Resulting from the technological revolution over the last few decades, many software startup ecosystems have emerged around the globe. Boosted by the Internet, the omnipresence of mobile devices, and the abundance of cloud-based services, software companies with scalable business models, known as startups, became all the hype. With tech entrepreneurs as their main agents, some of these ecosystems have existed for over 50 years, while others are newly born. This difference in evolution and maturity makes comparing tech hubs a challenge. Moreover, if they are to evolve towards fruitful and sustainable environments, nascent ecosystems need a clear vision of how to develop their community. This thesis presents a multiple-case study research in three different ecosystems, and it was divided in three phases. During the first phase, we analyzed the Israeli entrepreneurship ecosystem and, using grounded theory, created a conceptual generalized framework to map ecosystems. We also developed a methodology and a systematic interview protocol to be used to analyze any ecosystem. The second phase was performed in São Paulo, with the objective of refining and validating both the methodology and the conceptual framework. The second phase resulted in the discovery of how important it is to analyze ecosystem dynamics and evolution process, leading us to create a maturity model for software startup ecosystems. The maturity model was based on the conceptual model we created, mapping the most important factors that define an ecosystem. To validate and refine the Maturity Model created in the second phase, we ran a third case-study iteration in New York City. Based on the feedback from over a dozen experts, we generated the final model and a practical guide to determine an ecosystems maturity level. With this model, it is possible not only to compare different ecosystems, but also to identify gaps and propose customized practical actions that can yield meaningful improvements and lead ecosystems to the next level of development. / Resultado da revolução tecnológica das últimas décadas, vários ecossistemas de startups de software surgiram ao redor do globo. Acelerados pela Internet, pela onipresença dos dispositivos móveis e pela abundância de serviços de nuvem, empresas de software com modelos de negócio escalável, conhecidas como startups, se tornaram o assunto da moda. Com empreendedores de tecnologia como seus principais agentes, alguns desses ecossistemas já existem há mais de 50 anos, enquanto outros são apenas recém-nascidos. Essa diferença no grau de evolução e maturidade torna a comparação de aglomerados de tecnologia um desafio. Mais ainda, se alguns ecossistemas querem evoluir para um estágio próspero e sustentável, ecossitemas nascentes precisam de uma visão clara de como desenvolver suas comunidades. Esta tese apresenta nossa pesquisa baseada em um estudo de caso múltiplo em três diferentes ecossistemas, e foi dividade em três fases. Durante a primeira fase, nós analisamos o ecossistema empreendedor de Israel e, utilizando teoria fundamentada em dados, criamos um arcabouço conceitual que provê uma versão generalizada para mapear ecossistemas. Desenvolvemos, também, uma metodologia e um protocolo sistemático para entrevistas a serem usadas na análise de ecossistemas específicos. A segunda fase da pesquisa foi realizada em São Paulo, com o objetivo de refinar e validar a metodologia e o arcabouço conceitual. Esta fase resultou na descoberta de como é importante analisar a dinâmica e o processo de evolução dos ecossistemas, nos levando a criar um modelo de maturidade para ecossistemas de startups de software. O modelo de maturidade foi baseado no modelo conceitual que criamos, mapeando os fatores mais importantes que definem as características de um ecossistema. Para validar e refinar o modelo de maturidade criado na segunda fase, realizamos um terceiro estudo de caso em Nova Iorque que contou com o feedback de mais de uma dezena de especialistas. Geramos um modelo de maturidade final, um guia prático para determinar o nível de maturidade de cada ecossistema. Com esse modelo, é possível não somente comparar diferentes ecossistemas, como também identificar lacunas e propor ações práticas e personalizadas que podem resultar em melhorias significativas e levar ecossistemas ao próximo nível de desenvolvimento.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-20062017-151018 |
| Date | 02 May 2017 |
| Creators | Daniel Cukier |
| Contributors | Fabio Kon, Paulo Antonio Borges Lemos, Marcelo Hiroshi Nakagawa, Guilherme Ary Plonski, Xiaofeng Wang |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Ciência da Computação, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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