The impact of business intelligence system (BIS) on quality of strategic decision-making
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the impact of Business Intelligence Systems (BIS) on the quality of strategic decision-making in top-level management. The independent variables in this study are Data Quality, Data Visualization, and BI Management, while the dependent variable is the Quality of Strategic Decision-Making. Additionally, the study explores the moderator variable, BI Scope, to further understand the relationship between BIS and the quality of strategic decision-making. By providing valuable insights into the relationship between BIS and the quality of strategic decision-making, this study contributes to the existing body of knowledge on business intelligence and strategic decision-making. The findings show that BI Management, BI Scope, Data Quality, and Data Visualization have substantial and favorable correlations with the quality of strategic decision-making. Effective BI Management techniques contribute to higher decision-making quality, emphasizing the necessity of BI resource management. The study also underlines the importance of BI Scope as a moderator variable, demonstrating its impact on the connection between BI and quality of decision-making. In addition, the research shows that Data Quality and Data Visualization have a considerable influence on strategic decision-making quality. Using effective visualization tools and ensuring high-quality data improves the results of decision-making processes. The interaction impact between BI Scope and Data Quality, on the other hand, was determined to be non-significant.
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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 | 0,024 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».