The impact of business intelligence tools on sustaining financial report quality in Jordanian commercial banks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to showcase the influence of Business Intelligence (BI) tools, such as Online Analytical Processing (OLAP), Extract, Transform, Load (ETL) processes, Data Mining (DM), Relational Database Management Systems (RDBMS), and Document Management Systems (DMS), on maintaining the quality of financial reports in Jordanian commercial banks listed on the Amman Stock Exchange. Two approaches were employed to achieve the research objectives: a descriptive-analytical approach involving the development of a questionnaire to gather primary data on the independent variables associated with BI tools (OLAP, ETL, DM, RDBMS, DMS), and an applied approach to evaluate the dependent variable represented by the sustainability of financial report quality, utilizing the financial statements of commercial banks listed on the Amman Stock Exchange from (2016 to 2021). Data analysis and hypothesis testing were conducted using statistical software (SPSS) through multiple regression analysis. The results of the statistical data analysis and input from the research community indicated that the sustainability of financial report quality, as a valuable asset for banks, relies on the utilization of Business Intelligence tools. IT professionals in commercial banks perceive a statistically significant impact of BI tools on maintaining the quality of financial reports. Consequently, the management of commercial banks listed on the Amman Stock Exchange should prioritize the effective utilization of Business Intelligence tools, as their potential lies in aiding the accounting process to achieve its objectives, which ultimately contribute to the sustainability of financial reports. By employing these tools accurately and efficiently in accounting practices, all stages of the accounting process can be influenced, enabling the transformation of available data into information that benefits decision-makers both internally and externally within the banking environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle