Adoption of business intelligence insights towards inaugurate business performance of Malaysian halal food manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Information System (IS) is a strife to exploit Business Intelligence (BI) in an organization. In the Malaysian Halal Food Manufacturing, a league of Information Technology (IT) professional and decision makers is the architect of the perspective in IT. There are numerous research studies on utilizing and investigating strategic effects of environmental factors augmentation on the organizations, but compact information is acknowledged prevailing how the subjective conception for the strategic source of decisions is transformed into the objective principle. Hence, general interpretation of the IT professional and the decision makers is crucial for a comprehensive and collaborative decision-making process. Therefore, prosper stimulate assimilation of the environmental factors that persuade the knowledge integration between IT professionals and decision makers is compulsory. BI and Big Data (BD) help organizations derive enhance decision-making process and knowledge creation. The objective of this research study is to emerge knowledge from organizing BD and to utilize BI together with perceiving MIT90s framework and environmental factors for the analysis of decision-making process of halal food manufacturers in Malaysia. The study applied regression analysis to predicted 103 responses to determine decision making of business performance. The results indicate that halal market demand played important role in predicting business performance of halal manufactures. This study provides some insights into decision making perspectives of business performance management among halal food manufacturers in Malaysia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».