Lakhasly

بحث تخرج بعنوان
أثر تطبيق تحليل البيانات الضخمة على الأداء المصرفي في فلسطين

المقدمة
تحليل البيانات الضخمة أحدث تحولًا هائلًا في العديد من الصناعات، بما في ذلك القطاع المصرفي. فهو لم يعد مجرد مجموعة من الأرقام والمعلومات، بل أصبح يُعتبر ثروة حقيقية يمكن استغلالها بطرق لم تكن ممكنة في الماضي (Leung، 2017) و يُستخدم مصطلح البيانات الضخمة في الوقت الحاضر في جميع أنحاء العالم في كل مجال , البيانات الضخمة ليست سوى بيانات ذات حجم كبير تتطلب تقنيات متقدمة للتعامل معها وكانت الخطوة الثورية في عالم البيانات هي إدخال مجموعات البيانات العلائقية التي يمكن تخزينها في شكل جدول والتي يمكن معالجتها بسهولة عند الحاجة ثم تم إجراء تحليل للبيانات مما أدى إلى حل العديد من المشكلات وجعل الحياة أسهل (Patil، 2018) حيث يمكن القول أن البيانات أصبحت مصدر قوة رئيسي لاي مجتمع قائم على المعرفة ، بل أصبحت أهم مورد من موارد منظمات الاعمال ، حيث البيانات الضخمة في حال إدارتها بشكل سليم وموضوعي تسهم إسهاما مؤثرا في التنمية الاقتصادية والاجتماعية ، مما ينعكس بشكل مباشر على الربحية (Kitchin، 2014)، والعصر الذي نعيشه الان ينتج بيانات بمعدلات عالية و صورة غير مسبوقة من حيث حجم هذه البيانات وسرعة إنتاجها ، وكل الدلائل والدراسات العلمية لا تعطينا مؤشر يدل على توقف أو تباطؤ هذا الانتاج الغزير من البيانات ، بل أن الجميع متفق على أن البيانات سوف تتزايد بسرعة فائقة مع مرور الوقت ، وذلك أجبر المتخصصين في مجال المعلومات على البحث الدائم عن حلول جديدة ومبتكرة للتمكن من تخزين ومعالجة وتحليل هذه البيانات وبالتالي الاستفادة من كامل القيمة المرجوة ، بل والقيمة الكامنة غير الموضوعة في الحسبان من هذه البيانات (إبراهيم، 2023)
وينظر إلى البيانات الضخمة على أنها أداة لتغيير قواعد اللعبة قادرة على إحداث ثورة في طريقة عمل الشركات في العديد من الصناعات , وبالتالي سيؤثر ذلك بالتأكيد على علم المحاسبة باعتباره من العلوم الاجتماعية الشديدة التأثر باي تغيرات في البيئة المحيطة , ولذا يجب أن يتوقع المحاسب هذه التغيرات التي تنتج عن التطور التكنولوجي مما تستلزمه من معايير وطرق جديدة لجمع البيانات وتحليلها (Ferraris، 2018)
في عالم البنوك، تأتي البيانات الضخمة كثورة تقنية تحمل معها فرصًا هائلة وتحديات جديدة. يُستخدم مصطلح البيانات الضخمة في كل مجال على نطاق واسع في الوقت الحاضر، وفي عالم البنوك، لا يُعد هذا استثناء و مع ظهور عصر الإنترنت، واستخدام شبكة الويب العالمية بشكل متزايد، أدى ذلك إلى توليد كميات هائلة من البيانات بسرعة وتنوع لم يسبق له مثيل هذه الكميات الضخمة من البيانات، التي تعرف أيضًا بالبيانات الضخمة، تمثل تحديًا كبيرًا لتخزينها ومعالجتها بالطرق التقليدية و تحتاج إلى تقنيات وأدوات جديدة لمعالجتها في سياق البنوك (Aziz، 2023) وحظيت تحليلات البيانات الضخمة باهتمام متزايد في المنظمات وخاصة المؤسسات المالية في السنوات القليلة الماضية. وباعتبارها مجموعة من التقنيات المستخدمة لاكتشاف المعرفة الخفية وقيمة العملاء، فإن تحليلات البيانات الضخمة لديها القدرة على تمكين المؤسسات المالية من جني العديد من الفوائد بما في ذلك زيادة الأرباح وتقليل خسائر الاحتيال (Naveira، Jacob، Rifai، Simon، و Windhagen، 2018)
ان تحقيق الربحية يعد هدفا تسعى الى تحقيقه البنوك مثلها في ذلك مثل كافة شركات الاعمال ، فالربحية تعد المؤشر الرئيس لمدى النجاح ، كما أن تحقيق معدلات مناسبة من الربحية هي الالية الاساسية لبقاء واستمرار ونمو البنوك في دنيا الاعمال ، وتتداخل عدة عوامل تؤثر على الربحية في البنوك ، وتعد البيانات الضخمة من بين العوامل التي قد يكون لها علاقة بربحية البنوك وتؤثر فيها (إبراهيم، 2023)
تُعد تحليلات البيانات الضخمة أداة حيوية لفهم السوق واكتشاف الفرص التجارية. فهي تساعد المؤسسات المالية على تحسين قدرتها على اتخاذ القرارات الاستراتيجية وتعزيز العمليات التنظيمية ومن خلال التحليل الكمّي وتكنولوجيا المعلومات، تساهم تحليلات البيانات الضخمة في تعزيز قدرة البنوك على التنبؤ بالاتجاهات السوقية وفهم احتياجات العملاء بشكل أفضل. لذا، فإن فهم وتحليل البيانات الضخمة يُعتبر ضرورة لتحقيق التنمية والنجاح في قطاع البنوك في عصر يتسم بتزايد حجم وتنوع البيانات بمعدلات هائلة. (Aziz، 2023)
قد كشفت هذه البيانات الآن عن أسرار تحركات الأموال، وساعدت في منع الكوارث الكبرى والسرقات وفهم سلوك المستهلك. تجني البنوك أكبر قدر من الفوائد من البيانات الضخمة حيث يمكنها الآن استخلاص معلومات جيدة بسرعة وسهولة من بياناتها وتحويلها إلى فوائد ذات معنى لنفسها ولعملائها (He ، Long Hung، و Liu، 2023)
تحليل البيانات الضخمة قد يكون له تأثير سلبي على القطاع المصرفي في عدة جوانب. أحد هذه الجوانب هو التحدي الذي يواجه القطاع المصرفي في مجال الخصوصية والأمان. مع تزايد كميات البيانات التي يتم جمعها وتحليلها، يزداد خطر التعرض لانتهاكات الخصوصية والاختراقات السيبرانية. فالبيانات المالية التي تحتوي على معلومات حساسة عن العملاء قد تكون عرضة للاختراقات، مما يعرض سمعة البنوك وثقتها في العين العامة. و يؤدي اعتماد تحليل البيانات الضخمة بشكل مفرط إلى زيادة في التكاليف. فعمليات جمع وتخزين وتحليل البيانات الكبيرة تتطلب استثمارات ضخمة في البنية التحتية والتقنيات اللازمة، بما في ذلك البرمجيات والأجهزة والكوادر المتخصصة، مما يمكن أن يضغط على هوامش الربحية للبنوك. (McAfee, A. و Brynjolfsson, E، 2012)

