Bu araştırma, Mısır'daki dört ve beş yıldızlı otellerde iş zekâsının altı farklı yeteneğinin yenilikçi performansla nasıl ilişkili olduğunu ve özümseme kapasitesinin bu ilişkileri değiştirip değiştirmediğini inceliyor. Temmuz–Eylül 2025 döneminde 470 otel yöneticisi ve süpervizöründen toplanan veriler SmartPLS 4 ile Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Eşitlik Modellemesi (PLS-SEM) kullanılarak analiz edildi. Analitik karar verme kültürü, iş süreçlerinde bilgi kullanımı, bilgi erişim kalitesi ve bilgi içerik kalitesi yenilikçi performansla pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı ilişkiler gösterirken analitik yetenekler ve veri entegrasyonunun doğrudan yolları anlamlı bulunmadı. Özümseme kapasitesi ise bütün iş zekâsı boyutlarını aynı biçimde güçlendirmedi; yalnız bilgi içerik kalitesi ve veri entegrasyonu ile yenilikçi performans arasındaki ilişkilerde kaynak tarafından beklenen yönde anlamlı düzenleyici etki raporlandı. Araştırma kesitsel ve öz-bildirime dayalı olduğundan bu yollar nedensel etkiler olarak yorumlanamaz; ayrıca kaynakta HTMT ayrışma geçerliliğinin raporlanmasıyla ilgili önemli bir tablo–metin uyuşmazlığı bulunmaktadır.

İş zekâsı (Business Intelligence, BI), bu araştırmada yalnız bir yazılım veya gösterge paneli olarak ele alınmıyor. Çalışma iş zekâsını verinin farklı sistemlerden bütünleştirilmesi, analiz edilmesi, yöneticiler tarafından erişilebilir hâle getirilmesi, kaliteli içerik üretmesi ve günlük karar süreçlerinde fiilen kullanılması gibi teknolojik ve örgütsel yeteneklerin birleşimi olarak tanımlıyor.

Yenilikçi performans (Innovative Performance, IP), otellerin yeni hizmet veya ürünler geliştirme, teknolojik olarak rekabetçi olma, yeni teknolojileri benimseme, süreçlerini değiştirme, yeniliği hızla pazara sunma ve ilk hareket edenlerden biri olma kapasitesini temsil ediyor.

Özümseme kapasitesi (Absorptive Capacity, ACAP) ise kuruluşun dışarıdan veya içeriden gelen yeni bilgiyi edinme, değerini fark etme, anlama, mevcut bilgiyle birleştirme ve yeni hizmet, süreç veya yeniliklere dönüştürme yeteneğidir. Araştırmanın temel savı, veriye sahip olmanın tek başına yeterli olmayabileceği; otelin bu veriyi örgütsel bilgiye ve uygulanabilir kararlara dönüştürebilme yeteneğinin de kritik olduğudur.

Araştırmanın temel sorusu nedir?

Araştırmanın temel sorusu, otellerin sahip olduğu bütün iş zekâsı yeteneklerinin yenilik açısından aynı ölçüde değerli olup olmadığıdır. Çalışma ayrıca “verinin mevcut olması” ile “veriden yenilik üretilebilmesi” arasındaki boşluğu özümseme kapasitesi üzerinden açıklamaya çalışıyor.

Bu nedenle iş zekâsı tek bir genel puana indirgenmemiş; altı ayrı boyut bağımsız olarak modellenmiştir:

• Analitik karar verme kültürü: yöneticilerin sezgi yerine veri ve analiz kullanma eğilimi.
• İş süreçlerinde bilgi kullanımı: bilginin operasyon, hizmet, KPI, planlama ve risk kararlarına ne ölçüde yerleştirildiği.
• Bilgi erişim kalitesi: ilgili bilginin hızlı, kolay ve etkileşimli biçimde erişilebilir olması.
• Bilgi içerik kalitesi: bilginin doğruluğu, güncelliği, uygun kapsamı, tutarlılığı ve anlaşılabilirliği.
• Analitik yetenekler: raporlama, OLAP, tahmin, veri madenciliği, öngörücü analitik ve performans panoları gibi araçları kullanabilme kapasitesi.
• Veri entegrasyonu: otelin farklı bilgi sistemlerinden gelen verileri tutarlı ve birlikte kullanılabilir hâle getirme kapasitesi.

Neden lüks oteller seçildi?

Dört ve beş yıldızlı oteller; rezervasyon sistemleri, müşteri ilişkileri yönetimi, gelir yönetimi, çevrimiçi yorumlar, pazarlama analitiği, operasyonel sistemler ve finansal uygulamalar üzerinden büyük miktarda veri üreten hizmet işletmeleridir.

Bu işletmelerde yenilik yalnız yeni bir fiziksel ürün geliştirmek anlamına gelmez. Akıllı oda teknolojileri, dijital check-in, kişiselleştirilmiş konuk deneyimi, yapay zekâ destekli hizmetler, veri tabanlı sadakat programları veya operasyonel süreçlerin yeniden tasarlanması da yenilikçi performans kapsamında değerlendirilebilir.

Kaynak Temelli Görüş çalışmada nasıl kullanılıyor?

Çalışmanın ana teorik dayanaklarından biri Kaynak Temelli Görüştür (Resource-Based View, RBV). Bu yaklaşım, işletmenin değerli ve taklit edilmesi zor kaynak ve yeteneklerinin rekabet avantajına katkıda bulunabileceğini varsayar.

Araştırmacılar iş zekâsı yeteneklerini bu açıdan yalnız satın alınmış teknoloji değil, işletmenin bilgi üretme ve kullanma kapasitesini şekillendiren stratejik örgütsel kaynaklar olarak ele alıyor.

Dinamik yetenekler neden önemli?

Çalışma ayrıca Dinamik Yetenekler Teorisi'ni kullanıyor. Otel pazarında müşteri beklentileri, teknolojiler ve rekabet koşulları değiştiği için mevcut kaynakların bulunması tek başına yeterli değildir. İşletmenin bu kaynakları yeni koşullara göre birleştirmesi, dönüştürmesi ve yeniden kullanması gerekir.

Bu çerçevede özümseme kapasitesi, otelin BI sistemlerinden çıkan bilgiyi yeni hizmet ve süreçlere dönüştürebilmesine yardımcı olan tamamlayıcı bir yetenek olarak modellenmiştir.

Bilgi Temelli Görüş ne ekliyor?

Bilgi Temelli Görüş'e göre örgütsel bilgi stratejik bir kaynaktır. BI sistemleri bilgiye erişimi ve bilgiyi işleme kapasitesini artırabilir; fakat bilgiye erişmek ile bilgiyi yeniliğe dönüştürmek aynı şey değildir.

Özümseme kapasitesi bu ikinci aşamada önem kazanıyor. Otel yeni bilgiyi tanımlayabiliyor, anlayabiliyor, mevcut deneyimiyle birleştirebiliyor ve ticari olarak kullanabiliyorsa BI çıktılarının yenilik açısından değeri artabilir.

Çalışmada hangi hipotezler test edildi?

İlk altı hipotez, altı BI yeteneğinin her birinin yenilikçi performansla doğrudan pozitif ilişkili olacağını öngörüyor. İkinci altı hipotez ise özümseme kapasitesinin bu altı ilişkinin tamamını pozitif yönde güçlendireceğini öngörüyor.

Sonuçlar bu beklentilerin tamamını desteklemedi. Doğrudan altı yoldan dördü, moderasyon yollarından ise yalnız ikisi kaynak tarafından beklenen pozitif yönde destek aldı.

En güçlü doğrudan ilişki hangisiydi?

Tablo 4'e göre en yüksek pozitif doğrudan yol katsayısı analitik karar verme kültürü → yenilikçi performans ilişkisinde bulundu: β = 0,245; p < 0,001.

Bu bulgu, araştırmanın örnekleminde yalnız gelişmiş analitik araçlara sahip olmanın değil, yöneticilerin karar verirken analizi gerçekten kullanmasının yenilikçi performansla daha belirgin biçimde ilişkili olduğunu gösteriyor.

Bilgi içerik kalitesi neden önemli görünüyor?

Bilgi içerik kalitesinin yenilikçi performansla doğrudan ilişkisi β = 0,203; p < 0,001 olarak raporlandı. Çalışmada içerik kalitesi; bilginin doğru, güncel, tutarlı, güvenilir, anlaşılır ve ihtiyaç duyulan kapsamda olmasını ifade ediyor.

