Traditional Business Intelligence environment is limited to support the rapidly changing businesses and the exponential growth of data in both volume and complexity of data. Companies should shift their business intelligence environment into Self-Service Business Intelligence (SSBI) environment in order to make smarter and faster decisions. However, firms seem to face various challenges in implementing and leveraging the effective business intelligence system, and academics do not provide sufficient studies related including the success factors of SSBI. This study analyzes the three cases of Korean companies in depth, their development process and the assessment of business intelligence, based on the theoretical model on the key success factors of business intelligence systems. The comparative analysis of the three cases including project managers' interviews and performance evaluations provide rich implications for the successful adoption and the use of business intelligence systems of firms. The study is expected to provide useful references for firms to fully leverage the effects of business intelligence systems and upgrade towards self-service business intelligence systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.6
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pp.1518-1539
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2024
Artificial intelligence-enabled business models aim to improve decision-making, operational efficiency, innovation, and productivity. The presented systematic literature review is conducted to highlight elucidating the utilization of artificial intelligence (AI) methods and techniques within AI-enabled businesses, the significance and functions of AI-enabled organizational models and frameworks, and the design parameters employed in academic research studies within the AI-enabled business domain. We reviewed 39 empirical studies that were published between 2010 and 2023. The studies that were chosen are classified based on the artificial intelligence business technique, empirical research design, and SLR search protocol criteria. According to the findings, machine learning and artificial intelligence were reported as popular methods used for business process modelling in 19% of the studies. Healthcare was the most experimented business domain used for empirical evaluation in 28% of the primary research. The most common reason for using artificial intelligence in businesses was to improve business intelligence. 51% of main studies claimed to have been carried out as experiments. 53% of the research followed experimental guidelines and were repeatable. For the design of business process modelling, eighteen AI mythology were discovered, as well as seven types of AI modelling goals and principles for organisations. For AI-enabled business models, safety, security, and privacy are key concerns in society. The growth of AI is influencing novel forms of business.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.204-212
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2022
In this paper, a contribution is presented covering the data set in improving and developing electronic services provided to citizens through e-government services based on business intelligence in government agencies in the Republic of Sudan. The Business Intelligence Concept Survey was conducted from the perceptions of information department employees in government agencies. The survey was conducted from April to June 2021 using questionnaires. The dataset contains responses about the factors that influence the use of business intelligence and the barriers and limitations to the use of business intelligence. A five-point Likert scale was used to analyze the quantitative data. The opportunities and challenges associated with it were also discussed and explored. As evidenced by the results, the information department employees agree that business intelligence improves the government decision-making process, which helps decision makers and decision-makers to find alternatives and opportunities that contribute to making more accurate and timely decisions. The results also indicate that creating the infrastructure for applying business intelligence in the e-government work model contributes to the successful implementation of business intelligence in Sudan.
Purpose: Business agility is an important key to survival for SMEs in Indonesia, especially during the COVID-19 pandemic. Indonesian local product distribution and service distribution are mostly served by SMEs. Agile businesses will be able to assist them in the proper distribution of products and services. This research examines how the direct and indirect influence of IT capabilities on business agility through organizational learning and business intelligence for small and medium enterprises in the distribution of Indonesian products and services. Research design, data and methodology: This research uses SEM method with SmartPLS tool. The sample of this research was conducted on small and medium enterprises in the distribution of Indonesian products and services. The sample obtained in this study was 202 SME owners or managers (strategic level). Results: Business intelligence plays a key role in improving business agility. The results of IT capability can directly and indirectly affect business agility through organizational learning. Conclusions: Business intelligence has the biggest role in increasing business agility in SMEs in Indonesia. IT capability has an indirect effect on business agility through organizational learning. The findings of this study prove that IT capabilities do not indirectly affect business agility through business intelligence.
