The role of big data in improving the balanced scorecard in Jordanian commercial banks: A field study
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
The study aimed to explore The Role of Big Data in Improving the Balanced Scorecard in Jordanian Commercial Banks. The descriptive approach was employed, and the quantitative method was adopted to achieve the study’s objectives and test its hypotheses. A questionnaire tool was developed, consisting of four sections for big data and four sections for the balanced scorecard, comprising a total of 48 items. The validity and reliability of the tool were verified. The questionnaire was allocated to a sample of 400 employees of the study community which is the Jordanian commercial banks. The study's findings revealed that big data has a statistically significant impact on enhancing the balanced scorecard in Jordanian commercial banks. Dimensions of big data, such as "variety" and "veracity," had a positive and direct effect on improving all aspects of the balanced scorecard, including financial performance, customer service, learning, and growth. On the other hand, the impact of "volume" and "velocity" was limited or statistically insignificant in some aspects. According to multiple regression analyses, big data contributes to explaining 82% of the improvements observed in the balanced scorecard, highlighting the importance of investing in big data to enhance operational and financial performance.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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