الدورات التدريبية في إدارة البيانات

DM3924 - الدورة التدريبية: أتمتة إدارة البيانات - الحلول والتقنيات وتعزيز الكفاءة التشغيلية

مقدمة الدورة التدريبية / لمحة عامة:‏</h2>

<p dir="rtl">في عصر تتزايد فيه كمية البيانات وتعقيدها بشكل هائل، أصبحت أتمتة إدارة البيانات ضرورة حتمية للمؤسسات التي تسعى ‏لتحقيق الكفاءة التشغيلية، تقليل الأخطاء البشرية، وتسريع عملية اتخاذ القرارات. تتيح الأتمتة للمؤسسات التعامل مع كميات كبيرة ‏من البيانات بكفاءة، بدءًا من جمعها وتنظيفها وصولاً إلى تحليلها وتوزيعها، مما يحرر الموارد البشرية للتركيز على المهام ذات ‏القيمة المضافة. تقدم هذه الدورة التدريبية من ‏BIG BEN Training Center‏ منهجاً شاملاً يغطي المفاهيم الأساسية والتقنيات ‏المتقدمة في أتمتة إدارة البيانات، بما في ذلك أدوات ‏ETL‏ (الاستخراج، التحويل، التحميل)، أتمتة جودة البيانات، وأتمتة حوكمة ‏البيانات. ستتناول الدورة كيفية تصميم وتنفيذ مسارات عمل آلية للبيانات، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في هذا ‏المجال. تستند الدورة إلى رؤى أكاديمية وعملية من خبراء مرموقين في هندسة البيانات وأنظمة المعلومات، مثل ‏Chris Eaton‏ ‏‏(كريس إيتون)، المعروف بأعماله في البيانات الكبيرة والأنظمة الموزعة، مما يضمن محتوى غنياً بالمعرفة النظرية والتطبيقية. ‏ستمكن هذه الدورة المتدربين من قيادة مبادرات أتمتة البيانات في مؤسساتهم، مما يؤدي إلى تحسين الأداء، تعزيز الدقة، ودعم ‏الابتكار المستمر.‏</p>

<h2 dir="rtl">الفئات المستهدفة / هذه الدورة التدريبية مناسبة لـ:‏</h2>

<ul dir="rtl">
	<li>مهندسو البيانات.‏</li>
	<li>مديرو البيانات (‏Data Managers‏).‏</li>
	<li>محللو البيانات.‏</li>
	<li>مهندسو ‏DevOps‏.‏</li>
	<li>مديرو تقنية المعلومات.‏</li>
	<li>مسؤولو حوكمة البيانات.‏</li>
	<li>محللو العمليات التجارية.‏</li>
</ul>

<h2 dir="rtl">القطاعات والصناعات المستهدفة:‏</h2>

<ul dir="rtl">
	<li>الخدمات المصرفية والمالية.‏</li>
	<li>التصنيع.‏</li>
	<li>الرعاية الصحية.‏</li>
	<li>البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية.‏</li>
	<li>الاتصالات.‏</li>
	<li>الجهات الحكومية وما في حكمها.‏</li>
	<li>شركات التكنولوجيا.‏</li>
</ul>

<h2 dir="rtl">الأقسام المؤسسية المستهدفة:‏</h2>

<ul dir="rtl">
	<li>قسم تقنية المعلومات.‏</li>
	<li>إدارة البيانات.‏</li>
	<li>قسم العمليات.‏</li>
	<li>التحليلات.‏</li>
	<li>حوكمة البيانات.‏</li>
	<li>تطوير البرمجيات.‏</li>
	<li>البحث والتطوير.‏</li>
</ul>

<h2 dir="rtl">أهداف الدورة التدريبية:‏</h2>

<p dir="rtl">بنهاية هذه الدورة التدريبية، سيكون المتدرب قد أتقن المهارات التالية:‏</p>

<ul dir="rtl">
	<li>فهم مفهوم أتمتة إدارة البيانات وأهميتها.‏</li>
	<li>تحديد العمليات القابلة للأتمتة في دورة حياة البيانات.‏</li>
	<li>تصميم وتنفيذ مسارات عمل آلية لجمع البيانات.‏</li>
	<li>تطبيق أدوات ‏ETL‏ لأتمتة عمليات تحويل البيانات.‏</li>
	<li>أتمتة آليات التحقق من جودة البيانات.‏</li>
	<li>استخدام تقنيات التعلم الآلي في أتمتة البيانات.‏</li>
	<li>فهم تحديات وفوائد أتمتة حوكمة البيانات.‏</li>
	<li>تأمين بيانات المؤسسة في بيئات مؤتمتة.‏</li>
	<li>قياس كفاءة وأداء أنظمة إدارة البيانات المؤتمتة.‏</li>
	<li>تطوير استراتيجية شاملة لأتمتة البيانات.‏</li>
</ul>

