أثر استخراج البيانات على القرارات الاستراتيجية في البنوك المحلية الأردنية
DOI:
https://doi.org/10.59994/ajbtme.2025.1.35الكلمات المفتاحية:
التنقيب في البيانات، القرارات الإستراتيجية، القطاع المصرفيالملخص
تتناول هذه الدراسة كيفية مساهمة تقنيات التنقيب في البيانات في دعم اتخاذ القرارات الإستراتيجية في البنوك العاملة في الأردن. ونظرًا لاعتماد هذه البنوك بشكل متزايد على البيانات للبقاء في صدارة المنافسة، أصبحت تقنيات مثل التصنيف والانحدار ذات أهمية كبيرة في اكتشاف الأنماط داخل مجموعات البيانات الضخمة. تتبع الدراسة المنهج الوصفي المقطعي، ويتم جمع البيانات من خلال استبانة. تكونت العينة من (395) موظفًا يعملون في البنوك المحلية الأردنية في محافظة إربد، وقد تم اختيارهم باستخدام أسلوب العينة العشوائية البسيطة. وهدفت الدراسة إلى قياس مدى مساهمة التنقيب في البيانات في تحسين جودة القرارات الإدارية. وأظهرت النتائج وجود علاقة قوية بين استخدام أدوات التنقيب في البيانات وجودة القرارات المتخذة. ويبرز ذلك أهمية تبني الأساليب المتقدمة لمعالجة البيانات في القطاع المصرفي. كما تشير الدراسة إلى ضرورة تحسين البنوك لآليات التعامل مع البيانات واستخدامها بفاعلية، من أجل اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، وتقليل المخاطر، والحفاظ على التنافسية. وبشكل عام، تُقدّم الدراسة رؤى مفيدة للمختصين، ويُعدّ إضافة قيّمة في مجال استخبارات الأعمال.
المراجع
Abu Ghanem, K. (2020). Business intelligence implementation challenges in Jordanian banks. Arab Journal of Administration.
Ahmed Said, A. (2016). Evaluation of open-source data mining tools: Analytical study (In Arabic). Journal of Taibah University Arts & Humanities. 5(10), 792-865.
Ahmed, M. (2018). Business intelligence and data utilization in Jordanian banks. Arab Journal of Administration.
Al-Najjar, F. J., Al-Najjar, N. J., & Al-Zoubi, M. R. (2013). Methods of scientific research: an applied perspective. Al-Hamid Publishing and Distribution Bureau, Amman, 63.
Al-Saadi, M., & Zabar, A. (2013). Information quality and its impact on strategic decisions in Iraqi banks (In Arabic). Al-Qadisiyah Journal of Administrative and Economic Sciences. 15(3), 7-41.
Arouf, A. (2018). The role of business intelligence systems in achieving competitive advantage: A case study on banks in Constantine (In Arabic). (PhD dissertation), Université Larbi Ben M'hidi Oum El Bouaghi, Algeria
Balan, V. J. R. V. S. (2013). A review on data mining in banking sector. American Journal of Applied Sciences, 10(10), 1160–1165.
Cai, J., & Durkin, J. (2005). Use of expert knowledge for decision tree pruning. In Proceedings of the 20th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-05) (pp. 1600–1601)
Gujarati, D. N. (2004). Basic econometrics (4th ed.). McGraw-Hill Education.
Gujarati, D. N. (2004). Basic econometrics (4th ed.). Tata McGraw-Hill Publishing Company Limited.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics. McGraw-hill.
Hamid, A. J., & Ahmed, T. M. (2016). Developing prediction model of loan risk in banks using data mining. Machine Learning and Applications: An International Journal, 3(1), 1–9.
Hassani, H., Huang, X., & Silva, E. (2018). Digitalisation and big data mining in banking. Big Data and Cognitive Computing, 2(3), 18.
Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30(3), 607–610.
Ledhem, M. A. (2021). Data mining techniques for predicting the financial performance of Islamic banking in Indonesia. Journal of Modelling in Management, 3, 896–915.
Md Abu Sufian Mozumder et al. (2024). Optimizing customer segmentation in the banking sector: A comparative analysis of machine learning algorithms. Journal of Computer Science and Technology Studies, 6(4), 01–07.
Mousa, M. E.-S., & Kamel, M. A. (2022). An integrated framework for predicting the best financial performance of banks: Evidence from Egypt. Journal of Modelling in Management, 17(3), 964–986.
Ngai, E. W., Hu, Y., Wong, Y. H., Chen, Y., & Sun, X. (2011). The application of data mining techniques in financial fraud detection: A classification framework and an academic review of literature. Decision support systems, 50(3), 559-569.
Rupnik, R., Kukar, M., & Krisper, M. (2016). Integrating data mining and decision support through data mining-based decision support system. Journal of Computer Information Systems, 47(3), 89–104.
