أثر تحليل البيانات الضخمة في إدارة سلسة التوريد في الشركات الصناعية المساهمة العامة الأردني

الملخص

هدفت الدراسة إلى التعرف على أثر تحليل البيانات الضخمة (التحليلات الوصفية، التحليلات التنبؤية، والتحليلات الإرشادية)  في إدارة سلسلة التوريد والتعرف الى الأهمية النسبية لتحليل البيانات الضخمة في إدارة سلسلة التوريد، لتحقيق أهداف الدراسة، اعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي لوصف الظاهرة موضوع الدراسة، حيث اشتمل مجتمع الدراسة على كافة الشركات الصناعية الأردنية المساهمة العامة المدرجة في بورصة عمان، والبالغ عددها حتى نهاية عام 2023 (52) شركة، وتم اختيار عينة تضم (46) شركة، وتكونت وحدة التحليل من مدراء العامين ونائبيهم ورؤساء أقسام كل من دائرة اللوازم والمشتريات والإنتاج والمبيعات وتكنولوجيا المعلومات والدائرة المالية وقسم التدقيق الداخلي في الشركات الصناعية الأردنية المساهمة العامة المدرجة في بورصة عمان. وقد تم توزيع (460) استبانة إلكترونياً وبمتوسط (10) استبانات في كل شركة لضمان اشتمال كافة الفئات المستهدفة، واسترجاع (412) استبانة، وبعد مراجعة الاستبانات وتدقيقها تم استبعاد (44) استبانة لعدم اكتمال الإجابات على كافة الفقرات، ليصبح عدد الاستبانات المستردة والقابلة للتحليل الإحصائي (368) استبانة ، وكانت من  أهم النتائج التي تم التوصل إليها أن هناك مستوى اهتمام لدى الشركات الصناعية الأردنية بتحليل البيانات الضخمة وقد تباين مستوى اهتمام الشركات الصناعية بأبعاد تحليل البيانات الضخمة بين مرتفع ومتوسط، ويوجد أثر لتحليل البيانات الضخمة بأبعادها (التحليلات الوصفية، والتحليلات الارشادية، والتحليلات التنبؤية) في ادارة سلسة التوريد في الشركات الصناعية المساهمة العامة الأردنية، وأوصت الدراسة يضرورة تحفيز إدارة الشركات الصناعية الأردنية على زيادة مستوى الاهتمام بممارسة أنشطة وعمليات تحليل البيانات الضخمة، وذلك لدورها في ضمان سير العمل بالشكل الصحيح واكتشاف حالات التلاعب والتزوير في البيانات، وإيصال التقارير مباشرة للإدارة.

abstract

The impact of big data analysis on supply chain management in Jordanian public shareholding industrial companies The study aimed to identify the impact of big data analysis (descriptive analytics, predictive analytics, and prescriptive analytics) in supply chain management and to identify the relative importance of big data analysis in supply chain management. To achieve the objectives of the study, the study relied on the descriptive analytical approach to describe the phenomenon that is the subject of the study. The study population included all Jordanian public shareholding industrial companies listed on the Amman Stock Exchange, which numbered (52) companies by the end of 2023. A sample was selected that included (46) companies, and the analysis unit consisted of general managers, their deputies, and heads of departments of both the Supplies and Purchasing Department. Production, sales, information technology, the financial department, and the internal audit department in Jordanian public joint-stock industrial companies listed on the Amman Stock Exchange. (460) questionnaires were distributed electronically, with an average of (10) questionnaires in each company to ensure the inclusion of all target groups, and (412) questionnaires were retrieved. After reviewing and scrutinizing the questionnaires, (44) questionnaires were excluded due to incomplete answers to all items, so that the number of questionnaires retrieved and accepted was For statistical analysis (368) questionnaires were used, where SPSS software was used to analyze the data. The most important results reached were that there is a level of interest among Jordanian industrial companies in analyzing big data. The level of interest of industrial companies in the dimensions of big data analysis varied between high and medium. The impact of big data analysis and its dimensions (descriptive analyses, prescriptive analyses, and predictive analytics) on supply chain management in Jordanian public shareholding industrial companies. The study recommended the necessity of stimulating the management of Jordanian industrial companies to increase the level of interest in practicing big data analysis activities and processes, for its role in ensuring the progress of Work properly, detect cases of tampering and falsification of data, and deliver reports directly to management.

الكلمات المفتاحية