<h2 dir="rtl">منهجية الدورة التدريبية:‏</h2>

<p dir="rtl">تتبنى هذه الدورة التدريبية منهجية عملية وتفاعلية، تركز على تزويد المشاركين بالمهارات اللازمة لأتمتة إدارة البيانات بفعالية. ‏يتم تقديم المحتوى من خلال مزيج من المحاضرات التفاعلية، التي تشرح المفاهيم الأساسية والتقنيات الحديثة في أتمتة البيانات، ‏وورش العمل التطبيقية المكثفة التي تتيح للمشاركين تطبيق الأدوات والمنهجيات في سيناريوهات واقعية. سيشارك المتدربون في ‏دراسات حالة مستوحاة من تحديات أتمتة البيانات الفعلية في المؤسسات، مما يمكنهم من تصميم وتنفيذ حلول آلية. يعزز العمل ‏الجماعي مهارات التعاون وتبادل الخبرات بين المتدربين، بينما تتيح الجلسات التفاعلية فرصة لطرح الأسئلة وتلقي تغذية راجعة ‏من المدربين الخبراء. يحرص ‏BIG BEN Training Center‏ على استخدام أحدث الأدوات والتقنيات في مجال أتمتة البيانات ‏لضمان اكتساب المتدربين خبرة عملية مباشرة. تهدف هذه المنهجية إلى تمكين المشاركين من قيادة مبادرات أتمتة البيانات في ‏مؤسساتهم، مما يساهم في تعزيز الكفاءة التشغيلية، وتحسين جودة البيانات، ودعم اتخاذ القرارات السريعة والدقيقة.‏</p>

<h2 dir="rtl">خريطة المحتوى التدريبي (محاور الدورة التدريبية):‏</h2>

<h3 dir="rtl">الوحدة الأولى: أساسيات أتمتة البيانات ودورها الاستراتيجي.‏</h3>

<ul dir="rtl">
	<li>مقدمة لأتمتة إدارة البيانات.‏</li>
	<li>لماذا الأتمتة: فوائدها وتحدياتها.‏</li>
	<li>دورة حياة البيانات والعمليات القابلة للأتمتة.‏</li>
	<li>دور الأتمتة في تعزيز الكفاءة التشغيلية.‏</li>
	<li>مفاهيم البيانات المتدفقة والبيانات الثابتة.‏</li>
	<li>أهمية أتمتة البيانات في التحول الرقمي.‏</li>
	<li>الاستفادة من الأتمتة لتقليل الأخطاء البشرية.‏</li>
</ul>

<h3 dir="rtl">الوحدة الثانية: أدوات وتقنيات أتمتة جمع وتحويل البيانات.‏</h3>

<ul dir="rtl">
	<li>منهجيات ‏ETL‏ (الاستخراج، التحويل، التحميل) وأتمتتها.‏</li>
	<li>أدوات أتمتة ‏ETL‏ (مثل ‏Apache NiFi، ‏Talend‏).‏</li>
	<li>أتمتة تدفقات البيانات (‏Data Pipelines‏).‏</li>
	<li>استخدام واجهات برمجة التطبيقات (‏APIs‏) لأتمتة جمع البيانات.‏</li>
	<li>أتمتة تنظيف البيانات وتوحيدها.‏</li>
	<li>التعامل مع البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة.‏</li>
	<li>أمثلة عملية على أتمتة ‏ETL‏.‏</li>
</ul>

<h3 dir="rtl">الوحدة الثالثة: أتمتة جودة البيانات وحوكمتها.‏</h3>

<ul dir="rtl">
	<li>مبادئ جودة البيانات المؤتمتة.‏</li>
	<li>أدوات أتمتة التحقق من صحة البيانات.‏</li>
	<li>إنشاء قواعد عمل آلية لجودة البيانات.‏</li>
	<li>أتمتة مراقبة جودة البيانات.‏</li>
	<li>دور أتمتة حوكمة البيانات.‏</li>
	<li>تطبيق سياسات حوكمة البيانات آلياً.‏</li>
	<li>أتمتة إدارة البيانات الوصفية (‏Metadata Management‏).‏</li>
</ul>

