Research Question: Which are the decisive factors that impact the adoption of business intelligence systems (BIS) among IT SMEs in Sweden? Purpose: This paper aims to examine Swedish SMEs and understand which decisive factors have an impact on the decision makers and their adoption of BIS. This study aims to study SMEs that have already adopted BIS. Method: A deductive qualitative approach was used to answer the study’s research question. The primary data was conducted through seven semi-structured interviews with Swedish IT SMEs. Empirical Findings: The empirical findings highlight that some factors had a greater influence on the adoption of BIS than others. These were possession of the right type of data, support of top management and service provider support. Conclusion: The presented study identified that small and medium sized enterprises are prone to BIS adoption when considering three decisive factors. First, the importance of possessing data and having the right type of data was a critical need and a factor for BIS adoption. Second, the use of service provider support for SMEs seemed to contribute with important value according to the findings. Third, working proactively with change management affected the perceived usefulness of technology and led to a higher chance of small and medium sized adopting BIS. / Frågeställning: Vilka är de avgörande faktorerna som påverkar antagande av business intelligence-system bland små och medelstora (SME) IT företag i Sverige? Syfte: Den här uppsatsen syftar på att undersöka svenska små och medelstora företag (SME) och förstå vilka faktorer som påverkar beslutsfattare och deras antagande av BIS. Uppsatsen syftar till att studera SME som redan har antagit BIS. Tillvägagångssätt: Denna studie använde en deduktiv kvalitativ metod för att besvara forskningsfrågan. Den primära datan samlades in genom sju semistrukturerade intervjuer med svenska SME inom IT-branschen. Bidrag: Resultaten visar att vissa faktorer hade ett större inflytande på antagande av BIS än andra. Dessa var innehav av rätt typ av data, stöd från högsta ledningen samt support från tjänsteleverantörer. Slutsats: Den presenterade studien identifierade att svenska SME är benägna att anta BIS när man överväger tre avgörande faktorer. För det första var vikten av att ha data och ha rätt typ av data ett kritiskt behov och en faktor för BIS antagande. För det andra verkade användningen av tjänsteleverantör stöd för små och medelstora företag bidra med ett viktigt värde enligt resultaten. För det tredje, att arbeta proaktivt med förändringsledning påverkade den upplevda användbarheten av teknik och ledde till en högre chans för SME att antagande BIS.

[pt] O presente trabalho tem como objetivo analisar a percepção de uma amostra de funcionários, de diferentes departamentos e cargos, sobre o estágio de maturidade em Business Intelligence de uma empresa do setor farmacêutico. Posteriormente, pretende-se entender a relação entre a percepção de maturidade, e a percepção do potencial de criação de vantagem competitiva e melhoria na performance da empresa que a adoção de Business Intelligence pode trazer. Para atingir ao objetivo foram realizadas uma pesquisa via survey com 32 respondentes, para coletar sua percepção de maturidade da empresa em cinco dimensões de maturidade: Organização, Infraestrutura, Gestão de Dados, Análise e Governance a fim de enquadrar a empresa dentro de um estágio. Além disso, foram incluídas nos questionários perguntas relacionadas a percepção de criação de vantagem competitiva e melhoria de performance. A fim de entender melhor os resultados para posteriormente criar uma proposta de plano de melhoria para que a empresa avançasse no modelo, foram realizadas entrevistas em profundidade com quatro respondentes e uma análise de regressão com o objetivo de entender melhor a relação entre as variáveis. O trabalho delimitou-se em estudar a empresa no momento atual sem que fosse feito um acompanhamento da evolução ao longo do tempo, pesquisou apenas uma empresa do setor farmacêutico baseada no Brasil limitando comparações com benchmarkings entre países e setores. Além disso, o fato de o pesquisador conhecer e ser funcionário da mesma empresa dos respondentes pode ter gerado desconforto em parte deles, gerando possíveis vieses nas respostas. Com os resultados da pesquisa somados as melhores práticas de BI trazidas no referencial teórico, foi traçada uma proposta com um plano de melhoria que se implementado, acredita-se, que pode levar a empresa a avançar no estágio de maturidade. / [en] The objective of this work is to analyze the perception of a sample of employees, from different departments and positions, about the stage of maturity in Business Intelligence of a company in the pharmaceutical sector. Subsequently, we intend to understand the relationship between the perception of maturity and the perception of the potential for creating competitive advantage and improving the company s performance that the adoption of Business Intelligence can trace. To achieve the objective, a survey was carried out with 32 respondents, to collect their perception of the company s maturity in five dimensions of maturity: Organization, Infrastructure, Data Management, Analysis and Governance to frame the company within a stage. In addition, the questionnaires included questions related to the perception of creating competitive advantage and improving performance. In order to better understand the results to later create a better plan proposal for the company to move forward in the model, we conducted in-depth interviews with four respondents and a regression analysis in order to better understand the relationship between the variables. The work is limited to studying the company today without having followed the evolution over time, researching only one company in the pharmaceutical sector based in Brazil, limiting comparisons with benchmarking between countries and sectors. Also, the fact that the researcher knows and is an employee of the same company two interviewees could cause discomfort on their part, generating the possibility of viewing the answers. With the research results added to the best BI practices developed without theoretical reference, a proposal was elaborated with a better plan that has been imple mented, it is proven, that can lead the company to advance in its maturity stage.

