1887
Volume 2018, Issue 2
  • E-ISSN: 2616-4930

Abstract

تسعى هذه الدراسة إلى تسليط الضوء على أهمية البيانات الضخمة في دعم اتخاذ القرار، ودراسة تقييمية لنظام “اتقان” من خلال واجهة الاستخدام و الدليل التعريفي للنظام في محاولة للخروج بنتائج تساهم في تطوير تطبيقات النظام بما يحقق القدرة على تحليل البيانات الضخمة بكفاءة تساند متخذ القرار في الجامعة.

أما المنهج المستخدم في الدراسة فهو دراسة تقييمية باستخدام المنهج الوصفي التحليلي من خلال الدراسات الوثائقية إضافة إلى تقييم نظام “اتقان”.

وقدمت الدراسة مجموعة من النماذج التنبؤية التي يمكن الاستفادة منها في تطوير الجانب التطبيقي لوظائف نظام “اتقان” ومحاكاتها لمساندة اتخاذ القرار في جامعة الملك سعود، وقد اوصت الدراسة بعدة توصيات من أهمها إجراء الدراسات الدورية التي تتناول مستجدات تحليل البيانات الضخمة، والعمل على تطوير قدرات نظام “اتقان” البحثية ليضاهي محركات البحث الدلالية وإدراج المزيد من النماذج التنبؤية التي تساعد النظام على إدارة البيانات الضخمة بكامل التفاصيل التي تدعم اتخاذ القرار في الجامعة.

This study seeks to highlight the importance of big data in decision support, and assess “ITQAN” system, through the interface and the induction guide, attempting to reach results to develop the system applications to analyze the big data efficiently to support decision maker in the University.

This is an evaluation study using a descriptive analytical method through documentary studies and evaluation of “ITQAN “ system. It provided a range of predictive models that can be utilized in the development of the applied side of the system of “ ITQAN “ functionality and emulate them to support decision making at King Saud University.

Recommendations include periodic studies in this topic developing the capabilities of the “ITQAN” system to match the comparable semantic search engines, and incorporating more predictive models that help the system to manage the big data in order to support decision making at the University.

Loading

Article metrics loading...

/content/journals/10.5339/jist.2018.15
2019-01-10
2019-05-23
Loading full text...

Full text loading...

/deliver/fulltext/jist/2018/2/jist.2018.15.html?itemId=/content/journals/10.5339/jist.2018.15&mimeType=html&fmt=ahah