وبشكل عام يمكن القول ان تحليل البيانات الضخمة يلعب دورًا محوريًا في تحويل عمليات البنوك وتطويرها. يعتبر تحليل البيانات الضخمة أداة قوية تساعد البنوك على فهم السوق بشكل أفضل، وتحليل سلوك العملاء، وتحسين العمليات الداخلية، مما يؤدي إلى تحسين الخدمات المصرفية وزيادة كفاءتها .وبالرغم من فوائد تحليل البيانات الضخمة في تحسين كفاءة العمليات وزيادة التنبؤ بالاتجاهات السوقية، إلا أن الاعتماد الزائد عليه قد يجلب معه تحديات جديدة قد تؤثر سلباً على القطاع المصرفي، مما يستدعي توازناً دقيقاً في استخدام هذه التقنيات وتقدير المخاطر المرتبطة بها .في هذا البحث سنلقي نظرة سريعة على كيفية تأثير تحليل البيانات الضخمة على عالم البنوك وكيف يمكن أن يساهم في تطويرها وتحسين أدائها في السوق المالية.

مشكلة الدراسة
حظيت تحليلات البيانات الضخمة باهتمام متزايد في المنظمات وخاصة المؤسسات المالية في السنوات القليلة الماضية. وباعتبارها مجموعة من التقنيات المستخدمة لاكتشاف المعرفة الخفية وقيمة العملاء، فإن تحليلات البيانات الضخمة لديها القدرة على تمكين المؤسسات المالية من جني العديد من الفوائد بما في ذلك زيادة الأرباح وتقليل خسائر الاحتيال (Naveira, Jacob, Rifai, Simon, & Windhagen, 2018) )وان تحقيق الربحية يعد هدفا تسعى الى تحقيقه البنوك مثلها في ذلك مثل كافة شركات الاعمال ، فالربحية تعد المؤشر الرئيس لمدى النجاح ، كما أن تحقيق معدلات مناسبة من الربحية هي الالية الاساسية لبقاء واستمرار ونمو البنوك في دنيا الاعمال ، وتتداخل عدة عوامل تؤثر على الربحية في البنوك ، وتعد البيانات الضخمة من بين العوامل التي قد يكون لها علاقة بربحية البنوك وتؤثر فيها (إبراهيم, 2023)والعصر الذي نعيشه الان ينتج بيانات بمعدلات عالية و صورة غير مسبوقة من حيث حجم هذه البيانات وسرعة إنتاجها ، وكل الدلائل والدراسات العلمية لا تعطينا مؤشر يدل على توقف أو تباطؤ هذا الانتاج الغزير من البيانات ، بل أن الجميع متفق على أن البيانات سوف تتزايد بسرعة فائقة مع مرور الوقت ، وذلك أجبر المتخصصين في مجال المعلومات على البحث الدائم عن حلول جديدة ومبتكرة للتمكن من تخزين ومعالجة وتحليل هذه البيانات وبالتالي الاستفادة من كامل القيمة المرجوة ، بل والقيمة الكامنة غير الموضوعة في الحسبان من هذه البيانات (إبراهيم، 2023)و تحليل البيانات الضخمة يمكن أن يسهم في تحسين عمليات البنوك بشكل كبير، بما في ذلك تحسين تجربة العملاء، وتحسين إدارة المخاطر، وتحسين الأداء المالي وزيادة الربحية. على سبيل المثال، من خلال تحليل البيانات، يمكن للبنوك تحديد الاتجاهات السوقية واحتياجات العملاء بشكل أفضل، وبالتالي تطوير منتجات مالية جديدة تلبي هذه الاحتياجات.
كان هناك تنوع في النتائج المتعلقة في هذا الامر حيث وصف (Shabbar Hussain، Afshan Rehman، Munnawar Naz Khokhar، Misbah، و Muhammad Munir، 2021) و (Applications، 2015) (Sumit Maheshwari، Prerna Gautam، و Chandra K. Jaggi، 2020) ان هناك اثر إيجابي لتحليل البيانات الضخمة على أداء القطاع المصرفي ، ووصف (Ravi Vadlamani و Kamaruddin Sk، 2017) و (Thomas Walker، Frederick Davis، و Schwartz‏، 2022) وان هناك اثر سلبي لتحليل البيانات الضخمة على أداء القطاع المصرفي
و تنشأ مشكلة الدراسة في فهم مدى تأثير قدرات تحليل البيانات الضخمة على أداء الشركات في قطاع البنوك وما هي العوامل التي قد تؤثر على بناء هذه القدرات وتطويرها بشكل فعال لتحقيق أهداف الأعمال (Aziz، 2023)
سؤال الدراسة
ما هو أثر تحليل البيانات الضخمة على الأداء المصرفي في فلسطين ؟

