RT Journal Article SR Electronic(1) A1 ذيب الأكلبي, د.علي بنYR 2019 T1 البيانات الضخمة واتخاذ القرار في جامعة الملك سعود: دراسة تقييمية لنظام اتقان JF Journal of Information Studies & Technology (JIS&T), VO 2018 IS 2 OP SP 15 DO https://doi.org/10.5339/jist.2018.15 PB Hamad bin Khalifa University Press (HBKU Press), SN 2616-4930, AB ملخص: 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., UL https://www.qscience.com/content/journals/10.5339/jist.2018.15