شناسایی عوامل مؤثر بر پیاده‌سازی موفق سیستم هوشمندی کسب‌وکار در دانشگاه

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
1 کارشناس ارشد، گروه مدیریت، دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اجتماعی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران.
2 دانشیار، گروه مدیریت، دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اجتماعی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران.
3 استاد، گروه مدیریت، دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اجتماعی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران.
چکیده
هدف: فرایند جهانی‌سازی و توسعه سریع فناوری‌های اطلاعاتی نهتنها منجر به رقابت مشهود بین سازمان‌ها شده است، بلکه این پدیده را می‌توان میان دانشگاه‌ها نیز مشاهده کرد. در این زمینه، هوشمندی کسب‌وکار به‌عنوان فرایند جمع‌آوری، تجزیه‌و‌تحلیل، تفسیر، انتشار دادهها و اطلاعات باارزشبالا، برای استفاده در فرایند تصمیم‌گیری می‌باشد. هدف این پژوهش شناسایی عوامل مؤثر بر پیاده‌سازی هوشمندی کسب‌وکار متناسب با سازمان‌های تحصیلات عالی و در نهایت سنجش آمادگی دانشگاه شیراز برای پیاده‌سازی این سیستم است.

طرح پژوهش: این مطالعه در چهار مرحله انجام شد. در آغاز برای شناسایی جامع عوامل مؤثر بر آمادگی سازمان جهت پیاده‌سازی سیستم هوشمندی کسب‌وکار از روش مرور نظام‌مند استفاده شد. سپس برای متناسبسازی عوامل با دانشگاه و مؤسسههای آموزشی به پالایش آن عوامل با نظر خبرگان دانشگاهی و غربالگری فازی عوامل متناسب با دانشگاه پرداخته شد که در نتیجه هشت بعد مدیریت، زیرساخت سخت‌افزاری، مدیریت طرح، تیم هوشمندی کسب‌وکار، زیرساخت نرم‌افزاری، کاربران، سازمان و فرهنگ سازمانی و 44 شاخص شناسایی و تأیید شد. سپس عوامل شناساییشده بهوسیله روش بهترین-بدترین فازی وزن‌دهی شدند. در نهایت، آمادگی دانشگاه شیراز با استفاده از چارچوب عوامل و نظر 60 نفر از مدیران، کارشناسان و استادان دانشگاه شیراز که به‌صورت قضاوتی هدفمند انتخاب شدند، از مسیر پرسشنامه سنجش شد.

یافته‌ها: علاوه بر شناسایی عوامل آمادگی هوشمندی در دانشگاه، یافته دیگر نشان داد که دانشگاه شیراز بیشترین آمادگی را بهترتیب در ابعاد کاربران، مدیریت، گروه هوشمندی، فرهنگ سازمان، زیرساخت سخت‌افزاری، مدیریت طرح، سازمان و زیرساخت نرم‌افزاری دارد.

نوآوری پژوهش: ارزش نظری این پژوهش، ارائه چارچوبی براساس شاخص‌های استخراجشده و اوزان آنها است که میتوان میزان آمادگی یک دانشگاه در پیاده‌سازی سیستم هوشمندی کسب‌وکار را ارزیابی کرد. نتایج مطالعه برای مدیران دانشگاه‌ها جهت ارزیابی وضعیت سازمان خود و شناسایی نقاط قوت و ضعف ابعاد مختلف مؤسسه در پیاده‌سازی هوشمندی کسب‌وکار کاربرد دارد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Identification of the factors affecting the successful implementation of business intelligence in university

نویسندگان English

Amin Eghlimi 1
Mohammad Hossein Ronaghi 2
Moslem Ali Mohammadlou 3
1 MA. Department of Management, School of Economics, Management and Social Sciences, Shiraz University, Shiraz, Iran.
2 Associate Professor, Department of Management, School of Economics, Management and Social Sciences, Shiraz University, Shiraz, Iran.
3 Professor, Department of Management, School of Economics, Management and Social Sciences, Shiraz University, Shiraz, Iran.
چکیده English

