أثر أدوات ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة على الأداء التنظيمي: دراسة حالة لمجموعة مطارات إنترناشونال
DOI:
https://doi.org/10.59994/ajbtme.2026.3.47الكلمات المفتاحية:
ذكاء الأعمال، البيانات الضخمة، الأداء التنظيمي، إدارة البيانات، قدرات التحليل، تقارير الأداءالملخص
هدفت هذه الدراسة إلى التعرف إلى أثر أدوات ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة في تحسين الأداء التنظيمي في مجموعة المطار الدولية، من خلال دراسة أثر القدرات التحليلية، وإدارة البيانات، وتقارير الأداء، والبيانات الضخمة على الأداء التنظيمي. اعتمدت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي، وتم جمع البيانات باستخدام استبانة وُزعت وفق أسلوب العينة العشوائية الطبقية. وقد تم توزيع (150) استبانة، واسترجاع (130) استبانة صالحة للتحليل الإحصائي، وتم اختبار فرضيات الدراسة باستخدام تحليل الانحدار. أظهرت النتائج أن القدرات التحليلية وتقارير الأداء تؤثران تأثيرًا إيجابيًا ودالًا إحصائيًا في الأداء التنظيمي، في حين لم تظهر إدارة البيانات أثرًا معنويًا عند تحليلها مع بقية أبعاد ذكاء الأعمال. كما تبين أن البيانات الضخمة تمثل العامل الأكثر تأثيرًا في تحسين الأداء التنظيمي، وأن التكامل بين أدوات ذكاء الأعمال وتقنيات البيانات الضخمة يفسر نسبة كبيرة من التباين في الأداء التنظيمي، مما يعكس الدور التكميلي بين هاتين التقنيتين في تعزيز كفاءة المؤسسات. وتوصي الدراسة المؤسسات بالاستثمار في القدرات التحليلية المتقدمة، وأنظمة تقارير الأداء الفورية، وتقنيات البيانات الضخمة لتعزيز جودة القرارات الإدارية، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وتحقيق التحول الرقمي المستدام. وتكمن الأصالة العلمية للدراسة في تقديم دليل تجريبي على الأثر المشترك لأدوات ذكاء الأعمال والبيانات الضخمة في تحسين الأداء التنظيمي في قطاع الطيران، بما يسهم في إثراء الأدبيات المتعلقة بالتحول الرقمي ودعم اتخاذ القرار.
المراجع
Adewusi, A. O., Okoli, U. I., Adaga, E., Olorunsogo, T., Asuzu, O. F., & Daraojimba, D. O. (2024). Business intelligence in the era of big data: A review of analytical tools and competitive advantage. Computer Science & IT Research Journal, 5(2), 415-431.
Alzghoul, A., Khaddam, A. A., Abousweilem, F., Irtaimeh, H. J., & Alshaar, Q. (2024). How business intelligence capability impacts decision-making speed, comprehensiveness, and firm performance. Information Development, 40(2), 220-233.
Chen, Y., & Lin, Z. (2021). Business intelligence capabilities and firm performance: A study in China. International journal of information management, 57, 102232.
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2017). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications.
Fattah, I. A. (2024). Decision making performance of business analytics capabilities: the role of big data literacy and analytics competency. Business Process Management Journal, 30(6), 2096-2126.
Ilmudeen, A. (2021). Big data analytics capability and organizational performance measures: The mediating role of business intelligence infrastructure. Business Information Review, 38(4), 183-192.
Khaddam, A. A., Alzghoul, A., Abusweilem, M. A., & Abousweilem, F. (2023). Business intelligence and firm performance: a moderated-mediated model. The Service Industries Journal, 43(13-14), 923-939.
Marella, B. C. C., Vegineni, G. C., Addanki, S., Ellahi, E., Kumar, A., & Mandal, R. (2025, February). A Comparative Analysis of Artificial Intelligence and Business Intelligence Using Big Data Analytics. In 2025 First International Conference on Advances in Computer Science, Electrical, Electronics, and Communication Technologies (CE2CT) (pp. 1139-1144). IEEE.
Phan, T., & Baird, K. (2026). The use of big data analytics in performance management: the antecedents and role in enhancing performance measurement system effectiveness. Journal of Management Control, 1-29.
Pholsook, T., Ramjan, S., & Wipulanusat, W. (2025). Enhancing airport services: data-driven analysis of passenger satisfaction and service quality in Southeast Asia. Engineering Management in Production and Services, 17(2), 37-62.
Rahman, M. M. (2025). Data analytics for strategic business development: a systematic review analyzing its role in informing decisions, optimizing processes, and driving growth. Journal of Sustainable Development and Policy, 1(01), 285-314.
Salsabila, A. B., Ruchjana, B. N., & Abdullah, A. S. (2024). Development of the GSTARIMA (1, 1, 1) model order for climate data forecasting. International Journal of Data & Network Science, 8(2).
Vadigicherla, M. S. (2025). Master Data Management Strategies for Improving Data Quality and Accuracy: A Comprehensive Framework for Enterprise Excellence. Journal of Computer Science and Technology Studies, 7(6), 691-701.
