Determinants of Business Intelligence Systems Adoption in Developing Countries: An Empirical Analysis From Ghanaian Banks
Notice bibliographique
Résumé
Keen competitions among banks to attract and maintain clients, together with issues such as risk management, and loss prevention are some of the common phenomena in the banking sector recently. As a result, Business Intelligence (BI) technologies which can be used to analyze and detect fraud, predict and understand the behavior of clients have come to the rescue of the banks. This study explores the factors that influence Ghanaian banks to adopt BI Systems and also determines the extent of its implementation. This was done with the development of a structural model through the lens of the Diffusion of Innovations Theory, Technology-Organization-Environment framework, and the Institutional Theory. A sample data from 130 Bank executives were subjected to partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). The results showed that technological factors (Relative Advantage and Complexity), organizational factors (Presence of Champion and Organizational Readiness), and environmental factors (Regulatory Body) account for BI Systems adoption in Ghanaian banks. Also, the analysis revealed that Ghanaian banks have reached a high level in terms of BI Systems implementation. This study contributes to enrich the Information Systems (IS) literature by identifying the contextual factors that organizations especially in sub-Saharan Africa (SSA) countries should focus on with their BI Systems implementation effort. Other implications are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».