تحليلات البيانات لذكاء الأعمال

ال تحليلات البيانات لذكاء الأعمال تُزوّد هذه الدورة المشاركين بالمعرفة والمهارات العملية اللازمة لتحويل البيانات إلى رؤى قيّمة تُسهم في اتخاذ قرارات أعمال أكثر ذكاءً. من خلال إتقان أدوات وتقنيات تحليل البيانات، سيتمكن المحترفون من تحسين الأداء والكفاءة وتشجيع الابتكار في جميع أنحاء المؤسسة. سواء كنت تسعى إلى تحسين عائد الاستثمار التسويقي، أو تحسين العمليات، أو تحسين تجارب العملاء، ستساعدك هذه الدورة على الاستفادة من البيانات لتحقيق نتائج أعمال فعّالة.

مقدمة:
في عالمنا اليوم الذي يعتمد على البيانات، يجب أن تتمكن الشركات من اتخاذ قرارات مدروسة بسرعة للحفاظ على قدرتها التنافسية. يُعدّ ذكاء الأعمال (BI) أمرًا بالغ الأهمية لتحويل البيانات الخام إلى رؤى عملية تُسهم في اتخاذ القرارات الاستراتيجية. تحليلات البيانات لذكاء الأعمال دورة مصممة لتزويد المهنيين بالمهارات والأدوات اللازمة للاستفادة من تحليلات البيانات لتحسين نتائج الأعمال. توفر هذه الدورة فهمًا متعمقًا لكيفية استخدام تحليلات البيانات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والرؤى العملية، مما يساعد الشركات على تحسين عملياتها، وتحسين تجارب عملائها، وتحقيق النمو.

سيتعلم المشاركون كيفية تحليل البيانات وتفسير النتائج واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات والتي تعمل على تعزيز كفاءة المنظمة وربحيتها والتوجه الاستراتيجي العام.

الفئات المستهدفة:

• محللو الأعمال ومحللو البيانات
• المديرون والمسؤولون التنفيذيون الذين يتطلعون إلى تنفيذ عملية صنع القرار القائمة على البيانات
• متخصصو تكنولوجيا المعلومات وعلماء البيانات الذين يعملون على حلول ذكاء الأعمال
• مديري التسويق والمبيعات والعمليات
• مديري المنتجات ومستشاري الاستراتيجية
• المستشارون والمستشارون ومحترفو هندسة البيانات
• الأفراد الذين يتطلعون إلى بناء حياتهم المهنية في مجال الاستخبارات التجارية وتحليلات البيانات

أهداف الدورة:
في نهاية هذه الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:

• فهم المفاهيم الأساسية لتحليلات البيانات وذكاء الأعمال.
• تعرف على كيفية جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها إلى تنسيقات قابلة للاستخدام للتحليل.
• استخدم تقنيات وأدوات تصور البيانات لتمثيل بيانات الأعمال بشكل فعال.
• استكشف أنواعًا مختلفة من تحليلات البيانات، بما في ذلك التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والإرشادية.
• استخدم أدوات ذكاء الأعمال لاستخراج رؤى من مجموعات البيانات والتقارير الكبيرة.
• اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات والتي تساهم في نمو الأعمال وتحسين الأداء وخفض التكاليف.
• تطوير مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) ولوحات المعلومات لمراقبة أداء الأعمال.
• تنفيذ استراتيجيات تعتمد على البيانات عبر وظائف الأعمال المختلفة مثل التسويق والعمليات والتمويل.

الكفاءات المستهدفة:

• تقنيات تحليل البيانات وتصورها
• أدوات وتقنيات استخبارات الأعمال
• التحليلات التنبؤية والوصفية
• اتخاذ القرارات القائمة على البيانات
• إدارة البيانات وحوكمة البيانات
• قياس الأداء باستخدام المقاييس الرئيسية (KPIs)
• تكامل استراتيجية الأعمال والتحليلات
• التواصل الفعال للرؤى التحليلية
• حل المشكلات والتفكير التحليلي

محتوى الدورة:

الوحدة 1: مقدمة لتحليلات البيانات وذكاء الأعمال

• ما هو تحليل البيانات وذكاء الأعمال (BI)؟
• دور البيانات في اتخاذ القرارات التجارية والميزة التنافسية
• المكونات الرئيسية لنظام تحليل البيانات: جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها وتصورها
• نظرة عامة على دورة حياة BI: من اكتساب البيانات إلى تقديم الرؤى
• أهمية ثقافة البيانات داخل المؤسسات
• أمثلة واقعية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

الوحدة 2: جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها

• أهمية جودة البيانات: تحديد البيانات الملوثة ومعالجتها
• طرق جمع البيانات: الاستطلاعات، والبيانات المعاملاتية، وكشط الويب، وواجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات
• تقنيات تنظيف البيانات: إزالة البيانات المكررة، ومعالجة القيم المفقودة، وتصحيح الأخطاء
• تحويل البيانات: التطبيع والتجميع وإنشاء الحقول المحسوبة
• الأدوات والتقنيات لجمع البيانات وإعدادها (على سبيل المثال، SQL، Excel، Python، أدوات ETL)
• دراسة الحالة: تنظيف مجموعة البيانات وتحويلها للتحليل

الوحدة 3: تصور البيانات وإعداد التقارير

• قوة التصور البياني للبيانات في توصيل الأفكار
• المبادئ الأساسية لتصور البيانات: الوضوح والبساطة وسرد القصص
• أدوات وتقنيات التصور الشائعة: المخططات الشريطية، والرسوم البيانية الخطية، والمخططات الدائرية، والخرائط الحرارية، ومخططات التشتت، ولوحات المعلومات
• أدوات تصور البيانات: Tableau، Power BI، Google Data Studio، وغيرها.
• إنشاء لوحات معلومات فعالة لمراقبة أداء الأعمال
• دراسة الحالة: بناء لوحة معلومات لتتبع مقاييس الأعمال الرئيسية (على سبيل المثال، المبيعات، ورضا العملاء)

الوحدة 4: أنواع تحليلات البيانات

• التحليلات الوصفية: فهم الأداء الماضي وتحديد الاتجاهات
• التحليلات التشخيصية: تحديد الأسباب وراء الاتجاهات ونتائج الأعمال
• التحليلات التنبؤية: التنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات المستقبلية باستخدام النماذج الإحصائية
• التحليلات الوصفية: التوصية بالإجراءات بناءً على رؤى البيانات لتحسين النتائج
• حالات الاستخدام لكل نوع من أنواع التحليلات في اتخاذ القرارات التجارية
• أدوات لإجراء أنواع مختلفة من التحليلات: R، Python، SAS، وما إلى ذلك.
• دراسة حالة: تطبيق التحليلات التنبؤية على سلوك العملاء في قطاع التجزئة

الوحدة 5: أدوات ومنصات استخبارات الأعمال

• نظرة عامة على أدوات ومنصات الاستخبارات التجارية الرائدة:
  • لوحة:التحليلات البصرية وذكاء الأعمال
  • باور بي آي:نمذجة البيانات وتحليلها وتصورها
  • استوديو بيانات جوجل:لوحات معلومات تفاعلية وإعداد التقارير
  • كليك:التحليلات الترابطية وتصور البيانات
• كيفية اختيار أداة BI المناسبة لاحتياجات مؤسستك
• الميزات الرئيسية لمنصات BI: التكامل مع مصادر البيانات، وواجهات سهلة الاستخدام، وميزات التعاون
• تمارين عملية: إنشاء التقارير ولوحات المعلومات الأساسية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
• دراسة الحالة: اختيار أداة BI المناسبة لمشكلة تجارية محددة

الوحدة 6: تطوير مؤشرات الأداء الرئيسية ولوحات المعلومات

• تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية: المقاييس الرئيسية لقياس النجاح في العمليات التجارية
• أنواع مؤشرات الأداء الرئيسية: المؤشرات المتأخرة مقابل المؤشرات الرائدة، والمقاييس الكمية مقابل المقاييس النوعية
• بناء مؤشرات الأداء الرئيسية الفعالة بما يتماشى مع أهداف العمل
• إنشاء لوحات معلومات تفاعلية لتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية وأداء الأعمال
• استخدام تصورات البيانات لعرض مؤشرات الأداء الرئيسية بشكل فعال لأصحاب المصلحة
• مشروع عملي: تطوير لوحة معلومات لمراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية التشغيلية أو المالية

الوحدة 7: اتخاذ القرارات القائمة على البيانات في وظائف الأعمال

• تطبيق تحليلات البيانات على مجالات الأعمال الرئيسية:
  • تسويق: تقسيم العملاء، وتحليل أداء الحملة، وتحسين عائد الاستثمار
  • مبيعات: تحليل تحويل العملاء المحتملين، وتوقعات المبيعات، وإدارة خطوط الأنابيب
  • تمويل: التقارير المالية والميزانية وتحليل الربحية
  • العمليات: تحسين المخزون، وتحليل سلسلة التوريد، وكفاءة الإنتاج
• دراسة حالة: دراسة حالة عمل لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات في مجال التسويق
• كيفية تفسير النتائج التحليلية وتطبيقها لحل تحديات الأعمال
• إنشاء استراتيجيات تعتمد على البيانات لتحسين نتائج الأعمال

الوحدة 8: تنفيذ استراتيجيات تحليل البيانات في جميع أنحاء المؤسسة

• تطوير استراتيجية تحليل البيانات التي تتوافق مع أهداف العمل
• بناء فريق تحليلات: الأدوار والمسؤوليات (محللي البيانات، علماء البيانات، مطوري BI)
• التغلب على الحواجز التي تحول دون اعتماد تحليلات البيانات: صوامع البيانات، ونقص المهارات، والمقاومة التنظيمية
• دمج تحليلات البيانات في عمليات صنع القرار عبر الأقسام
• إدارة التغيير وبناء ثقافة تعتمد على البيانات داخل المنظمة
• دراسة حالة: كيف قامت شركة بدمج تحليلات البيانات في عملياتها لتحسين أداء الأعمال

الوحدة 9: الاتجاهات الناشئة في تحليلات البيانات وذكاء الأعمال

• صعود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التحليلات
• أدوات الأتمتة والخدمة الذاتية لذكاء الأعمال: تمكين مستخدمي الأعمال من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات
• سرد القصص بالبيانات: توصيل الأفكار بفعالية إلى أصحاب المصلحة
• الدور المتزايد للبيانات الضخمة في استخبارات الأعمال: التحليلات في الوقت الفعلي وبحيرات البيانات
• مستقبل الذكاء الاصطناعي: التحليلات التنبؤية، والحوسبة السحابية، والواقع المعزز
• كيفية البقاء في صدارة الاتجاهات في مجال تحليلات البيانات وذكاء الأعمال

المشروع النهائي والتطبيق العملي:

• سيعمل المشاركون على دراسة حالة عمل واقعية لتحليل البيانات وبناء التصورات وتطوير الأفكار التي تقود قرارات العمل.
• من جمع البيانات وتنظيفها إلى إعداد التقارير والتصور وتقديم النتائج.
• سيتم عرض المشروع على الأقران والمدربين للحصول على ردود الفعل والتقييم.

التقييم النهائي والشهادة:

• مراجعة المفاهيم والتقنيات والأدوات الرئيسية التي تم تناولها في الدورة
• تمارين عملية لتقييم تطبيق تحليلات البيانات ومهارات الذكاء الاصطناعي
• التقييم النهائي للمشروع وردود الفعل
• يتم منح الشهادة عند إكمال الدورة بنجاح