Globalization process and the rapid development of information technologies have not only led to obvious competition between organizations, but this phenomenon can also be observed among universities. In this context, business intelligence (BI) is understood as a process that collects, analyzes, interprets, and disseminates high-value data and information at the appropriate time for use in the decision-making process. The purpose of this research is to provide a model suitable for higher education organizations and finally to measure the readiness of Shiraz University to implement the BI system. For this purpose, this study was conducted in four stages. At first, the factors affecting the readiness of the organization to implement the business intelligence system have been identified using the systematic review method, then the factors have been refined with the opinion of experts using the fuzzy screening method, and as a result, eight dimensions of management hardware infrastructure, project management, BI team, software infrastructure, BI users, organization and organization culture, and 44 indicators were identified and confirmed. After going through the mentioned steps, the identified factors have been weighted by the fuzzy best-worst method. Finally, the readiness of Shiraz University was measured using the obtained model and the opinions of 60 managers, experts and professors of Shiraz University, who were selected in a purposeful judgment, through a questionnaire. The results showed that Shiraz University has the most preparation in terms of business intelligence users, management, business intelligence team, organization culture, hardware infrastructure, project management, organization and business intelligence software infrastructure.

کلیدواژه‌ها English

Business intelligence
university
Readiness Assessment
Shiraz University
[1] Ronaghi M.H. (2022). Contextualizing the impact of blockchain technology on the performance of new firms: The role of corporate governance as an intermediate outcome, The Journal of High Technology Management Research, 33(2),100438. https://doi.org/10.1016/j.hitech.2022.100438
[2] Ronaghi M.H. (2021). Open-source software migration under sanctions conditions, International Journal of System Assurance Engineering and Management, 12(6),1132-1145. https://doi.org/10.1007/s13198-021-01329-y
[3] Hejazi, A., Abdolvand, N. & Harandi, S. R. (2016). Assessing the Organizational Readiness for Implementing BI Systems. International Journal of Information Technology Convergence and Services, 6(1), 13-22.‌
[4] López-Robles, J.R., Otegi-Olaso, J.R., Arcos, R. Gamboa-Rosales, N.K. and Gamboa-Rosales, H. (2018) Mapping the structure and evolution of JISIB: A biblipmetric analysis of articles published in the Journal of Intelligence Studies in Business between 2011 and 2017. Journal of Intelligence Studies in Business. 8 (3) 9-21.
[5] Ronaqi, M. H., & Feizi, K. (2013). Evaluation of Business Intelligence System Performance Using Fuzzy Analysis. Professional Journal of Technology Growth, 9(34), 53-59.
[6] Scholtz, B., Calitz, A. & Haupt, R. (2018). A Business Intelligence Framework for Sustainability Information Management in Higher Education. International Journal of Sustainability in Higher Education, 19(2), 266-290.
[7] Farrokhi, V., Pokorádi, L. & Bouini, S. (2018). The Identification of Readiness in Implementating Business Intelligence Projects by Combining Interpretive Structural Modeling with Graph Theory and Matrix Approach. Acta Polytechnica Hungarica, 15(2), 89-102.
]8[ ملک زاده، غ.، اکرامی فرد، آ. و رنجبر، م. (1396). ارائه الگوی هوش کسب‌وکار آموزشی دانشگاه با رویکرد مدل سازی ساختاری تفسیری (موردمطالعه: دانشگاه فردوسی مشهد). مدیریت اطلاعات، 3 (1 (پیاپی 4))، 30-1.
[9] Williams, S. & Williams, N. (2010). The profit impact of business intelligence. New York: Elsevier.‌