هدف الدراسة
فحص أثر تحليل البيانات الضخمة على الأداء المصرفي في فلسطين .

أهمية الدراسة

• تقدم الدراسة مساهمة مهمة في الأدبيات حول تحليلات البيانات الضخمة وأداء الشركة.


• توفر الدراسة معلومات قيمة للبنوك في مدينة الخليل حول كيفية الاستفادة من تحليلات البيانات الضخمة لتحسين الأداء.


• تسليط الضوء على أهمية تطوير قدرات تحليل البيانات الضخمة للبنوك في فلسطين لتعزيز قدرتها التنافسية والبقاء في السوق.
  فرضية الدراسة
  يوجد أثر بين قدرات تحليلات البيانات الضخمة وأداء الشركة في القطاع المصرفي في فلسطين.
  حدود الدراسة
  تقتصر الدراسة على عينة من البنوك في فلسطين .
  المبحث الرابع : الدراسات السابقة
  دراسة (MBALUKA، 2013) تهدف هذه الدراسة الى إلى تقييم تأثير إدارة البيانات الضخمة على القيمة التجارية في البنوك التجارية في كينيا، مع التركيز بشكل خاص على مدى إدارة البيانات الضخمة في البنوك التجارية، وفوائد إدارة البيانات الضخمة، والتحديات في إدارة البيانات الضخمة، وتأثير إدارة البيانات الضخمة على القيمة التجارية واعتمدت الدراسة منهج استقصائي وصفي. تتكون عينة الدراسة من جميع البنوك التجارية الـ43 وشركة تمويل الرهن العقاري الواحدة في كينيا. جمعت البيانات الأولية باستخدام استبيانات مهيكلة، وقد تم تقديم البيانات بشكل عرضي باستخدام الرسوم البيانية الدائرية والشريطية والنسب المئوية. واظهرت نتيجة الدراسة أن استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن يساعد البنوك على فهم سلوكيات العملاء وتوقع احتياجاتهم وتفضيلاتهم بشكل أفضل ,واكدت على ذلك دراسة ( Utkarsh Srivastava و Santosh Gopalkrishnan، 2015) التي هدفت الى تسليط الضوء على كيفية تأثير تحليلات البيانات الضخمة على قطاع البنوك في الهند وتعلم الدروس من التجارب الدولية في هذا المجال وتسعى الدراسة إلى تحليل كيفية استخدام تحليلات البيانات الضخمة بنجاح في قطاع البنوك وتم استعراض الأدلة والدراسات السابقة التي تبين تأثير تحليلات البيانات الضخمة على قطاع البنوك في العالم و تحليل التطبيقات العملية لتحليلات البيانات الضخمة في القطاع المصرفي، مع التركيز على النقاط المحددة كنماذج للتحليل و دراسة النتائج والفوائد الملموسة التي حققتها البنوك الهندية وغيرها من البنوك الدولية من استخدام تحليلات البيانات الضخمة في مجالات مثل أنماط الإنفاق للعملاء وإدارة الأمن والاحتيال,واضافت ايضا أن إدارة البيانات الضخمة يمكن أن تساعد البنوك في تحسين أداء إدارة الأمور المالية من خلال تحليل البيانات المالية بشكل أكثر دقة وفعالية. وتوافقت معهم أيضا دراسة ( GOND و GUPTA، 2017) التي هدفت إلى فهم كيفية استخدام تحليلات البيانات الضخمة في قطاع البنوك في الهند، وذلك من خلال دراسة مختلف الجوانب مثل نمط إنفاق العملاء، واستخدام القنوات، وتقسيم وتحليل العملاء، والتسويق المتقاطع للمنتجات بناءً على التحليل الشخصي لزيادة معدل النجاح، وتحليل المشاعر والتعليقات، وإدارة الأمن ومكافحة الاحتيال , واعتمدت الدراسة على البحث التطبيقي، حيث تم جمع البيانات من مختلف المصادر المتاحة في قطاع البنوك في الهند. تم تحليل هذه البيانات لفهم كيفية استخدام تحليلات البيانات الضخمة في تحسين خدمات البنوك وجذب العملاء والحد من الخسائر. واظهرت أيضا ان استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن يساعد البنوك في تحسين فعالية استراتيجيات التسويق وزيادة المبيعات عن طريق استهداف العملاء بشكل أكثر دقة وفعالية. وأكدت على ذلك دراسة (Giebe، 2022) التي هدفت إلى فحص تأثير التحول الرقمي على سوق البنوك في ألمانيا بشكل عام، وذلك عبر تحليل كيفية استخدام تحليل البيانات الضخمة في قطاع البنوك التجزئة. كما استهدفت الدراسة تحديد الفرص المتاحة لتطوير هذا المجال , واعتمدت الدراسة على منهجية كمية حيث تم تحليل مجموعات البيانات الحقيقية لمجموعات البنوك الألمانية. وهدفت الدراسة إلى تحديد النهج التي يمكن للبنوك اتباعها للتعامل مع التحديات البيئية والسوقية بجانب التدابير الخفضية في التكاليف . واظهرت نتيجة الدراسة أيضا أن استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن يساعد البنوك في تحسين أنظمة الأمان ومكافحة الاحتيال من خلال تحليل البيانات لتحديد أنماط الاحتيال والمخاطر بشكل أكثر فعالية. وتوافقت معها دراسة ( Johnson و Smith، 2023) التي هدفت الى تقديم تحليل شامل لتأثير تحليلات البيانات الكبيرة على البنوك التجزئة في الولايات المتحدة الأمريكية. يتم تحليل البيانات من عدة بنوك تجزئة كبرى في الولايات المتحدة لتقديم دراسة حالة شاملة توضح كيفية استخدام تحليلات البيانات الكبيرة في تحسين خدمات البنوك التجزئة وتحقيق القيمة المضافة للعملاء والبنوك على حد سواء. تتناول الدراسة أيضًا التحديات والفرص المتعلقة بتطبيق تحليلات البيانات الكبيرة في هذا السياق .
   اتفقت هذه الدراسات مع بعضها وتركز جميعها على تأثير إدارة البيانات الكبيرة على القيمة العملية في قطاع البنوك التجارية وتسليط الضوء على التحليلات الضخمة في هذا السياق .
