Strategic management control through predictive analytics
DOI:
https://doi.org/10.70577/8f02v937Keywords:
Strategic management, predictive analytics, digitization, penalized regression.Abstract
Institutional digitalization has significantly increased the availability of data for public management; however, a gap persists between data generation and its strategic use to anticipate deviations in organizational performance. The objective of this study was to analyze the influence of digital maturity and predictive analytics on strengthening strategic management control. A quantitative explanatory approach was applied using a non-experimental design and retrospective longitudinal analysis based on digital government and institutional performance indicators. The statistical analysis included advanced descriptive statistics, Spearman correlation, normality verification using the Shapiro Wilk test, and reliability assessment through Cronbach’s Alpha above 0.80, complemented with penalized regression models Ridge and LASSO. The results show a substantial increase in digital maturity, with the GovTech index rising from 0.552 to 0.863, while the data quality and digital security subindex recorded the largest improvement from 0.449 to 0.912. Similarly, digital public services reached values of 0.924, reflecting a significant expansion of available transactional data. The Ridge model confirmed stability in the contribution of digital subindices to institutional performance, whereas LASSO reduced coefficients due to high collinearity and limited temporal observations. Overall, the findings indicate that the availability of structured data strengthens monitoring capacity, facilitates the integration of predictive models, and improves the anticipation of risks within strategic management control systems.
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