The rise of technology and digitalization has greatly impacted organizations, particularly in the field ofHuman Resources (HR). To stay competitive in this evolving landscape, HR departments are increasingly adopting Business Intelligence (BI) as a useful umbrella concept to collect, store, access, and analyze data for data-driven decision-making. However, as research states, many HR organizations struggle to fully leverage the benefits of BI and therefore only adapt mere basic BI capabilities. This study aims to address this gap by examining how HR organizations can develop their BI maturity and identify the key categories and factors that influence it, as well as highlight the main hurdles in the journey towards higher BI maturity. To fulfill this purpose, a case study was conducted which centered around semi-structured interviews with respondents from the case company. The results from the interviews show that there are several factors deemed important when assessing BI maturity and we classify these factors into Organization & Structure, Data Governance and System, Tools & Technology. This study’s results are for the most part consistent with previous research on assessing BI maturity. However, the focus on HR departments reveals some interesting findings. Within these categories, the following factors, among others, have emerged as important to consider. Namely organizational culture and a collaborative mindset to promote the adoption of higher levels of analytics through the entire organization. Moreover, making HR more impactful in the sense of actionability and by demonstrating a cause-effect relationship emerges as a central and multi-faceted aspect when assessing BI maturity. Organizational management of data centralization is also considered a significant factor for HR. In addition, another central aspect to regard is GDPR, as it directly affects the collection, storing and analysis of personal data, consequently becoming crucial for HR to assess. The study also identified hurdles hindering HR departments from reaching higher levels of maturity, such as cross-functional collaboration and data transparency between departments. Furthermore, GDPR legislation hinders the possibility of distributing certain data and combining sensitive data with other sources. Additionally, a barrier to the successful utilization of existing tools and systems is considered to be related to the competence of employees. / Teknikens och digitaliseringens framväxt har haft stor inverkan på organisationer, särskilt inom området för Human Resources (HR). För att förbli konkurrenskraftiga i denna föränderliga miljö använder HR-avdelningar i allt större utsträckning Business Intelligence (BI) som ett användbart paraplykoncept för att samla in, lagra, få tillgång till och analysera data för datadrivet beslutsfattande. Forskningen visar dock attmånga HR-organisationer kämpar med att utnyttja fördelarna med BI fullt ut och därför bara anpassar sig till de mer grundläggande BI-funktionerna. Den här studien syftar till att åtgärda denna brist genom att undersöka hur HR-organisationer kan utveckla sin BI-mognad och identifiera de viktigaste kategorierna och faktorerna som påverkar detta, samt belysa de viktigaste hindren på vägen mot högre BI-mognad. För att uppfylla detta syfte genomfördes en fallstudie som var centrerad kring semistrukturerade intervjuer med respondenter från fallföretaget. Resultaten från intervjuerna visar att det finns flera faktorer som anses vara viktiga vid bedömningen av BI-mognad och klassificerar dessa faktorer i Organisation & Struktur, Datastyrning och System, Verktyg & Teknologi. Resultaten från denna studie stämmer till största delen överens med tidigare forskning om bedömningen av BI-mognad. Fokuseringen på HR-avdelningar ger dock några intressanta resultat. Inom dessa kategorier har bland annat följande faktorer framkommit som viktiga att beakta. Specifikt framhävs organisationskultur och ett samarbetsinriktat tänkande för att främja antagandet av högre nivåer av analys genom hela organisationen. Dessutom framstår det som en central och mångfacetterad aspekt vid bedömningen av BI-mognad att göra HR mer betydelsefull, i form av handlingsförmåga och genom att visa på orsak-verkan samband. Den organisatoriska hanteringen av datacentralisering anses också vara en viktig faktor för HR. En annan central aspekt att beakta är dessutom GDPR, eftersom den direkt påverkar insamlingen, lagringen samt analysen av persondata och blir därav avgörande för HR att bedöma. I studien identifierades även särskilda hinder som håller tillbaka HR-avdelningar från att nå högre mognadsnivåer, till exempel tvärfunktionellt samarbete och datatransparens mellan avdelningar. Dessutom hindrar GDPR-lagstiftningen möjligheten att distribuera vissa uppgifter samt att kombinera känsliga uppgifter med andra källor och avdelningar. Dessutom anses ett hinder för ett framgångsrikt utnyttjande av befintliga verktyg och system vara relaterat till de anställdas kompetens.