References

  1. حبش، م. (2013). لمحة عن البيانات الضخمة Big Data.مجلة عالم التقنية. 24 يوليو 2013.تم الاطلاع بتاريخ 29 أغسطس 2016م من الرابط: http://www.tech-wd.com/wd/2013/07/24/what-is-big-data/ .
  2. خاشقجي، ص. (2017). البيانات الضخمة ما أهميتها وما أهمية الاستثمار في تحليلها وكيف ستؤثر في حياتنا وقراراتنا؟ صحيفة الاقتصادية/ مدونة البيانات الكبيرة/ موقع عالم البرمجة، تم الاطلاع بتاريخ 25/03/2017 من خلال: http://www.urecten.com/%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AF%D9%88%D9%86%D8%A9 .
  3. شركة الاتصالات السعودية.(2016).استراتيجية ريادة شركة الاتصالات السعودية: الأولويات المستجدة. تم الاطلاع بتاريخ 11/11/1437 هـ من خلال: http://www.stc.com.sa/wps/wcm/connect/arabic/stc/aboutSTC/Strategy .
  4. صحيفة البيان.2016). عام البيانات الضخمة وانترنت الاشياء وتنامي التهديدات. أبوظبي ــ .08 /01/2016 متاح على الرابط:http://www.albayan.ae/economy/local-market/2016-01-08-1.2545687 .
  5. صحيفة الحياة.(2014). المملكة ضمن أعلى 3 دول بالعالم في سرعة نمو البيانات على الإنترنت.7/08/2014 .
  6. مدونة مشروع “البيانات الضخمة بالعربية”.(2016). البيانات الضخمة بالعربية. تم الاطلاع بتاريخ 12/10/1437هـ على الرابط:https://bigdatainarabic.wordpress.com/ .
  7. موسوعة ويكيبيديا.(2016). البيانات الضخمة. تم الاطلاع بتاريخ 27/10/1437هـ من خلال موقع: https://ar.wikipedia.org/wiki/%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA_%D8%B6%D8%AE%D9%85%D8%A9 .
  8. وزارة الاتصالات وتكنلوجيا المعلومات القطرية.(2014). تقرير “ البيانات الضخمة: تحقيق التوازن بين المزايا والمخاطر. تم الاطلاع بتاريخ 7/10/1437هـ من خلال:file:///C:/Users/User/Documents/%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA%20%D8%A7%D9%84%D8%B6%D8%AE%D9%85%D8%A9%20%D9%82%D8%B7%D8%B1.pdf .
  9. وكالة جامعة الملك سعود للتخطيط والتطوير. (1437هـ). مشروع مستودع البيانات والجودة الإلكترونية “اتقان”. الرياض: جامعة الملك سعود .
  10. Bieraugel, M (2013). Keeping up with Big Data. Association of College & Research Libraries (ACRL). Available from: http://www.ala.org/acrl/publications/keeping_up_with/big_data (ID: 5464155f-6348-7324-8d31-6c38e7c4a45f) .
  11. Chen   CP., , Zhang   CY. . 2014; ; , Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data. Information Sciences, 275,314–347. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2014.01.015. Available from: http://www.cs.unibo.it/∼montesi/CBD/Articoli/SurvyBigData2.pdf .
  12. Choi   E. . 1996; ; , A study on the information use behavior of social science research. Journal of the Korean Society for Library and Information Science, 30(4): 13–38 .
  13. Cisco   VNI. . 2016; ; , Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2016–2021 White Paper. Updated: Feb 01, 2016.Document ID:1454457600805266.Available from: http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/mobile-white-paper-c11-520862.html .
  14. Grobelnik   M. . 2012; ; , Big data tutorial. Jozef Stefan Institute, Ljubljana, Slovenia. Stavanger. Available from: http://www.planet-data.eu/sites/default/files/presentations/Big_Data_Tutorial_part4.pdf .
  15. Hilbert   M. . 2013; ; , Big data for development: from information- to knowledge societies. Pre-published version. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2205145 Available from: http://ssrn.com/abstract = 2205145 .
  16. Janssen   M., , van der Voort   H., , Wahyudi   A. . 2017; ; , Factors influencing big data decision-making quality. Journal of Business Research, 70 (2017) 338-345. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.007 .
  17. Lau   L., , yang-Turner   F., , Karacapilidis   N. . Requirements for big data analytics supporting decision making: A sensemaking perspective. In: Karacapilidis, N, (ed.) Mastering Data-Intensive Collaboration and Decision Making. Springer Science & Business Media, (pp. 49 – 70). Springer, Cham. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-02612-1_3   2014; .
  18. Pettyey   CG. . 2012; ; , Gartner says big data creates big jobs: 4.4 million IT jobs globally to support big data by 2015.Analysts Discuss Key Issues Facing the IT Industry During Gartner Symposium/ITxpo 2012, October 21-25.Orlando [internet resource]. Available from: http://www.gartner.com/newsroom/id/2207915 .
  19. Stone   ML. . 2014; ; , Big data for media. Oxford University Research Archive. Available from: https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:0b03bcfe-5c1d-41aa-97d6-838b8ea3921a .
  20. Stryk   B. . 2015; ; , do organizations prepare and clean Big Data to achieve better data governance? A Delphi Study (doctoral dissertation, Capella University) .
  21. Watson   HJ. . 2014; ; , Tutorial: Big data analytics: Concepts, technologies, and applications. Communications of the Association for Information Systems, 34, Article 65. Available from: http://aisel.aisnet.org/cais/vol34/iss1/65 .
  22. Whitworth   JN. . 2013; ; , Applying hybrid cloud systems to solve challenges posed by the big data problem. The University of North Carolina at Greensboro, ProQuest Dissertations Publishing .
http://instance.metastore.ingenta.com/content/journals/10.5339/jist.2018.15
Loading
/content/journals/10.5339/jist.2018.15
Loading

Data & Media loading...

This is a required field
Please enter a valid email address
Approval was a Success
Invalid data
An Error Occurred
Approval was partially successful, following selected items could not be processed due to error