DOI: https://doi.org/10.5267/j.dsl.2026.3.003
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Ibrahim A. Abu-AlSondos
الموضوع الرئيسي: البيانات الضخمة وذكاء الأعمال
نظرة عامة
تستقصي هذه الدراسة تأثير أنظمة ذكاء الأعمال (BIS) على جودة اتخاذ القرار (DMQ) بين الإدارة العليا في قطاع البنوك الأردني، مع التركيز على الدور الوسيط لقدرات الذكاء الاصطناعي (AI). باستخدام استبيان تم توزيعه على 297 موظفًا من البنوك التجارية الأردنية، استخدمت البحث نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لاختبار الفرضيات المطورة. تشير النتائج إلى وجود علاقة إيجابية بين جودة النظام وجودة البيانات وDMQ، مع تأثير ملحوظ لجودة الخدمة. من الجدير بالذكر أنه بينما تعزز جودة البيانات بشكل كبير اتخاذ القرارات الاستراتيجية، لم تؤثر تصور البيانات بشكل ذي دلالة إحصائية. تم تأكيد أن قدرات الذكاء الاصطناعي تعزز العلاقات بين جودة النظام وجودة البيانات وDMQ.
تؤكد الاستنتاجات على الدور الحاسم للبيانات عالية الجودة والأنظمة القوية في تسهيل اتخاذ القرارات الاستراتيجية الفعالة. تقلل البيانات الدقيقة وفي الوقت المناسب من عدم اليقين بالنسبة للمديرين، مما يعزز ثقتهم في التخطيط طويل الأجل. على العكس، فإن عدم وجود تأثير ملحوظ من تصور البيانات يشير إلى أن الأدوات الحالية قد لا تعزز الفهم لصانعي القرار. تدعو الدراسة إلى الاستثمار الاستراتيجي في البيانات عالية الجودة، وأدوات التصور المبتكرة، وقدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، والتي يمكن أن تحسن بشكل جماعي جودة اتخاذ القرار وتؤدي إلى نتائج استراتيجية متفوقة للبنوك. بالإضافة إلى ذلك، توصي بتدريب الموظفين على استخدام BIS ودمج هذه الأنظمة عبر مختلف أقسام المنظمة لتعزيز التنافسية والكفاءة التشغيلية.
مقدمة
تتبع مقدمة هذه الورقة البحثية تطور ذكاء الأعمال (BI) من أصوله في أنظمة معلومات الإدارة (MIS) في السبعينيات إلى تطبيقاته الحالية في قطاع البنوك. في البداية، كانت أنظمة تقارير MIS ثابتة وتفتقر إلى القدرات التحليلية، لكن إدخال أنظمة المعلومات التنفيذية (EIS) في الثمانينيات شهد تحولًا نحو تقارير ديناميكية ومتعددة الأبعاد تسهل تحليل الاتجاهات والقدرات التنبؤية. ظهر المفهوم الرسمي لـ BI في التسعينيات، مع التأكيد على أهمية المعلومات الدقيقة وفي الوقت المناسب لاتخاذ قرارات فعالة في المنظمات.
تسلط الورقة الضوء على الدور الحاسم لأنظمة BI في تعزيز جودة اتخاذ القرار من خلال توفير معلومات عالية الجودة تدعم المديرين في عملياتهم اليومية. على الرغم من الفوائد المعترف بها لـ BI، يشير المؤلفون إلى أن ليس جميع المنظمات قد نفذت هذه الأنظمة بنجاح، لا سيما داخل قطاع البنوك، حيث تظل الدراسات حول تأثير أنظمة المعلومات المصرفية على جودة اتخاذ القرار محدودة. لمعالجة هذه الفجوة، تركز الدراسة على تأثير أنظمة ذكاء الأعمال (BIS) على جودة اتخاذ القرار الاستراتيجي في البنوك الأردنية، مما يوفر رؤى قيمة لكل من الباحثين الأكاديميين والممارسين في الصناعة بشأن العوامل التي تعزز اتخاذ القرار من خلال أدوات BI.
النتائج
تلخص نتائج اختبار الفرضيات في الجدول 4، الذي يوفر نظرة شاملة على نتائج الاستبيان. تم تقييم كل فرضية بناءً على البيانات المجمعة، مما يكشف عن رؤى مهمة حول العلاقات والتأثيرات المقترحة في الدراسة. تشير التحليلات إلى الفرضيات المدعومة أو المرفوضة، مما يسلط الضوء على النتائج الإحصائية الرئيسية التي تساهم في الفهم العام للأسئلة البحثية المطروحة.
تعد هذه النتائج حاسمة لتفسير تداعيات الدراسة، حيث إنها لا تؤكد فقط بعض الأطر النظرية ولكنها تقترح أيضًا مجالات لمزيد من التحقيق. تؤكد النتائج على أهمية بيانات الاستبيان في تأكيد أو تحدي الافتراضات القائمة ضمن هذا المجال.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة البحثية على الدور الحاسم لذكاء الأعمال (BI) في تعزيز جودة اتخاذ القرار داخل قطاع البنوك، لا سيما في سياق التقدم التكنولوجي السريع. تسلط الضوء على ضرورة استفادة المنظمات من أدوات BI لتحويل كميات هائلة من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يسهل اتخاذ قرارات استراتيجية في الوقت المناسب ومبنية على معلومات دقيقة. تشير مراجعة الأدبيات إلى وجود فجوة كبيرة في الأبحاث التي تركز على التأثيرات المحددة لقدرات الذكاء الاصطناعي (AI) على نتائج اتخاذ القرار في البنوك، مما يقترح أنه بينما استكشفت الدراسات الحالية BI بشكل عام، هناك حاجة لمزيد من التحقيقات المتخصصة التي تدمج AI كعامل وسيط.