Background and Problem Statement: Effective decision-making based on accurate information iscritical to the survival of organizations. New tools have for many decades been developed to improvedecision-making within organizations, but increasingly dynamic and complex business environmentscontinue to create a need for better data and tools for organizations to be able to make faster and moreprecise decisions.This need has given rise to what is called Business Intelligence (BI), which has become a necessarytool for effective managing decision-making processes because of increasing amounts of data.However, research shows that expected benefits of BI are rarely realized. Previous research has alsoexpressed that further research should be done from the decision-maker’s perspective and from aperspective of small and medium-sized companies, as the amount research with these perspectives islimited. Purpose: The purpose of this study is to investigate how Business Intelligence is used for decisionmaking in small and medium-sized companies. Method: To answer the study’s research questions, we conducted a qualitative and interpretive casestudy with twelve underlying analysis objects where we conducted semi-structured interviews withone decision-maker per company in twelve different companies with different industry affiliations.The empirical material has been analyzed and discussed based on previous research and literature insubject areas such as Business Intelligence, Decision-Making, Bounded Rationality and Theory ofTechnology Dominance. Conclusion: The study shows that there are few perceived disadvantages with BI, while advantagessuch as more easily accessible fact-based information, opportunities for versatile data analysis andfaster decisions are highlighted to a greater degree. Despite an overweight to advantages, the studyalso shows several potential disadvantages such as information security-related risks where the scopeand method for making information available to staff and external actors through the BI solution ishighlighted. We also find that analytical decision-making through BI still needs to be combined withfactors such as intuition, judgment, and reason to achieve effective decision-making. The study resultsare concluded in a preliminary model that can be used to better understand the use of BI in small andmedium-sized companies. / Bakgrund och problembeskrivning: Effektivt beslutsfattande grundat på korrekt information ärkritiskt för organisationers fortlevnad. Nya verktyg har under många årtionden utvecklats för attförbättra beslutsfattande inom organisationer men alltmer dynamiska och komplexa affärsmiljöerskapar fortsatt behov av bättre underlag och verktyg för organisationer att kunna ta snabbare och merprecisa beslut.Detta behov har gett upphov till vad som kallas Business Intelligence (BI) som i takt med ökandedatamängder blivit ett nödvändigt verktyg för att effektivt hantera beslutsfattandeprocesser. Detframkommer dock i forskning att förväntade fördelar med BI sällan realiseras. Tidigare forskning harockså uttryckt att ytterligare forskning med fördel kan göras utifrån beslutsfattarens perspektiv samtutifrån ett perspektiv av små och medelstora företag då mängden forskning med dessa perspektiv ärbegränsad. Syfte: Syftet med denna studie är att undersöka hur Business Intelligence används för beslutsfattandei små och medelstora företag.Metod: För att besvara studiens frågeställningar har vi utfört en kvalitativ och tolkande fallstudiemed tolv underliggande analysobjekt där vi utförde semi-strukturerade intervjuer med enbeslutsfattare per företag i tolv olika företag med olika branschtillhörighet. Det empiriska materialethar analyserats och diskuterats utifrån tidigare forskning och litteratur inom ämnesområden såsomBusiness Intelligence, beslutsfattande, Bounded Rationality och Theory of Technology Dominance. Slutsats: Studien visar att det finns få upplevda nackdelar med BI medan fördelar såsom merlättillgänglig faktabaserad information, möjligheter till mångsidig dataanalys och snabbare beslutlyfts i högre grad. Trots en övervikt mot fördelar visar studien också på flera potentiella nackdelarsåsom informationssäkerhetsrelaterade risker där omfattning och metod för att genom BI-lösningentillgängliggöra information till personal och externa aktörer belyses. Det framkommer även attanalytiskt beslutsunderlag genom BI fortfarande behöver kombineras med faktorer som intuition,omdöme och förnuft för att uppnå effektivt beslutsfattande. Studien mynnar ut i en preliminär modellsom kan användas för att bättre förstå användningen av BI i små och medelstora företag.