Yenilik kararlarının belirsizlik taşıması nedeniyle yanlış, eski veya çelişkili bilgi yeni hizmet ve teknoloji kararlarının kalitesini düşürebilir. Kaynak çalışmanın teorik yorumu, yüksek kaliteli bilginin yöneticilerin fırsatları değerlendirmesini ve yenilik kararlarını daha güvenilir bir bilgi tabanına dayandırmasını kolaylaştırabileceğidir.

İş süreçlerinde bilgi kullanmak ne anlama geliyor?

İş süreçlerinde bilgi kullanımının yenilikçi performansla yolu β = 0,160; p = 0,023 olarak raporlandı.

Bu yapı, BI sisteminin yalnız rapor üretmesini değil, bilginin operasyonel problemlerin fark edilmesi, süreçlerin standartlarla karşılaştırılması, hizmet kalitesinin geliştirilmesi, belirsizliğin azaltılması, hızlı planlama, KPI'ların revizyonu, risk azaltımı ve maliyet kontrolü gibi gerçek iş süreçlerinde kullanılmasını ölçüyor.

Bilgiye erişebilmek de önemli mi?

Evet. Bilgi erişim kalitesinin yenilikçi performansla standartlaştırılmış yol katsayısı β = 0,146; p < 0,001 olarak veriliyor.

Çalışma bu yapıyı, yöneticinin ihtiyaç duyduğu bilgiye gereksiz gecikme olmadan, kaynağını ve güncelliğini anlayabileceği, kolay ve etkileşimli biçimde ulaşabilmesi üzerinden ölçüyor.

Gelişmiş analitik araçlar neden tek başına anlamlı çıkmadı?

Analitik yeteneklerin doğrudan yolu β = −0,062; p = 0,374 ile istatistiksel olarak anlamlı bulunmadı.

Bu yapı basit elektronik raporlardan OLAP'a, gelişmiş tahmin araçlarına, veri madenciliğine, öngörücü analitiğe ve KPI panolarına kadar uzanan teknik analitik kapasiteyi temsil ediyor.

Kaynak çalışmanın yorumu, teknik kapasitenin mevcut olmasının bu kapasitenin yenilik süreçlerinde etkin biçimde kullanıldığı anlamına gelmediğidir. Analitik sonuçlar departmanlar arasında paylaşılmıyor, yönetsel rutinlere bağlanmıyor veya hizmet geliştirme kararlarında kullanılmıyorsa teknolojik yetenek yenilikçi çıktıya dönüşmeyebilir.

Veri entegrasyonu neden doğrudan anlamlı değildi?

Kaynak Tablo 4'te veri entegrasyonu → yenilikçi performans yolu β = 0,043; p = 0,120 olarak raporlandı ve anlamlı bulunmadı.

Veri entegrasyonu; rezervasyon, satış noktası, gelir yönetimi, ERP, CRM ve benzeri farklı sistemlerden gelen bilgilerin birlikte kullanılabilir ve tutarlı hâle gelmesini ifade ediyor.

Çalışmanın tartışmasına göre veri entegrasyonunun kendisi yenilik için yeterli olmayabilir. Çok sayıda kaynağı birleştirmek veri kalitesi sorunları, karmaşıklık veya örgütsel kullanım eksikliği yaratabilir. Entegre veri ancak yöneticiler tarafından yorumlanıp uygulanabilir bilgiye dönüştürüldüğünde yenilik açısından değer kazanabilir.

Özümseme kapasitesi bütün BI etkilerini güçlendirdi mi?

Hayır. Araştırmanın temel bulgularından biri, özümseme kapasitesinin seçici bir moderatör olmasıdır.

Altı moderasyon yolundan yalnız iki tanesi kaynak tarafından öngörülen pozitif yönde desteklendi:

• Özümseme kapasitesi × bilgi içerik kalitesi → yenilikçi performans: β = 0,092; p = 0,015.
• Özümseme kapasitesi × veri entegrasyonu → yenilikçi performans: β = 0,105; p < 0,001.

Buna karşılık iş süreçlerinde bilgi kullanımı, bilgi erişim kalitesi ve analitik yetenekler için ACAP moderasyonları anlamlı değildi.

Analitik karar kültürü için neden ilginç bir sonuç çıktı?

Analitik karar verme kültürü ile özümseme kapasitesi etkileşimi β = −0,130; p = 0,001 olarak istatistiksel açıdan anlamlıdır; ancak hipotez pozitif bir moderasyon öngördüğü için çalışma H7'yi desteklememiştir.

Başka bir ifadeyle katsayının anlamlı olması tek başına hipotezin desteklendiği anlamına gelmemektedir; etkileşimin işareti kaynakta beklenen yönün tersidir. Çalışma bu yol için ayrıntılı eğim analizi sunmadığından negatif etkileşimin mekanizması konusunda kaynak verinin ötesine geçmek uygun değildir.

13. sayfadaki yapısal model ne gösteriyor?

Şekil 1'de altı iş zekâsı yeteneği soldan yenilikçi performansa bağlanıyor; özümseme kapasitesi ise bu ilişkilerin moderatörü olarak modelin sağ-alt bölümünde bulunuyor. Yenilikçi performans düğümünde R² = 0,875 gösteriliyor.

Görselde analitik karar verme kültürü, bilgi kullanımı, bilgi erişimi ve bilgi içerik kalitesinin pozitif doğrudan yolları; analitik yeteneklerin negatif fakat anlamsız yolu ile veri entegrasyonunun küçük ve anlamsız pozitif yolu birlikte görülebiliyor.

Kaynak metni R² = 0,875 değerini yenilikçi performanstaki varyansın yaklaşık %87,5'inin açıklandığı şeklinde yorumluyor. Bununla birlikte yapısal model moderasyon terimlerini de içerdiğinden bu oranı yalnız altı doğrudan BI değişkeninin bağımsız katkısı şeklinde yorumlamak ihtiyat gerektirir.

Eğim grafiklerinin temel mesajı nedir?

Şekil 2 iki ayrı etkileşim grafiği içeriyor. İlk grafik bilgi içerik kalitesi, ikinci grafik veri entegrasyonu ile yenilikçi performans arasındaki ilişkinin farklı özümseme kapasitesi düzeylerinde nasıl değiştiğini gösteriyor.

Kaynakta düşük ACAP kırmızı, ortalama ACAP mavi ve yüksek ACAP yeşil çizgiyle temsil ediliyor. Her iki grafikte de yüksek özümseme kapasitesi düzeyinde eğim daha pozitiftir. Kaynak çalışmanın yorumu, yüksek ACAP'a sahip otellerin kaliteli veya entegre bilgiyi yenilikçi çıktılara dönüştürmede daha başarılı olabileceğidir.

Bu grafikler kesitsel PLS-SEM etkileşim sonuçlarının görsel sunumudur; zaman içinde gerçekleştirilen bir müdahaleyi veya özümseme kapasitesinin artırılmasının deneysel sonucunu göstermez.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Analitik karar verme kültürü yenilikçi performansla pozitif ve anlamlı ilişkilidir.
• İş süreçlerinde bilgi kullanımı yenilikçi performansla pozitif ve anlamlı ilişkilidir.
• Bilgi erişim kalitesi yenilikçi performansla pozitif ve anlamlı ilişkilidir.
• Bilgi içerik kalitesi yenilikçi performansla pozitif ve anlamlı ilişkilidir.
• Analitik yeteneklerin doğrudan yolu bu örneklemde anlamlı değildir.
• Veri entegrasyonunun doğrudan yolu bu örneklemde anlamlı değildir.
• Özümseme kapasitesi, bilgi içerik kalitesi ile yenilikçi performans arasındaki ilişkiyi pozitif yönde düzenlemiştir.
• Özümseme kapasitesi, veri entegrasyonu ile yenilikçi performans arasındaki ilişkiyi pozitif yönde düzenlemiştir.

Çalışmanın desteklemediği, test etmediği veya kanıtlamadığı sonuçlar

• İş zekâsına yatırım yapmanın otomatik olarak otel yeniliklerini artıracağını kanıtlamıyor.
• Gelişmiş analitik araçların tek başına daha yüksek yenilikçi performans oluşturduğunu göstermiyor.
• Veri entegrasyonunun tek başına yeniliği artırdığını göstermiyor.
• Özümseme kapasitesinin bütün BI yeteneklerinin etkisini güçlendirdiğini göstermiyor.
• 470 katılımcıdaki ilişkilerin Mısır'daki bütün otellere veya diğer ülkelerdeki otel sektörlerine doğrudan genellenebileceğini göstermiyor.
• BI yeteneklerinin yeniliğe nedensel olarak yol açtığını kanıtlamıyor.
• Otelin finansal performansı, müşteri memnuniyeti veya kârlılığında belirli bir artış hesaplamıyor.
• Belirli bir BI yazılımının veya yapay zekâ ürününün diğerlerinden daha başarılı olduğunu test etmiyor.

Türkiye açısından nasıl okunmalı?

Çalışma Türkiye'deki otellerden veri toplamamıştır. Sonuçlar Mısır'daki dört ve beş yıldızlı otellerin yönetici ve süpervizör örneklemine dayanmaktadır.

Türkiye'deki otellerde benzer bir model test edilecekse yalnız BI yazılımının bulunup bulunmadığı değil; verinin kalitesi, departmanlar arasında erişilebilirliği, karar süreçlerine gerçekten ne ölçüde girdiği, yöneticilerin analitik kültürü ve kuruluşun yeni bilgiyi öğrenip uygulama kapasitesi birlikte ölçülmelidir.

Türkiye bağlamında otel büyüklüğü, zincir veya bağımsız otel yapısı, dijital olgunluk, konaklama segmenti, organizasyon kültürü ve teknoloji altyapısı da ilişkilerin gücünü değiştirebilecek ek bağlamsal faktörler olarak ayrıca sınanmalıdır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Araştırma tasarımı ve veri toplama

Araştırma nicel, kesitsel ve çevrimiçi anket tabanlıdır. Veri toplama Temmuz–Eylül 2025 arasında Mısır'daki dört ve beş yıldızlı otellerde gerçekleştirilmiştir.

Anket bağlantısı veya QR kodu hedef otellerdeki yöneticilere ulaştırılmış ve yöneticilerin bunu süpervizörler ile bölüm yöneticilerine iletmeleri istenmiştir. Araştırma özellikle üst ve orta düzey yöneticileri ve süpervizörleri hedeflemiştir.

Toplam 470 geçerli yanıt elde edilmiştir. Katılımcıların yaklaşık %55'i ön büro, pazarlama, insan kaynakları ve konuk ilişkileri gibi müşteriyle temas eden veya idari birimlerde; yaklaşık %45'i yiyecek-içecek, housekeeping, finans, bilgi teknolojileri ve otel operasyonları gibi operasyonel veya teknik birimlerde çalışmıştır.

Yaş ve cinsiyet gibi hassas demografik sorular dışında çevrimiçi anketin bütün değişken maddelerine yanıt verilmesi zorunlu tutulmuştur.

Değişkenler nasıl ölçüldü?

Çoğu ölçek beşli Likert yapısında değerlendirilmiştir. Veri entegrasyonu maddeleri Ek A'da iki uçlu durumların 1–7 arasında karşılaştırıldığı ayrı bir formatla sunulmaktadır.

İçerik geçerliliği nasıl kontrol edildi?

Anket maddeleri 8 otel yöneticisi ve 10 akademisyen olmak üzere toplam 18 uzman tarafından açıklık, uygunluk ve içerik açısından değerlendirilmiştir. Kaynak, uzman değerlendirmesi sonrasında madde değişikliği yapılmasına gerek duyulmadığını bildirmektedir.

Ortak yöntem yanlılığı nasıl değerlendirildi?

Harman tek faktör testinde ilk faktör toplam varyansın %35,57'sini açıklamıştır. Kaynak bunu %50 eşiğinin altında olduğu için ciddi ortak yöntem yanlılığına karşı destekleyici bir bulgu olarak yorumlamaktadır.

Madde düzeyindeki varyans şişirme faktörleri (VIF) 1,288 ile 4,821 arasında raporlanmıştır ve kaynak bunların 5,0 sınırının altında olmasını ciddi çoklu doğrusal bağlantı sorunu bulunmadığı şeklinde değerlendirmektedir.

Neden PLS-SEM kullanıldı?

Modelde altı dışsal BI yapısı, bir sonuç değişkeni ve bir moderatör bulunduğu için araştırmacılar modeli görece karmaşık ve tahmin odaklı olarak değerlendirmiştir. Analiz SmartPLS 4 ile gerçekleştirilmiş ve 5000 bootstrap yinelemesi kullanılmıştır.

İlk aşamada ölçüm modeli, ikinci aşamada yapısal model değerlendirilmiştir.

Ölçüm modeli sonuçları

Kaynak bütün faktör yüklerinin 0,70'in, bütün AVE değerlerinin de 0,50'nin üzerinde olduğunu bildiriyor ve bu sonuçları yakınsak geçerlilik açısından yeterli kabul ediyor.