  وفي الخلاصة تشير جميع الدراسات السابقة إلى أن استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن يساعد البنوك على فهم سلوكيات العملاء وتوقع احتياجاتهم وتفضيلاتهم بشكل أفضل و أن إدارة البيانات الضخمة يمكن أن تساعد البنوك في تحسين أداء إدارة الأمور المالية من خلال تحليل البيانات المالية بشكل أكثر دقة وفعالية وتشير ايضا الى ان استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن يساعد البنوك في تحسين فعالية استراتيجيات التسويق وزيادة المبيعات عن طريق استهداف العملاء بشكل أكثر دقة وفعالية وتشير بعض الدراسات إلى أن استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن يساعد البنوك في تحسين أنظمة الأمان ومكافحة الاحتيال من خلال تحليل البيانات لتحديد أنماط الاحتيال والمخاطر بشكل أكثر فعالية.
  تظهر الدراسات أيضًا أن هناك تحديات مشتركة في إدارة البيانات الضخمة، مثل التحكم في البيانات والأمان، وحجم البيانات الكبير، والسرعة، ومرونة منصات النشر، وغيرها من التحديات التكنولوجية والتنظيمية التي يجب التغلب عليها لتحقيق الفوائد الكاملة من تحليلات البيانات الضخمة في البنوك.
  بشكل عام، توضح هذه النتائج المشتركة لهذه الدراسات أهمية استخدام تحليلات البيانات الضخمة في صناعة البنوك لتحسين الأداء وزيادة التنافسية وتحقيق قيمة أعمق للعملاء والمؤسسة بشكل عام.
  وفي نفس السياق دراسة ( ALI، SALMAN، YAACOB، ZAINI، و ABDULLAH، 2020) هدفت الى تحليل العلاقة بين استخدام تحليلات البيانات الضخمة والاستدامة والأداء المالي لبنوك آسيان واستخدمت نظرية القدرة الدينام يكية لاقتراح واختبار النموذج المفاهيمي و جمع البيانات من خلال استبيان موجه ذاتيا من 319 مشاركًا يعملون في 35 بنكًا موجودًا في ست دول من دول جنوب شرق آسيا, أظهرت نتيجة الدراسة أن هناك علاقة إيجابية بين تطوير مستوى أعلى من كفاءة تحليلات البيانات الضخمة وأداء الشركة أو البنك. وبالتالي، فإن تطوير تلك الكفاءة يعتبر عنصراً أساسياً لتحسين الأداء العملياتي واتخاذ القرارات وتحقيق الأهداف المستدامة وأكدت على ذلك دراسة (He ، Long Hung، و Liu، 2023) التي هدفت إلى دراسة تأثير تحليلات البيانات الضخمة على اداء البنوك وكيفية استخدامها في تحسين إدارة المعلومات وقدرة الشركات على المنافسة وتحليل النتائج المتعلقة بالعوامل المؤثرة في نجاح تنفيذ تحليلات البيانات الضخمة في المؤسسات سواء العوامل التقنية أو غير تقنية ، وتم استخدام نظرية الإطارات التكنولوجية ونظرية تكلفة المعاملات لتحليل دراسة حالة حقيقية في صناعة البنوك وشرح كيفية مساعدة الشركات في الاستفادة من تحليلات البيانات الضخمة لإحداث تغييرات واستخدام تحليلات البيانات الضخمة لتحسين عمليات التسويق الدقيق. وأشارت أيضا إلى أهمية العوامل التقنية، مثل تحليل التجميع والنتائج التحليلية المفهومية، في تحسين معدلات استجابة العملاء وتقليل تكاليف الوقت. وتظهر أيضًا أن الحملات الناجحة تعتمد على العوامل التقنية كما تعتمد على العوامل غير التقنية .وتوافقت معهم دراسة (Shabbar Hussain، Afshan Rehman، Munnawar Naz Khokhar، Misbah، و Muhammad Munir، 2021) التي هدفت إلى استكشاف تأثير كفاءة تحليلات البيانات الضخمة على أداء الشركات، والأبعاد الموا ردية الكامنة التي تدفع بمستوى عالٍ من تحليلات البيانات الضخمة. وتركز على تحليل كيفية تأثير هذه الكفاءة على أداء الشركات، مع النظر في أداء اتخاذ القرار وقدرة الابتكار كوسيطين في هذا العلاقة و تم جمع البيانات الكمية من الشركات التي تطبق تحليلات البيانات الضخمة في وحداتها، خاصة شركات الاتصالات والبنوك في باكستان، باستخدام استبيان رقمي لقياس مدى تأثير كفاءة تحليلات البيانات الضخمة على تحسين أداء الشركة مع دور الوسيط لأداء اتخاذ القرار وقدرة الابتكار و تم جمع البيانات الكمية من الشركات التي تطبق تحليلات البيانات الضخمة في وحداتها، خاصة شركات الاتصالات والبنوك في باكستان، باستخدام استبيان رقمي لقياس مدى تأثير كفاءة تحليلات البيانات الضخمة على تحسين أداء الشركة مع دور الوسيط لأداء اتخاذ القرار وقدرة الابتكار وأضافت نتائج الدراسة أيضا أن استراتيجيات تحليل البيانات الضخمة تؤثر بشكل إيجابي على أداء الشركات والبنوك، وتعزز كفاءة التشغيل وتحقيق الأهداف المستدامة . و وافقتها دراسة (Helander، 2020)التي تهدف الى تحليل تأثير تحليلات البيانات الضخمة وتكنولوجيا التمويل في القطاع المصرفي الفنلندي وتركز الدراسة على العوامل التي تؤثر على البنوك الفنلندية من منظور التكنولوجيا المالية( فنتك) وتحليلات البيانات الضخمة و تم إجراء استعراض للمراجع الأدبية من المواضيع المتعلقة بالدراسة لمعرفة العوامل الأكثر تأثيرًا في تاريخ قطاع البنوك من وجهة نظر فنتك وتحليلات البيانات الضخمة وتم إجراء مقابلات مع خبراء فنلنديين في قطاع البنوك تمت الدراسة التجريبية كبحث نوعي، حيث كان الهدف التحقق من الظواهر التي تؤثر على قطاع البنوك والتي تم جمعها من خلال استعراض الأدب، واستخلاص استنتاجات عامة حول مدى توافق قطاع البنوك الفنلندي مع المقارنة الدولية التي تأتي من استعراض الأدب. كما أظهرت ايضا أن البنوك التي تلتزم برصد البيانات بشكل صحيح لعملائها تحقق كفاءة تشغيلية وأهداف استدامة.
   تركز هذه الدراسات على تأثير تحليلات البيانات الكبيرة على أداء البنوك واستدامتها المالية.
  
