Determinants of Business Intelligence Systems Adoption in Developing Countries: An Empirical Analysis From Ghanaian Banks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle