DOI: https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2026.3.012
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Amjad Tweiqat وآخرون
الموضوع الرئيسي: الاستخبارات التنافسية والمعرفة
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية العلاقات المعقدة بين قدرات تحليل البيانات الضخمة، والاستخبارات التنافسية، والمرونة التنظيمية، والنتائج التنظيمية ضمن قطاع الاتصالات الأردني. باستخدام نهج كمي، تم تحليل بيانات من 350 مشاركًا باستخدام SmartPLS. تكشف النتائج أن قدرات تحليل البيانات الضخمة تؤثر إيجابيًا على النتائج التنظيمية بشكل مباشر وغير مباشر من خلال الاستخبارات التنافسية. ومن الجدير بالذكر أنه على الرغم من أن الاستخبارات التنافسية لا تؤثر مباشرة على النتائج التنظيمية، إلا أنها تعمل كوسيط مهم في العلاقة بين قدرات تحليل البيانات الضخمة وهذه النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، تحدد الدراسة المرونة التنظيمية كعامل تعديل إيجابي في العلاقة بين قدرات تحليل البيانات الضخمة والنتائج التنظيمية، مما يبرز دورها الحيوي في تعزيز فعالية التحليلات. تسهم هذه الرؤى في الفهم النظري من خلال توضيح كيفية الاستفادة من كفاءات تحليل البيانات الضخمة لتحسين الأداء التنظيمي، وتقدم إرشادات عملية لشركات الاتصالات التي تهدف إلى تحسين أصول بياناتها.
مقدمة
تواجه صناعة الاتصالات، وخاصة في الأردن، تحديات كبيرة بسبب التقدم التكنولوجي السريع، والمنافسة الشديدة، وتغير مطالب المستهلكين. تتعرض الشركات لضغوط متزايدة لتحسين الأداء وتعزيز جودة الخدمة للحفاظ على ميزة تنافسية مستدامة في سوق مت disrupted رقميًا. لقد برز الاستخدام الفعال لقدرات تحليل البيانات الضخمة كموارد تنظيمية حاسمة، مما يمكّن الشركات من تحويل كميات هائلة من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ يمكن أن تدفع اتخاذ القرارات الاستراتيجية والتحسينات التشغيلية.
تسلط هذه الدراسة الضوء على الدور الوسيط للاستخبارات التنافسية في ربط قدرات تحليل البيانات الضخمة بالنتائج التنظيمية. تتضمن الاستخبارات التنافسية جمع البيانات وتحليلها بشكل أخلاقي بشأن المنافسين واتجاهات السوق، مما يساعد المنظمات في اتخاذ خيارات استراتيجية مستنيرة. علاوة على ذلك، تؤكد الدراسة على أهمية المرونة التنظيمية كعامل تعديل؛ حيث أن الشركات التي يمكنها التكيف بسرعة مع مواردها واستراتيجياتها استجابةً لتغيرات السوق تكون في وضع أفضل للاستفادة من الرؤى المستخلصة من تحليل البيانات الضخمة والاستخبارات التنافسية. من خلال دمج هذه المفاهيم، تهدف الدراسة إلى تقديم إطار نظري شامل يوضح كيف يمكن أن تتحول قدرات تحليل البيانات الضخمة بشكل فعال إلى تحسين الأداء التنظيمي في سياق شركات الاتصالات الأردنية.
طرق البحث
تستخدم الدراسة تصميم مسح مقطعي كمي للتحقيق في العلاقات بين قدرة تحليل البيانات الضخمة، والاستخبارات التنافسية، والمرونة التنظيمية، والنتائج التنظيمية ضمن قطاع الاتصالات المتنقلة في الأردن، مع التركيز بشكل خاص على زين الأردن، وأورانج الأردن، وأمنية. تستهدف الدراسة الموظفين العملياتيين والموظفين الاستراتيجيين في المستوى المتوسط، باستخدام طريقة أخذ عينات احتمالية مع أخذ عينات عشوائية طبقية لاستنتاج حجم عينة قدره 350 من إجمالي عدد السكان البالغ 3,889 موظفًا، كما حددها كريجي و مورغان (1970).
تم جمع البيانات من خلال استبيان ذاتي الإدارة، تم هيكلته في خمسة أقسام تتوافق مع المفاهيم الرئيسية للدراسة: قدرات تحليل البيانات الضخمة، والاستخبارات التنافسية، والمرونة التنظيمية، والنتائج التنظيمية. استخدم الاستبيان مقياس ليكرت من خمس نقاط يتراوح من “أوافق بشدة” إلى “أعارض بشدة”. تم تعديل العناصر الخاصة بقدرات تحليل البيانات الضخمة (4 عناصر) من Behl et al. (2022)، والاستخبارات التنافسية (4 عناصر) من Al Daabseh et al. (2023)، والمرونة التنظيمية (8 عناصر) من Bekos et al. (2025)، والنتائج التنظيمية (11 عنصرًا) من Fosso Wamba et al. (2024). تم جمع البيانات بالتعاون مع إدارات الموارد البشرية في شركات الاتصالات الثلاث.
مناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة البحثية على الدور الحاسم للنتائج التنظيمية في صناعة الاتصالات، مع تسليط الضوء على الطبيعة متعددة الأبعاد لهذه النتائج، والتي تشمل الأداء المالي، والكفاءة التشغيلية، والتموضع الاستراتيجي. يجادل المؤلفون بأن المقاييس التقليدية غير كافية في بيئة الأعمال الديناميكية اليوم، مما يستدعي تقييمًا أوسع يشمل رضا العملاء وقدرات الابتكار. يتم تقديم دمج تحليل البيانات الضخمة كتحول، مما يمكّن المنظمات من الاستفادة من البيانات في الوقت الفعلي لتحسين اتخاذ القرارات وتعزيز الأداء عبر مختلف الأبعاد.
علاوة على ذلك، تستكشف الورقة التفاعل بين قدرات تحليل البيانات الضخمة، والاستخبارات التنافسية، والمرونة التنظيمية. تفترض أن التحليلات المتقدمة يمكن أن توفر رؤى قيمة، لكن فعالية هذه الرؤى تعتمد على مرونة المنظمة للاستجابة بسرعة لتغيرات السوق. يتم التأكيد على الدور الوسيط للاستخبارات التنافسية، مما يشير إلى أن المنظمات يجب أن تفسر وتتصرف استراتيجيًا بناءً على الرؤى التحليلية لتحقيق نتائج متفوقة. يحدد المؤلفون فجوات بحثية كبيرة، لا سيما في فهم كيفية تجلي هذه الديناميات ضمن قطاع الاتصالات في الاقتصادات النامية، ويقترحون إطارًا نظريًا يدمج وجهات نظر متعددة لتوضيح العلاقات بين هذه المتغيرات.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة مجالات للتحسين واتجاهات البحث المستقبلية. أولاً، تقتصر الدراسة على صناعة الاتصالات في الأردن، مما يثير مخاوف بشأن إمكانية تعميم النتائج على قطاعات أو سياقات جغرافية أخرى. يمكن أن تكرر الدراسات المستقبلية هذا البحث في صناعات أو دول مختلفة لتقييم قابلية تطبيق النتائج. ثانيًا، يحد التصميم المقطعي المستخدم من القدرة على استنتاج العلاقات السببية على مر الزمن، مما يشير إلى أن الدراسات الطولية ستوفر فهمًا أكثر شمولاً للتفاعلات بين قدرات تحليل البيانات الضخمة، والاستخبارات التنافسية، والمرونة التنظيمية، والنتائج التنظيمية.
بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي الاعتماد على بيانات الاستبيان المبلغ عنها ذاتيًا إلى إدخال تحيز طريقة شائع، على الرغم من استخدام مقاييس إحصائية للتخفيف من هذه المشكلة. يمكن أن تعزز الأبحاث المستقبلية من قوة النتائج من خلال دمج مقاييس الأداء الموضوعية أو جمع البيانات من مصادر متعددة. كان ملاءمة النموذج معتدلة، مما يشير إلى إمكانية تحسينه من خلال تضمين متغيرات إضافية أو تحسين نموذج القياس. يمكن أن تستكشف التحقيقات المستقبلية جوانب محددة من قدرات تحليل البيانات الضخمة وتأثيراتها المختلفة، والآليات التي تؤثر من خلالها الاستخبارات التنافسية على النتائج التنظيمية، والأدوار الدقيقة لأشكال مختلفة من المرونة التنظيمية. يمكن أن تعزز الدراسات المقارنة عبر صناعات أو دول مختلفة، بالإضافة إلى أساليب مختلطة تجمع بين البيانات الكمية والنوعية، من فهم هذه العلاقات المعقدة.
DOI: https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2026.3.012
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Amjad Tweiqat et al.
Primary Topic: Competitive and Knowledge Intelligence
Overview
This research paper investigates the intricate relationships among big data analytics capabilities, competitive intelligence, organizational agility, and organizational outcomes within the Jordanian telecommunication sector. Utilizing a quantitative approach, data from 350 participants were analyzed using SmartPLS. The findings reveal that big data analytics capabilities positively affect organizational outcomes both directly and indirectly through competitive intelligence. Notably, while competitive intelligence does not directly impact organizational outcomes, it serves as a significant mediator in the relationship between big data analytics capabilities and these outcomes.