  وفي الخلاصة جميع الدراسات السابقة أظهرت أن هناك علاقة إيجابية بين تطوير مستوى أعلى من كفاءة تحليلات البيانات الضخمة وأداء الشركة أو البنك. وبالتالي، فإن تطوير تلك الكفاءة يعتبر عنصراً أساسياً لتحسين الأداء العملياتي واتخاذ القرارات وتحقيق الأهداف المستدامة و تشير ايضا إلى أهمية العوامل التقنية، مثل تحليل التجميع والنتائج التحليلية المفهومية، في تحسين معدلات استجابة العملاء وتقليل تكاليف الوقت. وتظهر أيضًا أن الحملات الناجحة تعتمد على العوامل التقنية كما تعتمد على العوامل غير التقنية و تشير الدراسات ايضا إلى أن استراتيجيات تحليل البيانات الضخمة تؤثر بشكل إيجابي على أداء الشركات والبنوك، وتعزز كفاءة التشغيل وتحقيق الأهداف المستدامة. كما تظهر أن البنوك التي تلتزم برصد البيانات بشكل صحيح لعملائها تحقق كفاءة تشغيلية وأهداف استدامة.
  الدراسات تشير إلى وجود تحديات مشتركة في تطبيق تحليلات البيانات الضخمة، مثل التحديات التقنية والتحديات في التحليل والتحليل والتوظيف الفعال للبيانات. وبالتالي، يجب على البنوك تطوير استراتيجيات متقدمة لتجاوز هذه التحديات واستغلال الفرص المتاحة بشكل أفضل.
  بشكل عام، فإن النتائج تؤكد أهمية الاستثمار في تحليلات البيانات الضخمة وتطبيقها بشكل فعال في صناعة البنوك لتحسين الأداء وتحقيق التنمية المستدامة.
  وأيضا دراسة (Thich Phan و Trang Tran، 2022) تهدف هذه الدراسة الى بناء إطار مفاهيمي لاستخدام تحليلات البيانات الضخمة في قطاع البنوك و تقديم فهم أعمق للعوامل التي تؤثر على نجاح استخدام تحليلات البيانات الضخمة وتأثيرها على أداء الشركات في هذا القطاع وتسعى أيضًا إلى استكشاف كيفية استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن يؤثر على أداء البنوك و تم إجراء استعراض منهجي للأدبيات ودراسة حالة في البنوك الهنغارية لتحديد التناقضات الرئيسية في الأفكار الحالية حول تطبيق تحليلات البيانات الضخمة و اقتراح نموذج مفاهيمي لتقييم تأثير العوامل التي تؤثر على استخدام تحليلات البيانات الضخمة في قطاع البنوك والتحقق مما إذا كان لديها تأثير على أداء البنوك و تحليل النتائج وتحديد كيفية أن تكون القدرات الديناميكية التي يتم إنشاؤها عن طريق استخدام تحليلات البيانات الضخمة لها تأثير معتدل على أداء البنوك واظهرت نتيجة الدراسة أن إنشاء القدرات الديناميكية من خلال استخدام تحليلات البيانات الضخمة يؤثر بشكل مباشر على أداء البنوك، واكدت على ذلك دراسة ( Hussain، Ali Nisar، Khan، Niazi، و Malik، 2023) التي تهدف إلى تحديد دور رأس المال الفكري في الأداء المالي، وتأثير الأساليب العملية عالية الأداء كوسيط بينهما، ودور تحليلات البيانات الكبيرة كعامل تحكم في القطاع المصرفي في باكستان و تم جمع البيانات الكمية والعرضية باستخدام استبيانات مهيكلة تم توزيعها على مجموعة محددة من المستجيبين باستخدام تقنية العينة المريحة و تم تحليل 518 استبياناً قابلًا للاستخدام باستخدام برنامج SmartPLS من خلال تقنية نمذجة المعادلات الهيكلية لاختبار الفرضيات البحثية المقترحة. واكدت ايضا أهمية الأساليب العملية عالية الأداء كوسيط بين رأس المال الفكري والأداء المالي، دون إيلاء اهتمام ملموس لتحليلات البيانات الضخمة.
   يقدمان إطارًا مفاهيميًا ومنهجيًا لاستخدام تحليلات البيانات الكبيرة في قطاع البنوك.
  وفي الخلاصة كلا الدراستين تشيران إلى أن استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن يؤثر بشكل إيجابي على أداء البنوك. في دراسة (Thich Phan و Trang Tran، 2022)، تظهر أن إنشاء القدرات الديناميكية من خلال استخدام تحليلات البيانات الضخمة يؤثر بشكل مباشر على أداء البنوك، بينما في الدراسة ا ( Hussain، Ali Nisar، Khan، Niazi، و Malik، 2023)، يظهر أن الأساليب العملية عالية الأداء قد توسط تأثير رأس المال الفكري على الأداء المالي، وعلى الرغم من ذلك، فإن دور تحليلات البيانات الضخمة لم يكن ملموسًا و كلا الدراستين ايضا تؤكد على أهمية عوامل محددة في تأثير استخدام تحليلات البيانات الضخمة على أداء البنوك. في الدراسة (Thich Phan و Trang Tran، 2022)، يشير المديرون إلى ضرورة التركيز على البنية التحتية التكنولوجية، المهارات في تحليلات البيانات الضخمة، جودة البيانات، ودعم الإدارة العليا لزيادة كفاءة استخدام تحليلات البيانات الضخمة. في الدراسة ( Hussain، Ali Nisar، Khan، Niazi، و Malik، 2023)، يشير الباحثون إلى أهمية الأساليب العملية عالية الأداء كوسيط بين رأس المال الفكري والأداء المالي، دون إيلاء اهتمام ملموس لتحليلات البيانات الضخمة.
  بشكل عام، يتضح أن استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكن أن يكون له تأثير إيجابي على أداء البنوك، ولكن يتعين على البنوك أن تركز على عوامل معينة مثل البنية التحتية التكنولوجية والمهارات وجودة البيانات لتحقيق الفوائد الكاملة من هذا الاستخدام.