Mostafa Zaki, HUSSEIN;Samhi Abdelaty, DIFALLA;Hussein Abdelaal, SALEM
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.10
no.2
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pp.15-27
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2023
The purpose of this research is to investigate the impact of Business Intelligence (BI) on the relation between Big Data Analytics (BDA) and Financial Performance (FP), at the beginning we reviewed the academic accounting and finance literature to develop the theoretical framework of business intelligence, big data and financial performance in terms of definition, motivations and theories, then we conduct an empirical analysis based on questionnaire-base survey data collected. The researchers identified the study population in the joint-stock companies listed on the Egyptian Stock Exchange and operating in the sectors and activities related to modern technologies in information systems, big data analytics, and business intelligence, in addition to the auditing offices that review the financial reports of these companies, and The sector closest to the research objective is the communications, media, and information technology sector, where the survey list was distributed among the sample companies with (15) lists for each company, and (15) lists for each audit office, so that the total sample becomes (120) individuals (with a response rate 83.3%), The results show, First, Big data analytics significantly affect organizations' financial performance, second, Business intelligence mediates (partial) the relationship between big data analytics and financial performance.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.28
no.1
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pp.263-283
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2011
Business Intelligence(BI) is being used by the individuals who make decisions for management. Dashboard supports business intelligence by visualizing data, information, and knowledge so that they can be grasped at a glance. In this study, applications of dashboard were analyzed in the ARL libraries websites. Furthermore, the study suggested methods to establish and use the information system of the business intelligence and dashboard on the academic library websites in Korea. The findings of this study are expected to serve as the basic data to utilize the business intelligence and dashboard as a tool with which Korean academic libraries can demonstrate their value to the stakeholders in the academic community.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.01a
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pp.31-34
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2018
We live in the digital era, and the characteristics of our customers in the digital era are constantly changing. That's why understanding business requirements and converting them to technical requirements is essential, and you have to understand the data model behind the business layout. Moreover, BI(Business Intelligence) is at the crux of revolutionizing enterprise to minimize losses and maximize profits. In this paper, we have described a leading study about the situation of desk-top BI(software product & programming language) in aspect of front-end side and the Data Lake platform based on Big Data by data modeling in aspect of back-end side to support the business intelligence.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.4
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pp.84-90
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2019
Lately, there have been tremendous shifts in the business technology landscape. Advances in cloud technology and mobile applications have enabled businesses and IT users to interact in entirely new ways. One of the most rapidly growing technologies in this sphere is business intelligence, and associated concepts such as big data and data mining. BI is the collection of systems and products that have been implemented in various business practices, but not the information derived from the systems and products. On the other hand, big data has come to mean various things to different people. When comparing big data vs business intelligence, some people use the term big data when referring to the size of data, while others use the term in reference to specific approaches to analytics. As the volume of data grows, businesses will also ask more questions to better understand the data analytics process. As a result, the analysis team will have to keep up with the rising demands on the infrastructure that supports analytics applications brought by these additional requirements. It's also a good way to ascertain if we have built a valuable analysis system. Thus, Business Intelligence and Big Data technology can be adapted to the business' changing requirements, if they prove to be highly valuable to business environment.
Although business Intelligence system is introduced to many companies over the past decade, The result of business benefits from BI investment are not so significant than expected. But still successful BI system can provide the ability to analyse business information in order to support and improve management decision making across a broad range of business activities. In recently, Business Analytics System(BA) is emerging as advanced alternative of outdated and inefficient BI System. This study is focus on constructing procedure of BA system in KB card company, which is major credit card company in South Korea. In practice there were just few works that mentioned well-designed environment of KMS system, and other contribution of this study is to make a platform which invoke revelation of collective intelligence in data analytic professional users group.
Purpose - The purpose of this study analyzes the effect of emotional intelligence on entrepreneurship mediated by personal creativity, and an effective. Design/methodology/approach - A questionnaire was administered to approximately 141 students. Collected data were analyzed using SPSS 26.0 and AMOS statistical package. Findings - First, emotional intelligence had a positive effect on personal creativity. Second, Personal creativity was found to have a partial mediating effect on the relationship between emotional intelligence and entrepreneurship. Specifically, personal creativity mediated the relationship between emotional expression intelligence and entrepreneurship, but did not mediate the relationship between entrepreneurship and the facilitation of cognitive intelligence. Lastly, prospective entrepreneur's emotional intelligence is seen to have a positive effect on entrepreneurship, and personal creativity plays a role in mediating between emotional intelligence and entrepreneurship. Therefore, supplementary measures are needed to place more importance on emotional intelligence in entrepreneurship education related to starting a business, which had not been appropriately addressed until now. Research implications or Originality - The implications of this study are that policies are needed to develop entrepreneurship skills in those who are interested in starting a business, and that follow-up studies on entrepreneurship are needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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