The construction industry has a great opportunity to streamline its operations even more by making greater use of the digital revolution. The industry today uses a lot of manual data management and analysis to get an overview of the business and to make decisions. This can be a time-consuming process that could be made more efficient through Business Intelligence (BI). BI is a technology that automatically, with the help of selected Key Performance Indicators (KPIs), shows the current status of how a business performs. This can allow managers and executives to make decisions easier and faster.This study examines which KPIs that are of common interest to companies and organizations in the construction industry as well as how these KPIs can be presented to the end users of a BI application. To investigate this, data is collected through literature studies and interviews, which results in a list of common KPIs for the industry. From this common list, a number of KPIs are selected to be visually represented.An analysis of the results, indicates that KPIs are of different importance and relevance depending on which sector of the construction industry the interviewee belongs to. There also appears to be sector-specific KPIs and the common list suggests that the profit margin is of great importance throughout the whole industry. KPIs can be represented in different types of charts and diagrams, depending on the purpose they hold, and should be designed so that they are intuitive and easy to understand. / Bygg- och hantverksbranschen har stor möjlighet att effektivisera sin verksamhet ännu mer genom att i större utsträckning utnyttja den digitaliserade utvecklingen. Branschen använder idag mycket manuell datahantering och manuell dataanalys för att få en överblick över verksamheten och ta beslut. Detta kan vara en tidskrävande process, som skulle kunna effektiviseras ytterligare genom Business Intelligence (BI). BI är en teknologi som automatiskt, med hjälp av valda nyckeltal (KPI:er), visar aktuell status på hur en verksamhet presterar. Detta kan göra att beslutsfattare kan fatta beslut enklare och snabbare.Denna studie undersöker vilka nyckeltal som är av gemensamt intresse för företag och organisationer i byggoch hantverksbranschen samt hur dessa nyckeltal kan presenteras för slutanvändarna av en BI-applikation. För att ta reda på detta samlas data in genom litteraturstudier och intervjuer, vilket resulterar i en lista över gemensamma KPI:er i branchen. Ur denna lista handplockas ett antal nyckeltal ut för att representeras visuellt.En analys av resultaten indikerar att nyckeltal är av olika vikt och relevans, beroende på vilken sektortillhörighet av byggoch hantverksbranschen den intervjuade tillhör. Det verkar även finnas sektorspecifika KPI:er samt att listan med de branchgemensamma nyckeltalen antyder att vinstmarginal är av stor vikt. KPI:er kan representeras i olika typer av diagram beroende på vilket syfte de innehar och bör designas så att de är intuitiva och lättförståeliga.

Digitalisering sker idag både i privat som offentlig sektor där datadriven beslutsfattning är en av trenderna. En teknologi som vuxit fram i samband med digitaliseringen och som hjälper verksamheter utvecklas är Self Service Business Intelligence (SSBI). Offentliga verksamheters digitala utveckling går långsammare än för privata bolag. Studien syftar till att undersöka vilka utmaningar offentliga verksamheter ställs inför i sin användning av SSBI samt att presentera hanteringsförslag på dessa utmaningar. För att besvara studiens frågeställning och uppfylla dess syfte har en kvalitativ forskningsansats använts. Semistrukturerade intervjuer har genomförts där respondenterna har varit personer som arbetar på offentliga verksamheter alternativt mot offentliga verksamheter. Studien resulterade i fyra utmaningar som är vanligt förekommande inom offentlig verksamhet och som inte lyfts i tidigare litteratur. Dessa fyra är; diversifierade verksamheter, ledningen, lagar och säkerhet samt begränsad självständighet. För varje utmaning har förslag diskuterats för hur utmaningarna effektivt kan hanteras. Studiens slutsats kan vara hjälpsam för offentliga verksamheter i deras fortsatta utveckling mot att bli datadrivna i sin beslutsfattning. Med hjälp av datadriven beslutsfattning möjliggörs för offentliga verksamheter att arbeta mer hållbart och bli mer resurseffektiva. / Digitization is today taking place in both private and public sectors, wheredata driven decision making is one of the trends. Self Service BusinessIntelligence (SSBI) is a technology that has emerged in conjunction with thedigital development and is helping businesses to develop. However, thedigital development in public organizations tends to be slower than forprivate companies. Therefore, this study aims to examine the challengesfaced by public organizations in their use of SSBI and also to presentproposals for addressing these challenges.To answer the research question and fulfill the study's purpose, a qualitativeresearch approach has been used with an abductive thinking. Semistructured interviews have been conducted with respondents who work in orwith public organizations. The study resulted in four challenges that arecommon in public organizations and that have not been addressed inprevious literature. These four challenges are diversified organizations, themanagement, laws and security, limited self-reliance. For each challenge,proposals have been discussed for how the challenges can be effectivelyaddressed. This study conclusion can be helpful for public organizations inthe continued development towards becoming data driven decision making.With the help of data driven decision making, public organizations can workmore sustainably and become more resource efficient.