  ومن ناحية اخرى قد تعارضت دراسة (Alzaidi، 2018) مع دراسة ( Dicuonzol، Galeone، Zappimbulso، و Dell'Atti، 2019) فقد هدفت دراسة (Alzaidi، 2018) الى فهم تأثير استخدام تحليلات البيانات الكبيرة في عملية اتخاذ القرار في قطاع البنوك في السعودية. تركز المقالة على استكشاف كيفية استخدام تقنيات البيانات الضخمة في تحسين عمليات اتخاذ القرارات في هذا القطاع الحيوي و تم استخدام طريقة الاستبيان مع عشرة من كبار المسؤولين في كل بنك باستخدام استبيان مغلق و تم تحليل البيانات المجمعة من الاستبيانات لفهم كيفية استخدام تقنيات البيانات الكبيرة في تحسين اتخاذ القرارات في البنوك. ومن النتائج التي توصلت لها هذه الدراسة أن تقنيات البيانات الضخمة تساعد في التسويق المستهدف مما يساعد في اتخاذ قرارات أفضل في قطاع البنوك و لم يتم العثور على تأثير إيجابي لاستخدام تحليلات البيانات الكبيرة في اتخاذ القرارات في قطاع البنوك بالنسبة للفوائد المترتبة عنه و كذلك، لم يتم العثور على تأثير إيجابي لتطبيق تحليلات البيانات الكبيرة في اتخاذ القرارات في قطاع البنوك بالنسبة للتحديات التي تواجه عملية التنفيذ. بينما هدفت دراسة ( Dicuonzol، Galeone، Zappimbulso، و Dell'Atti، 2019) الى تحليل دور تحليلات البيانات الضخمة في إدارة المخاطر في قطاع المصارف ودعم عملية إدارة المخاطر فهم كيفية استخدام تقنيات جمع وإدارة البيانات الضخمة وتحديد المهارات المطلوبة من مديري المخاطر في العصر الرقمي وتم استعراض الدراسات المتعلقة بتقنيات جمع البيانات الكبيرة ودورها في إدارة المخاطر في المصارف وتحليل البيانات المجمعة من الدراسة الحالية والبيانات الطويلة الاجل لتحديد العوامل الناجحة والتحديات المستقبلية واستجواب موظفي البنك لفهم كيف أثرت تقنيات جمع البيانات الضخمة على عملية إدارة المخاطر والمهارات المطلوبة للمدراء في هذا المجال .وقد وضحت هذه الدراسة عدة نتائج اهمها توضيح كيفية استخدام البنوك التقنيات الحديثة مثل تحليلات البيانات الكبيرة في عمليات إدارة المخاطر وتحديد الفوائد الرئيسية لتنفيذ هذه التقنيات، مثل تحسين الكفاءة والفعالية في خدمات المصرفية وتقليل المخاطر والخسائر غير المتوقعة و تسليط الضوء على التحديات والتكاليف المحتملة لتنفيذ تحليلات البيانات الكبيرة في بنوك صغيرة وتحديد التطورات المستقبلية والتوجهات المتوقعة في مجال إدارة المخاطر ودور تحليلات البيانات الكبيرة.
   على الرغم من أن كلتا الدراستين تناولتا تأثير تحليلات البيانات الكبيرة في قطاع البنوك، إلا أن الدراسة (Alzaidi، 2018) تركز على عملية اتخاذ القرار في البنوك بينما تركز الدراسة ( Dicuonzol، Galeone، Zappimbulso، و Dell'Atti، 2019) على إدارة المخاطر والتحليلات الضخمة.
  وأيضا تتعارض دراسة (Fisnik Doko و Igor Miskovski، 2019) مع دراسة (Patil، 2018) فقد هدفت دراسة (Fisnik Doko و Igor Miskovski، 2019) إلى تقديم نظرة عامة على مختلف النهج والتحديات التي تواجه تحليل البيانات الضخمة في قطاع البنوك, وتركز الدراسة على دور تحليل البيانات الضخمة في البنوك المركزية وتقييم الائتمان في هذه البنوك. اعتمدت الدراسة على استعراض الأدبيات العلمية المتاحة في السنوات الخمس الماضية، بالإضافة إلى البيانات الرسمية والتقارير والاستطلاعات والندوات التي تم عقدها في البنوك المركزية. تم تحليل هذه المصادر لفهم التحديات والمشكلات التي تواجه تحليل البيانات الضخمة في قطاع البنوك. ووضحت نتائج الدراسة أهمية تحليل البيانات الضخمة وتطبيقاته في مختلف القطاعات، واعتبرت استخدام البيانات الضخمة أداة قوية للحصول على رؤى مهمة تساعد في اتخاذ القرارات, تشير إلى أن البنوك لا تزال تتأخر في تطبيق أدوات تحليل البيانات الضخمة، خاصة في مجال تقييم الائتمان . ودراسة (Patil، 2018) التي هدفت إلى استعراض مفهوم تحليل البيانات الضخمة وتوضيح أهميته وتطبيقاته والتحديات التي تواجهها، بالإضافة إلى تقديم نظرة عامة على الأدوات المستخدمة في هذا المجال, و اعتمدت الدراسة على الاستعراض النظري للمفاهيم المتعلقة بتحليل البيانات الضخمة، حيث تمت مراجعة الأدبيات العلمية والأبحاث السابقة في هذا المجال. تم جمع المعلومات وتلخيصها بشكل يسهل فهمه وتوضيح مفاهيم تحليل البيانات الضخمة وتطبيقاتها. اكدت على أهمية تحليل البيانات الضخمة وتطبيقاته في مختلف القطاعات، واعتبرت استخدام البيانات الضخمة أداة قوية للحصول على رؤى مهمة تساعد في اتخاذ القرارات وأضافت ايضا على أهمية الشركات والمؤسسات الاستثمار في بنية تحليل البيانات الضخمة وتطوير قدراتها في هذا المجال للاستفادة القصوى من البيانات الضخمة في عملياتها واتخاذ القرارات.بينما عارضتها بان البنوك لا ترال تتاخر في تطبيق أدوات تحليل البيانات الضخمة فهذه الدراسة لا تُشير بشكل محدد إلى تأخر الشركات في تطبيق هذه الأدوات.
  في الخلاصة كلتا الدراستين تؤكدان أهمية تحليل البيانات الضخمة وتطبيقاته في مختلف القطاعات، ويُعتبرا استخدام البيانات الضخمة أداة قوية للحصول على رؤى مهمة تساعد في اتخاذ القرارات و ايضا كلتا الدراستين تسلط الضوء على التحديات والمشكلات المرتبطة بتحليل البيانات الضخمة، مثل صعوبة اختيار الأدوات المناسبة ومعالجة حجم البيانات الهائل بطريقة فعالة وتشددان على أهمية الشركات والمؤسسات الاستثمار في بنية تحليل البيانات الضخمة وتطوير قدراتها في هذا المجال للاستفادة القصوى من البيانات الضخمة في عملياتها واتخاذ القرارات.
  بينما تتعارض الدراستان في بعض النقاط فالدراسة (Fisnik Doko و Igor Miskovski، 2019) تشير إلى أن البنوك لا تزال تتأخر في تطبيق أدوات تحليل البيانات الضخمة، خاصة في مجال تقييم الائتمان، بينما الدراسة (Patil، 2018) لا تُشير بشكل محدد إلى تأخر الشركات في تطبيق هذه الأدوات. وأيضا الدراسة (Fisnik Doko و Igor Miskovski، 2019) اعتمدت على البيانات الرسمية والأدبيات العلمية في تحليل تحديات تحليل البيانات الضخمة في البنوك، بينما الدراسة (Patil، 2018) اعتمدت بشكل رئيسي على الاستعراض النظري للمفاهيم المتعلقة بتحليل البيانات الضخمة.