Additionally, the study identifies organizational agility as a positive moderator in the relationship between big data analytics capabilities and organizational outcomes, highlighting its crucial role in enhancing the effectiveness of analytics. These insights contribute to theoretical understanding by elucidating how big data analytics competencies can be leveraged to improve organizational performance, and they offer practical guidance for telecommunication companies aiming to optimize their data assets.
Introduction
The telecommunications industry, particularly in Jordan, faces significant challenges due to rapid technological advancements, intense competition, and evolving consumer demands. Companies are increasingly pressured to optimize performance and enhance service quality to maintain a sustainable competitive advantage in a digitally disrupted market. The effective utilization of big data analytics capabilities has emerged as a crucial organizational resource, enabling firms to transform vast amounts of data into actionable insights that can drive strategic decision-making and operational improvements.
This research highlights the mediating role of competitive intelligence in linking big data analytics capabilities to organizational outcomes. Competitive intelligence involves the ethical gathering and analysis of data regarding competitors and market trends, which aids organizations in making informed strategic choices. Furthermore, the study emphasizes the importance of organizational agility as a moderating factor; firms that can swiftly adapt their resources and strategies in response to market changes are better positioned to leverage insights from big data analytics and competitive intelligence. By integrating these concepts, the study aims to provide a comprehensive theoretical framework that elucidates how big data analytics capabilities can effectively translate into improved organizational performance within the context of Jordanian telecommunications firms.
Methods
The research employs a quantitative cross-sectional survey design to investigate the relationships among big data analytics capability, competitive intelligence, organizational agility, and organizational outcomes within the mobile communication sector in Jordan, specifically focusing on Zain Jordan, Orange Jordan, and Umniah. The study targets operational and mid-level strategic employees, utilizing a probability sampling method with stratified random sampling to derive a sample size of 350 from a total population of 3,889 employees, as determined by Krejcie and Morgan (1970).
Data collection was conducted through a self-administered questionnaire, structured into five sections corresponding to the key constructs of the study: big data analytics capabilities, competitive intelligence, organizational agility, and organizational outcomes. The questionnaire employed a five-point Likert scale ranging from “Strongly Disagree” to “Strongly Agree.” The items for big data analytics capabilities (4 items) were adapted from Behl et al. (2022), competitive intelligence (4 items) from Al Daabseh et al. (2023), organizational agility (8 items) from Bekos et al. (2025), and organizational outcomes (11 items) from Fosso Wamba et al. (2024). Data was collected in collaboration with the Human Resources Departments of the three telecommunications companies.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the critical role of organizational outcomes in the telecommunications industry, highlighting the multidimensional nature of these outcomes, which encompass financial performance, operational efficiency, and strategic positioning. The authors argue that traditional metrics are insufficient in today’s dynamic business environment, necessitating a broader evaluation that includes customer satisfaction and innovation capabilities. The integration of big data analytics is presented as transformative, enabling organizations to leverage real-time data for improved decision-making and enhanced performance across various dimensions.
Furthermore, the paper explores the interplay between big data analytics capabilities, competitive intelligence, and organizational agility. It posits that while advanced analytics can provide valuable insights, the effectiveness of these insights is contingent upon an organization’s agility to respond swiftly to market changes. The mediating role of competitive intelligence is underscored, suggesting that organizations must strategically interpret and act on analytical insights to achieve superior outcomes. The authors identify significant research gaps, particularly in understanding how these dynamics manifest within the telecommunications sector in developing economies, and propose a theoretical framework that integrates multiple perspectives to elucidate the relationships between these variables.
Limitations
The limitations of this study highlight several areas for improvement and future research directions. Firstly, the research is confined to the telecommunication industry in Jordan, which raises concerns about the generalizability of the findings to other sectors or geographical contexts. Future studies could replicate this research in different industries or countries to assess the applicability of the results. Secondly, the cross-sectional design employed limits the ability to infer causal relationships over time, suggesting that longitudinal studies would provide a more comprehensive understanding of the interactions among big data analytics capabilities, competitive intelligence, organizational agility, and organizational outcomes.
Additionally, the reliance on self-reported survey data may introduce common method bias, although statistical measures were used to mitigate this issue. Future research could enhance the robustness of findings by incorporating objective performance measures or multi-source data collection. The model fit was moderate, indicating potential for refinement by including additional variables or improving the measurement model. Future investigations could explore specific aspects of big data analytics capabilities and their differential impacts, the mechanisms through which competitive intelligence affects organizational outcomes, and the nuanced roles of various forms of organizational agility. Comparative studies across different industries or nations, as well as mixed-methods approaches combining quantitative and qualitative data, could further enrich the understanding of these complex relationships.