Many companies strive to make data-driven decisions. To achieve this, they need to explore new tools for Business Intelligence. The aim of this study was to examine the performance and usability of aspect-based sentiment analysis as a tool for Business Intelligence in E-commerce. The study was conducted in collaboration with Ellos Group AB which supplied anonymous customer feedback data. The implementation consists of two parts, aspect extraction and sentiment classification. The f irst part, aspect extraction, was implemented using dependency parsing and various aspect grouping techniques. The second part, sentiment classification, was implemented using the language model KB-BERT, a Swedish version of the BERT model. The method for aspect extraction achieved a satisfactory precision of 79,5% but only a recall of 27,2%. Moreover, the result for sentiment classification was unsatisfactory with an accuracy of 68,2%. Although the results underperform expectations, we conclude that aspect-based sentiment analysis in general is a great tool for Business Intelligence. Both as a means of generating customer insights from previously unused data and to increase productivity. However, it should only be used as a supportive tool and not to replace existing processes for decision-making. / Många företag strävar efter att fatta datadrivna beslut. För att åstadkomma detta behöver de utforska nya metoder för Business Intelligence. Syftet med denna studie var att undersöka prestandan och användbarheten av aspektbaserad sentimentanalys som ett verktyg för Business Intelligence inom e-handeln. Studien genomfördes i samarbete med Ellos Group AB som tillhandahöll data bestående av anonym kundfeedback. Implementationen består av två delar, aspektextraktion och sentimentklassificering. Aspektextraktion implementerades med hjälp av dependensparsning och olika aspektgrupperingstekniker. Sentimentklassificering implementerades med hjälp av språkmodellen KB-BERT, en svensk version av BERT. Metoden för aspektextraktion uppnådde en tillfredsställande precision på 79,5% men endast en recall på 27,2%. Resultatet för sentimentklassificering var otillfredsställande med en accuracy på 68,2%. Även om resultaten underpresterar förväntningarna drar vi slutsatsen att aspektbaserad sentimentanalys i allmänhet är ett bra verktyg för Business Intelligence. Både som ett sätt att generera kundinsikter från tidigare oanvända data och som ett sätt att öka produktiviteten. Det bör dock endast användas som ett stödjande verktyg och inte ersätta befintliga processer för beslutsfattande.