[10] Anjariny, A. H. & Zeki, A. M. (2013). The Important Dimensions for Assessing Organizations’ Readiness Toward Business Intelligence Systems From the Perspective of Malaysian Organization. 2013 International Conference On Advanced Computer Science Applications And Technologies, 544-548.
]11[ رضایی، ص.، میر عابدینی، س. و ابطحی، ع. (1397). عوامل مؤثر بر پیاده‌سازی هوشمندی کسب‌وکار در صنعت بانکداری ایران. مطالعات مدیریت کسب‌وکار هوشمند، 6(23)، 33-81.
[12] Ronaqi, M., & Ronaqi, M. (2014). Presentation of Business Intelligence Maturity Model among Iranian Organizations. Professional Journal of Technology Growth, 38(10), 38-44.
[13] El-Adaileh, N. & Foster, S. (2019). Successful Business Intelligence Implementation: A Systematic Literature Review. Journal of Work-Applied Management, 11(2), 123-132.
[14] Phung, T. K. (2021). Assessing the readiness for implementing Business Intelligence system in Vietnam. ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing . (21). 247-250.
[15] Niño, H. A. C., Niño, J. P. C. & Ortega, R. M. (2020). Business intelligence governance framework in a university: Universidad de la costa case study. International Journal of Information Management, 50, 405-412.‌
[16] Popovič, A., Hackney, R., Coelho, P. S. & Jaklič, J. (2012). Towards Business Intelligence Systems Success: Effects of Maturity and Culture on Analytical Decision Making. Decision Support Systems, 54(1), 729–739.
[17] Schulz, M. & Alpar, P. (2016). Self-service business intelligence. Business & Information Systems Engineering, 58(2), 151-155.‌
[18] Eckerson, W. (2003). Smart companies in the 21st century: The secrets of creating successful business intelligence solutions. TDWI Report Series, 7, 1-38.
[19] Hasan, N. A., Miskon, S., Ahmad, N., Ali, N. M., Hashim, H., Syed, N. & Maarof, M. A. (2016). Business intelligence readiness factors for higher education institution. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 89(1), 174-181.‌
[20] Magdi, D. A. (2022). A Framework for Embracing Business Intelligence and E-Government Integration for Effective Decision-making. The International Journal of Public Policies in Egypt (IJPPE), 1(3), 141-156. doi: 10.21608/ijppe.2022.251658
[21] Lim, Y. Y. & Teoh, A. P. (2020). Realizing the Strategic Impact of Business Intelligence Utilization. Strategic Direction, 36(4), 7–9.
[22] El-Adaileh, N. & Foster, S. (2019). Successful Business Intelligence Implementation: A Systematic Literature Review. Journal of Work-Applied Management, 11(2), 123-132.
[23] Al Rashdi, S. & Nair, S. (2017). A Business Intelligence Framework for Sultan Qaboos University: A Case Study in The Middle East. Journal of Intelligence Studies in Business, 7(3), 35-49.
]24[ بخشنده، س.، احمدی، ح. و شعبانی، ا. (1399). شناسایی و اولویت‌بندی عوامل حیاتی موفقیت پیاده‌سازی هوشمندی کسب‌وکار مرتبط با عوامل انسانی با استفاده از دیمتل، پژوهش‌های مدیریت منابع سازمانی، ۱۰(۴)، ۳۱-۵۱.
[25] Anjariny, A. H., Zeki, A. M. & Hussin, H. (2012). Assessing organizations readiness toward business intelligence systems: a proposed hypothesized model. In 2012 International Conference on Advanced Computer Science Applications and Technologies (ACSAT). 213-218.
[26] Chen, H., Chiang, R. H. & Storey, V. C. (2012). Business intelligence and analytics: From big data to big impact. MIS quarterly, 1165-1188.
[27] Gärtner, C. (2013). Enhancing readiness for change by enhancing mindfulness. Journal of Change Management, 13(1), 52-68.
[28] Klievink, B., Romijn, B. J., Cunningham, S. & de Bruijn, H. (2017). Big data in the public sector: Uncertainties and readiness. Information systems frontiers, 19(2), 267-283.‌
[29] Davenport, T. H., Harris, J. G., De Long, D. W., & Jacobson, A. L. (2001). Data to knowledge to results: building an analytic capability. California management review, 43(2), 117-138.‌
[30] Ronaghi, M. H., & Feizi, K. (2013). The relationship between work ethics and intelligence among employees of international organizations in Iran. Journal of Ethics in Science and Technology, 8(2), 2013, 1-11.