تؤكد النتائج على أن البيانات عالية الجودة، والتصور الفعال للبيانات، وجودة النظام القوية هي مكونات أساسية تؤثر بشكل مباشر على جودة اتخاذ القرار. تقترح الفرضيات المقترحة أن هذه العناصر، عندما تعززها قدرات الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تحسن بشكل كبير عمليات اتخاذ القرار في البنوك التجارية. تهدف الدراسة إلى سد الفجوة البحثية المحددة من خلال فحص التفاعل بين هذه المتغيرات وتأثيرها الجماعي على جودة اتخاذ القرار، مما يساهم في فهم كيفية استخدام BI وAI بشكل استراتيجي لتحسين الأداء التنظيمي في بيئة أعمال معقدة وديناميكية.
DOI: https://doi.org/10.5267/j.dsl.2026.3.003
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Ibrahim A. Abu-AlSondos
Primary Topic: Big Data and Business Intelligence
Overview
This study investigates the influence of Business Intelligence Systems (BIS) on decision-making quality (DMQ) among top management in Jordan’s banking sector, with a focus on the moderating role of Artificial Intelligence (AI) capabilities. Utilizing a questionnaire distributed to 297 employees from Jordanian commercial banks, the research employed partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) to test the developed hypotheses. The findings indicate a positive correlation between system quality, data quality, and DMQ, with service quality having a particularly pronounced effect. Notably, while data quality significantly enhances strategic decision-making, data visualization did not yield a statistically significant impact. AI capabilities were confirmed to strengthen the relationships between system quality, data quality, and DMQ.
The conclusions emphasize the critical role of high-quality data and robust systems in facilitating effective strategic decision-making. Accurate and timely data reduces uncertainty for managers, thereby boosting their confidence in long-term planning. Conversely, the lack of significant impact from data visualization suggests that existing tools may not enhance comprehension for decision-makers. The study advocates for the strategic investment in high-quality data, innovative visualization tools, and advanced AI capabilities, which collectively can improve decision-making quality and lead to superior strategic outcomes for banks. Additionally, it recommends training for employees on BIS utilization and integrating these systems across various organizational departments to enhance competitiveness and operational efficiency.
Introduction
The introduction of this research paper traces the evolution of Business Intelligence (BI) from its origins in Management Information Systems (MIS) in the 1970s to its current applications in the banking sector. Initially, MIS reporting systems were static and lacked analytical capabilities, but the introduction of Executive Information Systems (EIS) in the 1980s marked a shift towards dynamic, multi-dimensional reporting that facilitated trend analysis and predictive capabilities. The formal concept of BI emerged in the 1990s, emphasizing the importance of timely and accurate information for effective decision-making in organizations.
The paper highlights the critical role of BI systems in enhancing decision-making quality by providing high-quality information that supports managers in their daily operations. Despite the recognized benefits of BI, the authors note that not all organizations have successfully implemented these systems, particularly within the banking sector, where studies on the impact of banking information systems on decision-making quality remain limited. To address this gap, the study focuses on the influence of Business Intelligence Systems (BIS) on strategic decision-making quality in Jordanian banks, offering valuable insights for both academic researchers and industry practitioners regarding the factors that enhance decision-making through BI tools.
Results
The results of the hypothesis testing are summarized in Table 4, which provides a comprehensive overview of the survey findings. Each hypothesis was evaluated based on the collected data, revealing significant insights into the relationships and effects proposed in the study. The analysis indicates which hypotheses were supported or rejected, highlighting key statistical outcomes that contribute to the overall understanding of the research questions posed.
These findings are crucial for interpreting the implications of the study, as they not only validate certain theoretical frameworks but also suggest areas for further investigation. The results underscore the importance of the survey data in confirming or challenging existing assumptions within the field.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the critical role of Business Intelligence (BI) in enhancing decision-making quality within the banking sector, particularly in the context of rapid technological advancements. It highlights the necessity for organizations to leverage BI tools to convert vast amounts of data into actionable insights, thereby facilitating timely and informed strategic decisions. The literature review indicates a significant gap in research focusing on the specific impacts of artificial intelligence (AI) capabilities on decision-making outcomes in banks, suggesting that while existing studies have explored BI broadly, there is a need for more specialized investigations that incorporate AI as a moderating factor.
The findings underscore that high-quality data, effective data visualization, and robust system quality are essential components that directly influence decision-making quality. The proposed hypotheses suggest that these elements, when enhanced by AI capabilities, can significantly improve decision-making processes in commercial banks. The study aims to fill the identified research gap by examining the interplay between these variables and their collective impact on decision-making quality, thereby contributing to the understanding of how BI and AI can be strategically utilized to improve organizational performance in a complex and dynamic business environment.