التعقيب على الدراسات السابقة
إن أهم ما يميز الدراسة الحالية عن الدراسات السابقة يمكن تلخيصه ، بالآتي:

من حيث الهدف : تشابهت الاتجاهات البحثية للدراسات السابقة مع دراستنا التي هدفت الى ضرورة استخدام تحليل البيانات الضخمة لما لها من دور كبير في تحسين الأداء المصرفي في حين سعت الدراسة الحالية ايضا الى التعرف على اثر تحليل البيانات الضخمة على الاداء المصرفي في فلسطين حيث لم نجد أي دراسة ركزت على هذه المدينة الدولة تحديدا .
من حيث التوجه المستقبلي فقد عملت الدراسة على جمع معلومات من دراسات سابقة ولم تقم اي دراسة سابقة على حمل نفس عنوان الدراسة اضافه الى انه لا يوجد اي دراسة فلسطينية حديثة ركزت على العلاقة بين المتغيرات معا لذا قمنا باختيار هذه الدراسة لتغطية الفجوة البحثية .
مقدمة
يتضمن هذا الفصل وصفاً مفصلاً لمنهجية الدراسة وإجراءاتها التي تم اتباعها في تنفيذ الدراسة من حيث المقدمة، منهج الدراسة، وصف مجتمع وعينة الدراسة، إعداد أداة الدراسة "الاستبانة"، إجراءات التحقق من صدق أداة الدراسة وثباتها ، وفيما يلي وصف لهذه الإجراءات.
منهج الدراسة
بناءاً على طبيعة البيانات والمعلومات اللازمة لهذه الدراسة، ولتحقيق أهداف الدراسة استخدم فريق البحث المنهج الكمي ، في دراسته وذلك لملائمته لطبيعة الدراسة والتي تحتاج إلى جمع البيانات وتصنيفها وتحليلها وتفسيرها لاستخلاص الدلالات والوصول إلى النتائج التي يمكن تعميمها، حيث أن المنهج الكمي يرتبط غالباً بالأبحاث الاجتماعية والعلوم الانسانية، ويعتمد على وصف الظاهرة كما هي، وجمع البيانات والمعلومات اللازمة عنها، وتصنيف هذه المعلومات وتنظيمها، بالإضافة إلى الكتب والمراجع والدراسات السابقة ذات العلاقة بموضوع الدراسة.
مجتمع الدراسة
يتكون مجتمع الدراسة من جميع موظفي الدوائر المحاسبية وال (IT) في البنوك التجارية العاملة في فلسطين والذين يبلغ عددهم 86 موظف.
عينة الدراسة
سوف يتم اختيار العينة العشوائية البسيطة تتكون من 30 موظف من دوائر المحاسبية وال (IT) في البنوك التجارية العاملة في فلسطين.
أداة الدراسة
تم بناء أداة الدراسة على شكل استبانة من خلال الاستفادة من دراسات سابقة وكانت الاستبانة مكونة من محورين : حيث احتوى المحور الأول على أسئلة عن تحليل البيانات الضخمة ومميزات تطبيقها واحتوى المحور الثاني على أسئلة عن أداء السوق والأداء التشغيلي .
صدق أداة الدراسة
سيتم التحقق من صدق أداة الدراسة بعرضها على مجموعة من المحكمين من ذوي الاختصاص ،والذين ابدو بعض الملاحظات حولها وبناءً عليه تم استخراج الاستبانة بشكلها الحالي .
تحكيم أداة الدراسة
بعد ان تم عرض أداة الدراسة على المحكمين تم اجراء التعديلات وحذف واضافة المطلوب ومن ثم تم اعتمادها بصيغتها النهائية بناءً على طلب المحكمين

