أولاً: الأهداف العامة للدورة
- تعريف المشاركين بمفاهيم جودة البيانات وأهمية قياسها في تحسين الأداء المؤسسي.
- تمكين المشاركين من فهم مؤشرات قياس جودة البيانات وتطبيقها بشكل عملي على البيانات المؤسسية.
- تعليم المشاركين كيفية تحليل البيانات باستخدام مؤشرات الجودة المختلفة مثل الدقة، الاكتمال، التناسق، والتوقيت.
- تمكين المشاركين من استخدام أدوات التحليل لقياس وتحسين جودة البيانات بطرق فعّالة.
- تطوير مهارات المشاركين في استخدام المؤشرات لتحسين جودة البيانات وتحليل المشاكل المتعلقة بها.
- تعزيز قدرة المشاركين على اتخاذ قرارات مبنية على بيانات عالية الجودة باستخدام مؤشرات قياس الجودة.
ثانيًا: محاور البرنامج التدريبي
اليوم الأول: مقدمة في جودة البيانات وأهميتها
- تعريف جودة البيانات: فهم معايير جودة البيانات الأساسية مثل الدقة، الاكتمال، والتناسق.
- أهمية قياس جودة البيانات: كيف تؤثر جودة البيانات على اتخاذ القرارات المؤسسية وتخطيط الاستراتيجيات.
- مؤشرات قياس جودة البيانات: تقديم أهم المؤشرات مثل الدقة، التناسق، الاكتمال، التوقيت، وغيرها.
- التحديات المرتبطة بجودة البيانات: استعراض المشكلات الشائعة في البيانات مثل الأخطاء، البيانات المفقودة أو التكرار.
- دراسة حالة: تحليل حالة عملية لتحسين جودة البيانات باستخدام المؤشرات المناسبة.
اليوم الثاني: مؤشرات قياس جودة البيانات
- الدقة (Accuracy): كيفية قياس مدى تطابق البيانات مع الواقع أو القيم الفعلية.
- الاكتفاء (Completeness): كيفية تقييم مدى اكتمال البيانات وما هي التأثيرات المترتبة على نقص البيانات.
- التناسق (Consistency): كيفية تحليل التناسق بين البيانات عبر الأنظمة المختلفة والتأكد من عدم وجود تعارضات.
- التوقيت (Timeliness): كيفية قياس مدى تحديث البيانات في الوقت المناسب وتأثير ذلك على قرارات الأعمال.
- الاتساق (Uniformity): تطبيق تقنيات لقياس مدى تطابق البيانات عبر الأنظمة المختلفة في المؤسسة.
- دراسة حالة: استعراض نتائج استخدام مؤشرات الجودة في بيانات عملاء مؤسسة معينة.
اليوم الثالث: استخدام أدوات التحليل لتحسين جودة البيانات
- أدوات التحليل لإزالة الأخطاء: تعلم كيفية استخدام أدوات مثل OpenRefine و Trifacta لتحليل البيانات وتصحيح الأخطاء.
- أدوات إزالة التكرار: استعراض أدوات وتقنيات مثل Fuzzy Matching لإزالة البيانات المكررة وتحسين الدقة.
- تحليل البيانات باستخدام الأدوات: تطبيق أدوات مثل Power BI و Tableau لقياس وتحليل مؤشرات الجودة في البيانات.
- التصفية والتحقق من صحة البيانات: تعلم كيفية استخدام التحقق التلقائي لتحسين تناسق البيانات وضمان صحتها.
- دراسة حالة: استخدام أدوات التحليل لتحسين جودة بيانات الموردين في مؤسسة معينة.
اليوم الرابع: التحليل التنبؤي لتحسين جودة البيانات
- مقدمة في التحليل التنبؤي: كيف يمكن استخدام التحليل التنبؤي لتحسين جودة البيانات في المستقبل بناءً على الأنماط والاتجاهات الحالية.
- تقنيات التنبؤ باستخدام البيانات: كيفية استخدام نموذج الانحدار و الشبكات العصبية لتحليل بيانات الجودة وتحسين التنبؤات المستقبلية.
- استخدام الذكاء الاصطناعي: تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي لتحسين جودة البيانات وتحليل الأنماط المستقبلية.
- التحليل التنبؤي للبيانات المفقودة: كيفية ملء البيانات المفقودة باستخدام تقنيات التحليل التنبؤي.
- دراسة حالة: تطبيق نموذج تنبؤي لتحسين جودة بيانات الزبائن في قطاع التجارة الإلكترونية.
اليوم الخامس: مراقبة جودة البيانات وتحليل مستمر
- مراقبة مستمرة لجودة البيانات: استراتيجيات وأدوات لرصد جودة البيانات في الوقت الفعلي باستخدام أدوات مثل QlikView و Power BI.
- تحليل الانحرافات: كيفية استخدام التحليل الإحصائي لاكتشاف الانحرافات في جودة البيانات والعمل على معالجتها.
- التقارير والتحليل التفاعلي: تعلم كيفية إعداد تقارير تفاعلية تعرض مؤشرات جودة البيانات وتحليلها بطرق مرنة.
- الأمان والخصوصية: دراسة أهمية ضمان أمان البيانات وحمايتها أثناء قياس الجودة.
- التكامل بين أدوات التحليل وجودة البيانات: كيفية دمج تقنيات التحليل التنبؤي والتحليل البياني لتحسين جودة البيانات بشكل مستمر.
- دراسة حالة: تطبيق تقنيات التحليل المستمر لتحسين جودة بيانات العملاء باستخدام Power BI وتقارير تحليلية.