ارائه مدل مفهومی زیست‌بوم کسب ‌و کارهای هوشمند داده محور

زیست‌بوم‏ کسب‏وکارهای هوشمند داده‎محور، مجموعه‌ای از عوامل، ارتباطات و تعاملات بین بازیگران و ذینفعان مختلف هستند که با استفاده از داده‌ها و هوش‌مصنوعی، به بهبود فرآیندها، تصمیم‌گیری‌ها و ارائه محصولات و خدمات جدید می‌پردازند. در این زیست‌بوم، داده‌ها به عنوان ارزشمندترین دارایی سازمان‌ها تلقی می‌شوند و با استفاده از ابزارها و روش‌های مختلف، به اطلاعات قابل‌فهم و قابل‌اقدام تبدیل می‌شوند. هدف اصلی انجام پژوهش حاضر ، بررسی کاربرد هوش‎مصنوعی در استخراج اطلاعات از کلان‌داده، تحلیل ‌داده و هوشمندسازی زیست‌بوم کسب‏وکار داده‌محور می‎باشد. این پژوهش از نظر هدف کاربردی و روش انجام آن توصیفی-تحلیلی است. شیوه‌ گردآوری داده‌ها، مطالعات اسنادی و کتابخانه‏ای و رویکرد انجام پژوهش، تحلیل محتوا و تعیین واحدهای معنایی و دسته بندی آنها می‏باشد. برای ارزیابی و سنجش اعتبار تحلیل کیفی، از رویکرد دریافت نظرات متخصصان و ضریب پایایی هولستی استفاده شده است. لذا با بازبینی و تایید اعضای مشارکت‌کننده در فرایند انجام تحقیق (9/0)، یافته‌های پژوهش از قابلیت اعتبار و اعتماد لازم برخوردار می‏باشد. نتایج تحقیق نشان می‏دهد که برای هوشمندسازی زیست‎بوم کسب‏وکار داده‌محور باید قابلیت‎های 22گانه (ذکر شده در واحدهای معنائی) را در تمام اجزاء زیست‎بوم کسب‎وکار بصورت یکپارچه پیاده‎سازی گردد. این کاربرد با استخراج اطلاعات پنهان در کلان‎داده، ضمن افزایش بینش و آگاهی اطلاعاتی، زمینه خلق ارزش و قابلیت‎های هوشمندی چون توسعه دانش و یادگیری، قدرت پیش‎بینی و تصمیم‎گیری را در زیست‎بوم کسب‎وکار افزایش می‎دهد.

a conceptual model of data-driven smart business ecosystems

data-driven smart business ecosystems comprise a network of factors, interactions, and relationships among various actors and stakeholders, which leverage data and artificial intelligence (ai) to enhance processes, support decision-making, and deliver innovative products and services. within these ecosystems, data is regarded as the most valuable organizational asset and, through diverse tools and methods, is transformed into actionable and understandable information. the primary objective of this study is to investigate the application of ai in extracting knowledge from big data, analyzing data, and enhancing the intelligence of data-driven business ecosystems. this research is descriptive-analytical and applied in nature. data collection involved documentary and library studies, while content analysis was employed to identify semantic units and categorize them. to assess the reliability of the qualitative analysis, expert opinions and holsti’s reliability coefficient were used, yielding a reliability score of 0.9. thus, the findings are considered valid and trustworthy. the results indicate that, to achieve intelligent data-driven business ecosystems, 22 capabilities (as identified in the semantic units) must be integrated across all components of the ecosystem. the application of these capabilities, through extracting hidden insights from big data, enhances informational awareness and insight, while fostering value creation and intelligence capabilities such as knowledge development, learning, predictive power, and decision-making within the business ecosystem.