HTMT sonuçlarında önemli bir kaynak içi uyuşmazlık

Çalışmanın metni bütün HTMT oranlarının 0,85'in altında olduğunu ve ayrışma geçerliliğini desteklediğini belirtmektedir. Ancak kaynak Tablo 3'te birden fazla değer 0,85'in üzerindedir.

Dolayısıyla kaynağın “all HTMT values were below 0.85” ifadesi kendi Tablo 3'üyle uyumlu değildir. Bu özellikle birbirine yakın yapıların ampirik olarak tamamen ayrıştığı yönündeki iddianın ihtiyatlı değerlendirilmesini gerektirir.

Yapısal model göstergeleri

Kaynak bu değerleri modelin yüksek açıklama ve tahmin gücüne sahip olduğu yönünde yorumlamaktadır. Ancak R² değeri nedensellik göstergesi değildir ve HTMT sonuçlarındaki yukarıdaki raporlama sorunu modelin psikometrik yorumunda ayrıca dikkate alınmalıdır.

Doğrudan yapısal yollar

Özümseme kapasitesinin moderasyon sonuçları

Kaynak içindeki sayısal ve etiketleme uyuşmazlıkları

• Metin bütün HTMT değerlerinin 0,85'in altında olduğunu söylerken Tablo 3'te beş değer 0,85'in üzerindedir.
• Tablo 4 veri entegrasyonu → yenilikçi performans katsayısını +0,043 verirken sonuç metninde −0,043 olarak yazılmıştır.
• H2 için Tablo 4 p = 0,023 verirken sonuç paragrafında p < 0,001 ifadesi bulunmaktadır.
• Hipotez geliştirme sırasına göre analitik yetenekler H11, veri entegrasyonu H12 olmalıdır; Tablo 4'te iki etiket ters sırada verilmiştir.
• Analitik yetenekler ölçeğinde AC1 kodu iki kez kullanılmış, AC2 kodu görünmemektedir.
• Literatür bölümünün bir kısmında analitik karar verme kültürü ve analitik yetenekler için aynı “AC” kısaltması kullanılmaktadır; ampirik modelde karar kültürü AD olarak kodlanmıştır.
• NFI = 0,921 değerlendirmesinde kaynak kabul sınırını 0,090 olarak yazmıştır; bu değer burada kaynakta bulunduğu şekliyle not edilmiştir.

Çalışmanın temel sınırlılıkları

Kesitsel tasarım: Veriler tek bir zaman aralığında toplandığı için değişkenler arasındaki zamansal sıra ve nedensellik belirlenemez.

Tek ülke ve otel segmenti: Örneklem Mısır'daki dört ve beş yıldızlı otellerle sınırlıdır. Küçük oteller, farklı ülkeler veya farklı hizmet sektörlerinde ilişkiler değişebilir.

Öz-bildirim verisi: BI yetenekleri, özümseme kapasitesi ve yenilikçi performans aynı katılımcıların değerlendirmelerine dayanmaktadır. Ortak yöntem yanlılığı kontrolleri uygulanmış olsa da tek kaynaklı ölçüm riski tamamen ortadan kalkmaz.

Model dışında kalan değişkenler: Otel büyüklüğü, mülkiyet biçimi, dijital olgunluk, kurum kültürü ve teknolojik olgunluk ana modele kontrol veya moderatör olarak dahil edilmemiştir.

Moderasyon seçicidir: ACAP yalnız iki BI yolu için beklenen pozitif moderasyonu göstermiştir. Bu nedenle özümseme kapasitesi genel bir “bütün BI etkilerini güçlendiren” mekanizma olarak sunulmamalıdır.

Ayrışma geçerliliği raporlaması: HTMT tablosundaki değerlerle metindeki “bütün değerler 0,85'in altındadır” iddiası uyuşmadığından ölçüm modelinin ayrışma geçerliliği konusunda kaynak yorumundan daha temkinli olunmalıdır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Tam özgün çalışma adı: From Business Intelligence to Innovative Performance: The Moderating Role of Absorptive Capacity in the Hotel Industry

Yazarlar: Ibrahim A. Elshaer; Chokri Kooli; Alaa M. S. Azazz; Hani Alshaiti.

Yazar sırası: Ibrahim A. Elshaer birinci, Chokri Kooli ikinci, Alaa M. S. Azazz üçüncü ve Hani Alshaiti dördüncü yazardır.

