أولاً: الأهداف العامة للدورة
- تعريف المشاركين بمفهوم ذكاء الأعمال المتقدم وكيفية استخدامه في تحليل البيانات الكبيرة المعقدة ودعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
- تمكين المشاركين من تطبيق التحليل التنبؤي و التحليل الإحصائي المتقدم باستخدام أدوات ذكاء الأعمال مثل Power BI و Tableau.
- تعليم المشاركين كيفية تصميم لوحات معلومات تفاعلية ومتقدمة لقياس الأداء المؤسسي باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs).
- تمكين المشاركين من إجراء تحليلات متقدمة للأداء عبر فئات البيانات المختلفة وتحديد الفرص والتحديات في المؤسسة.
- تعزيز قدرة المشاركين على استخدام التصورات البيانية المتقدمة لتحليل الأداء وتحقيق التحسين المستمر.
- تزويد المشاركين بالمعرفة والأدوات اللازمة لتطبيق التحليل الزمني و التحليل التنبؤي في سياق الأداء المؤسسي.
ثانيًا: محاور البرنامج التدريبي
اليوم الأول: مقدمة في ذكاء الأعمال المتقدم
- مفهوم ذكاء الأعمال المتقدم: التعريف بـ ذكاء الأعمال المتقدم (Advanced BI) وكيفية استخدامه لتحليل البيانات الكبيرة والمتقدمة.
- الفرق بين ذكاء الأعمال التقليدي والمتقدم: التمييز بين الأدوات الأساسية (مثل التقارير البسيطة) و التحليلات المتقدمة باستخدام الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي.
- دور التحليل المتقدم في المؤسسات: كيف يمكن لذكاء الأعمال المتقدم أن يساعد المؤسسات في اتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على بيانات دقيقة.
- أدوات وتقنيات ذكاء الأعمال المتقدم: التعريف بـ Power BI و Tableau كأدوات رئيسية للتحليل المتقدم وتحليل الأداء.
- دراسة حالة: تحليل بيانات مبيعات باستخدام الأدوات المتقدمة في Power BI و Tableau.
اليوم الثاني: التحليل الإحصائي المتقدم وتحليل الأداء
- التحليل الإحصائي المتقدم: كيفية استخدام الانحدار الخطي، التحليل العنقودي، و التحليل متعدد المتغيرات لفهم العلاقات بين البيانات.
- التحليل التنبؤي: تطبيق التحليل التنبؤي لتوقع الأداء المستقبلي باستخدام التعلم الآلي و خوارزميات التنبؤ في أدوات Power BI و Tableau.
- مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs): تعلم كيفية تحديد وبناء مؤشرات الأداء الرئيسية المتقدمة لقياس الأداء بشكل دقيق وفعال.
- استخدام أدوات التحليل المتقدم: استخدام الأدوات المتقدمة في Power BI و Tableau لتطبيق التحليل الإحصائي المتقدم والتنبؤ بالأداء.
- دراسة حالة: بناء نموذج تنبؤي باستخدام Power BI لتحليل الأداء المالي وتوقع الإيرادات المستقبلية.
اليوم الثالث: تحليل البيانات الكبيرة وتحليل الأداء المؤسسي
- تحليل البيانات الكبيرة (Big Data): كيفية التعامل مع البيانات الكبيرة و البيانات غير الهيكلية باستخدام أدوات ذكاء الأعمال.
- دمج البيانات المتعددة: دمج البيانات من مصادر مختلفة مثل البيانات الداخلية و البيانات الخارجية للحصول على رؤية شاملة للأداء المؤسسي.
- التصور البياني المتقدم: إنشاء رسوم بيانية متقدمة مثل الخرائط الحرارية، مخططات الأعمدة المتعددة، و الخرائط التفاعلية لتحليل الأداء عبر المناطق الجغرافية.
- تحليل الأداء عبر فئات متعددة: كيفية تحليل الأداء في القطاعات المختلفة مثل المالية، الموارد البشرية، و التسويق باستخدام الأدوات المتقدمة.
- دراسة حالة: تحليل الأداء في قطاعات متعددة باستخدام Power BI و Tableau.
اليوم الرابع: إنشاء لوحات معلومات تفاعلية متقدمة
- تصميم لوحات المعلومات المتقدمة: كيفية تصميم لوحات معلومات تفاعلية باستخدام Power BI و Tableau لعرض الأداء المؤسسي.
- استخدام الفلاتر والشرائح التفاعلية: كيفية استخدام الفلاتر و الشرائح لتمكين المستخدمين من استكشاف الأداء وتحليل البيانات حسب احتياجاتهم.
- التصور المتقدم للأداء الزمني: كيفية تحليل الأداء عبر الزمن باستخدام مخططات الخطوط الزمنية و مخططات التنبؤ الزمني.
- **تحليل الأداء باستخدام الـ Drill-Down: تعلم كيفية استخدام تقنية Drill-Down للتعمق في البيانات وتحليل تفاصيل الأداء المؤسسي.
- دراسة حالة: بناء لوحة معلومات تفاعلية لقياس أداء الحملات التسويقية باستخدام أدوات التحليل المتقدمة.
اليوم الخامس: التحليل التنبؤي وتحليل النتائج باستخدام الذكاء الاصطناعي
- التحليل التنبؤي باستخدام الذكاء الاصطناعي: تطبيق تقنيات التعلم الآلي و الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الأداء بشكل أعمق وتوقع الاتجاهات المستقبلية.
- تحليل النماذج التنبؤية: كيفية إنشاء نماذج تنبؤية لتوقع الأداء المستقبلي باستخدام خوارزميات الانحدار و الشبكات العصبية.
- تحليل الأداء عبر الفترات الزمنية: كيفية تحليل البيانات عبر فترات زمنية طويلة واستخدام النماذج التنبؤية لمواكبة التغيرات المستقبلية.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليل المتقدم: كيفية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل الأداء المؤسسي وتحقيق نتائج قابلة للتنفيذ.
- دراسة حالة: تطبيق التحليل التنبؤي لتحليل بيانات العملاء وتوقع سلوكياتهم المستقبلية باستخدام أدوات Power BI و Tableau.