خطوات تطبيق الدراسة

1. تحديد موضوع الدراسة والمتمثل في التعرف على أثر تطبيق تحليل البيانات الضخمة على الاداء المصرفي في فلسطين .


2. بعد التأكد من صدق أداة الدراسة قام فريق البحث بإعداد أداة الدراسة "الاستبانة" ، وسوف يقوم الفريق بتوزيعها على مجموعة من موظفي دائرة المحاسبة و ال (IT) العاملين في البنوك التجارية في فلسطين.


3. سوف يقوم موظفو دائرة المحاسبة و ال (IT) العاملين في البنوك التجارية في فلسطين بتعبئة الاستبانة بما هو مطلوب منهم ، وبعد ذلك سوف يقوم فريق البحث بإدخال البيانات على الحاسوب والحصول على الملف الإلكتروني للبيانات التي تم جمعها من عينة الدراسة.


4. سوف يقوم فريق البحث بتسليم الاستبانات إلى المحلل الإحصائي والذي سوف يقوم بدوره بإجراء التحليل الإحصائي للحصول على النتائج المرجوة باستخدام برنامج التحليل الإحصائي.
   متغيرات الدراسة
   المتغير المستقل: تطبيق تحليل البيانات الضخمة.
   المتغير التابع: الاداء المصرفي.

اريد تلخيص هذه الدراسة ب 150 كلمة فقط مع العلم لم يتم اكمالها والتوصل للنتائج ولكن سنعتمد على نتائج الدراسات السابقة