. Companies that use bigdata in information technologies and make large data-based decisions are 5 percent moreefficient and 6 percent more profitable than their competitors. But company performancecan be increased by the actual use of applied information technologies. For this reason, itis very important to understand how the employees who are expected to use the systemdecide to use the system.The Technology Acceptance Model (TKM) is widely used to predict user acceptance ofdifferent information technologies and to explain the reasons why employees use newsystems. A research model has been proposed in this study based on an extensive reviewof literature pertaining to the Extended Technology Acceptance Model. This studyexplored the factors affecting BDA system use by integrating the key constructs ofTechnology Acceptance Model (TAM), Technology Acceptance Model 2 (TAM2) andTheory of Planned Behavior (TPB). Research model integrates constructs from TAM(perceived usefulness, perceived ease of use) TAM2 (job relevance, output quality, resultdemonstrability) and TPB (perceived behavioral control, subjective norms) in explaininguser acceptance of BDA system. Using AMOS 25, data collected from 300 BDA systemusers in Turkey, was used to test the proposed research model. Results indicated that 56percent of user intention to use BDA system is explained by perceived usefulness,perceived behavioral control and subjective norms. Among them, perceived usefulnesshave the strongest effect. This study expands the existing body of knowledge on theadoption of big data analytic systems and benefits big data analytics providers and systemdesigner while helping in the formulation of their information system models.

Büyük Veri ve Analitik (BVA) Sistemler yeni bilgi teknolojileri olarak kabuledilmektedir. BVA sistemleri büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyiyakalamak, depolamak, aktarmak, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan teknikve teknolojiler bütünü olarak tanımlanmaktadır. Bilgi teknolojilerinde büyük veridenyararlanan ve büyük veri tabanlı karar veren işletmelerin rakiplerinden %5 daha verimliolduğu ve % 6 daha karlı olduğu görülmüştür. Fakat işletme performansı, uygulanan bilgiteknolojilerinin gerçek anlamda kullanılması ile arttırılabilir. Bu sebeple sistemikullanması beklenen çalışanların sistemi kullanmaya nasıl karar verdiklerinianlayabilmek büyük önem taşımaktadır.Günümüze kadar teknolojinin kabulü ve benimsenmesi ile ilgili pek çok teorik modelgeliştirilmiştir. Teknoloji Kabul Modeli (TKM), farklı bilgi teknolojilerinin kullanıcıkabulünü tahmin etmede ve kullanıcıların yeni sistemleri kullanmasının sebepleriniaçıklamada yaygın olarak kullanılmaktadır. BVA sistemlerinin kullanım kabulünüincelemek için geniş bir literatür taraması yapılmış, Teknoloji Kabul Modeli (TKM),Teknoloji Kabul Modeli 2 (TKM2) ve Planlı Davranış Teorisi (PDT) birleştirilerekentegre bir model oluşturulmuştur. Araştırma modelinde TKM'den algılanan fayda vealgılanan kullanım kolaylığı, PDT'den sübjektif normlar ve algılanan davranışsal kontrolve TKM2'den sonuç gösterilebilirlik, işe uyum ve çıktı kalitesi değişkenlerikullanılmıştır. Bu araştırma kapsamında geliştirilen modelin veri seti tarafındandesteklenip desteklenmediğini araştırmak için Türkiye'de faaliyet gösteren 35 işletmedeBVA sistemleri kullanan 300 kişiye anket uygulanmıştır. Araştırma modeli, YapısalEşitlik Modellemesi (YEM) kullanılarak, AMOS 25 ile test edilmiştir. Araştırmasonuçları, BVA sistem kullanım niyetinin %56'sının algılanan fayda, algılanandavranışsal kontrol ve sübjektif normlar tarafından açıklandığını göstermektedir. Budeğişkenler arasında algılanan faydanın güçlü bir etkiye sahip olduğu bulunmuştur. Buaraştırma BVA sistemlerinin kullanım kabulü hakkında var olan bilgi birikiminigenişletmekte ve BVA sistem uygulayıcılarına ve sistem tasarımcılarına nelereodaklanmaları gerektiğine dair elde edilen bulgular ile ışık tutmaktadır.