Datadriven kultur har flitigt nämnts i litteraturen som en tydlig framgångsfaktor för stora verksamheter för att skapa konkurrenskraft på marknaden.  Genom att verksamheter kan ta strategiska beslut baserat på stora mängder data förankrad i verkligheten undviks beslut som tas på magkänsla, således leder till optimering av verksamheter. Dock har små och medelstora företag (SMFs) halkat efter i utvecklingen då verksamheterna ofta saknar resurser och kompetens för att möjliggöra en datadriven kultur. Syftet med forskningen är att identifiera framgångsfaktorer speciellt inriktade på SMFs och skapa en sammanställning som SMF kan ta del av för att skapa en datadriven kultur. Den primära datainsamlingen genomfördes genom en kvalitativa ansats och fallstudie som forskningsmetod med semi-strukturerade intervjuer inriktade mot IT-branschen inom SMF som besatt på relevant kunskap inom ämnesområdet. Respondenternas svar har analyserats i jämförelse med tidigare litteratur för att generera framgångsfaktorer som möjliggör en datadriven kultur hos SMFs. Resultatet av forskningen har genererat en sammanställning på totalt fyra bekräftade huvudkategorier och sexton bekräftade underkategorier varav åtta berikande underkategorier är nya framgångsfaktorer som uppkommit från intervjuerna. De identifierade framgångsfaktorerna kan anammas av SMF för att möjliggöra den digitala transformationen mot en datadriven kultur. Resultatet av forskningen illustrerar att SMFs har stora möjligheter att öka sin konkurrenskraft, affärsvärde och produktivitet genom att tillämpa framgångsfaktorerna inom SMF och att en datadriven kultur inte är begränsade till stora verksamheter. / Data-driven culture has frequently been mentioned in the literature as a clear success factor for large enterprises (LEs) creating competitive advantages in the market. As enterprises can make strategic decisions based on large amounts of data anchored in reality, decisions are based on gut feeling, thus leading to optimization of enterprises. However, small and medium-sized enterprises (SMEs) have fallen behind in development as the enterprises often lack resources and knowledge to enable a data-driven culture. The purpose of the research is to identify success factors specifically focused on SMEs and create a compilation of which SMEs can adopt to create a data-driven culture. The primary data collection was conducted with a qualitative approach carrying out a case study with semi-structured interviews focused on the IT industry within SMEs that are obsessed with relevant knowledge in the subject area. The interviewees' responses have been analyzed in comparison with previous literature to generate success factors that enable a data-driven culture in SMEs. The results of the research have generated a compilation of a total of four confirmed main categories and sixteen confirmed subcategories, of which eight enriching subcategories are new success factors that have emerged from the interviews. The identified success factors can be adopted by SMEs to enable the digital transformation towards a data-driven culture. The results of the research illustrates that SMEs have great opportunities to increase in competitive advantages, business value and productivity by applying the success factors within SMEs and that the data-driven culture is not limited to LE.

This study examines the relationship between ethics of Artificial Intelligence and the design and implementation process of Artificial Intelligence in Business Intelligence. In doing so, I compare the current ethical knowledge in AI with AI users and researchers experiences. This is based on three fields; Key activities for successful implementation, outcome effects of laws and regulations, and ethical analysis of data. The results of the study confirms existing theories about why AI projects might fail, but expands and develops the complexity of Artificial Intelligence in an ethical aspect. / Den här studien undersöker förhållandet mellan etik inom Artificiell Intelligens och designen och implementationen av Artificiell Intelligens inom Business Intelligence. För att göra detta jämför jag den existerande kunskapen om etik inom AI med användare och forskare inom AI. Studien är baserad på tre områden, huvudaktiviteter för lyckad implementation, effekterna av lagar och regleringar, och etisk analys av data. Resultaten bekräftar existerande teorier, men expanderar och utvecklar komplexiteten av AI i en etisk aspekt.

Submitted in fulfilment of the requirements for the Degree of Master Technologiae: Public Management, Durban University of Technology, 2012. / The purpose of this study was to investigate data management as a strategic information tool and its importance at the Durban University of Technology. The problem revolved around, inter alia, data management and data accuracy as structured interventions impacting on sound decision making. There were many challenges identified with regard to data management at the Durban University of Technology. The research design adopted a quantitative methodological approach that was used for collecting data through the use of a precoded self administered questionnaire. The empirical component involved a survey method considering that in was an in-house investigation and the target population equated to only 174 respondents. A significant response rate of 74% was obtained using the personal method for the data collection. Several hypotheses were formulated relating to data quality initiatives, data owners and their responsibility and frequency of data analysis in order to determine accuracy. These were tested using the Pearson chi-square test as well as data that was analyzed to determine frequencies and percentages of responses. The data was analyzed using the computerized Statistical Program for Social Sciences (SPSS) program. There were some significant findings that emerged from the empirical analysis. A highly significant finding was that 95.31% of the respondents strongly agreed that data management and integrity is of utmost importance at the Durban University of Technology. One of the recommendation suggest that an imperative for the Durban University of Technology to manage its data as an asset, a policy on data integrity and integration policy should be developed and implemented. Another recommendation highlighted and staff should strive to attain proper classification on the database, considering that this directly impacts on the accuracy of the HEMIS submissions to the Ministry of Education for the state allocated subsidy. The study concludes with directions for further research as well.