Eş katkı/eş birinci yazar: Kaynakta eş katkı veya eş birinci yazarlık bildirimi bulunmamaktadır.

Sorumlu yazarlar: Ibrahim A. Elshaer ve Chokri Kooli.

Kurumlar: Ibrahim A. Elshaer — Department of Management, College of Business Administration, King Faisal University, Al-Ahsa, Saudi Arabia. Chokri Kooli — Department of Management, Faculty of Social Sciences, Royal Military College of Canada, Kingston, Ontario, Canada. Alaa M. S. Azazz — Social Studies Department, College of Art, King Faisal University, Al-Ahsa, Saudi Arabia. Hani Alshaiti — Accounting Department, College of Business Administration, King Faisal University, Al-Ahsa, Saudi Arabia.

Dergi: Administrative Sciences.

Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland.

Cilt / sayı / makale: 16(6), 297.

DOI: 10.3390/admsci16060297

Gönderim tarihi: 5 Mayıs 2026.

Revizyon tarihi: 12 Haziran 2026.

Kabul tarihi: 17 Haziran 2026.

Yayın tarihi: 20 Haziran 2026.

Kaynak türü: Kesitsel, nicel, anket tabanlı ampirik araştırma; PLS-SEM ve moderasyon analizi.

Hakemlik durumu: Çalışma hakemli Administrative Sciences dergisinde yayımlanmış araştırma makalesidir.

Resmî yayın bağlantısı:Resmî DOI sayfası

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Finansman: Çalışma, King Faisal University Deanship of Scientific Research, Vice Presidency for Graduate Studies and Scientific Research tarafından KFU262428 proje numarasıyla desteklenmiştir.

Etik: Araştırmanın Helsinki Bildirgesi'ne uygun yürütüldüğü ve King Faisal University bilimsel araştırma etik komitesi tarafından KFU-262428 protokol koduyla 25 Nisan 2025 tarihinde onaylandığı belirtilmiştir.

Bilgilendirilmiş onam: Araştırmaya katılan bütün kişilerden bilgilendirilmiş onam alındığı bildirilmiştir.

Veri erişilebilirliği: Çalışmanın özgün katkılarının makale içinde bulunduğu ve ek soruların sorumlu yazarlara yöneltilebileceği belirtilmiştir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma I.A.E.; yöntem I.A.E. ve A.M.S.A.; yazılım A.M.S.A.; doğrulama C.K. ve A.M.S.A.; formal analiz I.A.E. ve A.M.S.A.; kaynaklar ve veri kürasyonu C.K. ve A.M.S.A.; ilk taslak I.A.E., C.K. ve H.A.; gözden geçirme ve düzenleme I.A.E. ve H.A.; görselleştirme A.M.S.A.; proje yönetimi I.A.E.; finansman edinimi I.A.E. ve H.A. tarafından gerçekleştirilmiştir.

Bu Verianla içeriğindeki bilimsel yöntem, örneklem, ölçekler, faktör yükleri, HTMT değerleri, yapısal yol katsayıları, moderasyon sonuçları ve sınırlılıklar yüklenen özgün çalışmaya dayanmaktadır. Dış bibliyografik kontrol yalnız yayın kimliğini doğrulamak için kullanılmış; ana bilimsel içeriğe dışarıdan yeni sonuç, mekanizma veya istatistik eklenmemiştir.

Araştırma, iş zekâsı yetenekleri ile yenilikçi performans arasındaki istatistiksel ilişkileri incelemektedir. Kesitsel öz-bildirim tasarımı nedeniyle BI sistemlerinin yeniliğe neden olduğu, özümseme kapasitesinin artırılmasının yenilik performansını kesin olarak yükselteceği veya belirli bir teknoloji yatırımının ekonomik getirisi olduğu sonucu çıkarılamaz.

Kaynağın ölçüm modelinde önemli bir raporlama problemi bulunmaktadır: metin bütün HTMT değerlerinin 0,85'in altında olduğunu belirtmesine rağmen Tablo 3'te 0,85'in üzerinde birden fazla değer bulunmaktadır. Ayrıca veri entegrasyonu yolunun işareti, H2 p değeri, H11/H12 hipotez numaralandırması ve analitik yetenek maddelerinin kodlanmasında kaynak içi farklılıklar vardır. Verianla bu uyuşmazlıkları sessizce düzeltmemiştir.