<h3 dir="rtl">الوحدة الرابعة: الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في أتمتة البيانات.‏</h3>

<ul dir="rtl">
	<li>مقدمة للذكاء الاصطناعي (‏AI‏) والتعلم الآلي (‏ML‏) في إدارة البيانات.‏</li>
	<li>استخدام التعلم الآلي لأتمتة تصنيف البيانات.‏</li>
	<li>أتمتة اكتشاف الأنماط والشذوذ في البيانات.‏</li>
	<li>التعلم الآلي لتحسين جودة البيانات.‏</li>
	<li>أتمتة تحليل البيانات والتنبؤات.‏</li>
	<li>تحديات وفوائد دمج ‏AI/ML‏ في أتمتة البيانات.‏</li>
	<li>أمثلة على تطبيقات ‏AI‏ في أتمتة البيانات.‏</li>
</ul>

<h3 dir="rtl">الوحدة الخامسة: تصميم وتنفيذ استراتيجيات أتمتة البيانات.‏</h3>

<ul dir="rtl">
	<li>وضع استراتيجية شاملة لأتمتة إدارة البيانات.‏</li>
	<li>اختيار الأدوات والمنصات المناسبة للأتمتة.‏</li>
	<li>إدارة المشاريع الخاصة بأتمتة البيانات.‏</li>
	<li>قياس العائد على الاستثمار (‏ROI‏) من مبادرات الأتمتة.‏</li>
	<li>تحديات أمن البيانات في البيئات المؤتمتة.‏</li>
	<li>التعامل مع التغيير وثقافة الأتمتة.‏</li>
	<li>مستقبل أتمتة إدارة البيانات والابتكارات.‏</li>
</ul>

<h2 dir="rtl">الأسئلة المتكررة:‏</h2>

<h3 dir="rtl">ما هي المؤهلات أو المتطلبات اللازمة للمشاركين قبل التسجيل في الدورة؟</h3>

<p dir="rtl">لا توجد شروط مسبقة.‏</p>

<h3 dir="rtl">كم تستغرق مدة الجلسة اليومية، وما هو العدد الإجمالي لساعات الدورة التدريبية؟</h3>

<p dir="rtl">تمتد هذه الدورة التدريبية على مدار خمسة أيام، بمعدل يومي يتراوح بين 4 إلى 5 ساعات، تشمل فترات راحة وأنشطة تفاعلية، ‏ليصل إجمالي المدة إلى 20–25 ساعة تدريبية.‏</p>

<h3 dir="rtl">سؤال للتأمل:‏</h3>

<p dir="rtl">في ظل التطور المتسارع للتقنيات، كيف يمكن للمؤسسات أن تضمن أن تبقى أنظمة أتمتة البيانات لديها مرنة وقابلة للتكيف، ‏بحيث تستطيع دمج أحدث الحلول والتقنيات مع الحفاظ على استمرارية العمليات ودقة البيانات؟</p>

<h2 dir="rtl">ما الذي يميز هذه الدورة عن غيرها من الدورات؟</h2>

<p dir="rtl">تتميز هذه الدورة التدريبية بتركيزها المتخصص والعملي على أتمتة إدارة البيانات كحل استراتيجي لتعزيز الكفاءة التشغيلية. يقدم ‏BIG BEN Training Center‏ محتوى متقدماً يجمع بين الأسس النظرية للأتمتة وتطبيقاتها العملية في جميع مراحل دورة حياة ‏البيانات. تبرز الدورة بتغطيتها الشاملة لأدوات وتقنيات ‏ETL‏ المتقدمة، وأتمتة جودة البيانات وحوكمتها، بالإضافة إلى دمج الذكاء ‏الاصطناعي والتعلم الآلي في عمليات الأتمتة. كما تشمل الدورة ورش عمل مكثفة ودراسات حالة واقعية، مما يتيح للمشاركين ‏اكتساب خبرة عملية مباشرة في تصميم وتنفيذ مسارات عمل آلية. هذا النهج المتكامل يضمن أن يكتسب المتدربون ليس فقط ‏المعرفة العميقة، بل أيضاً الكفاءات العملية اللازمة ليصبحوا متخصصين بارعين في أتمتة إدارة البيانات، قادرين على تحويل ‏العمليات اليدوية إلى عمليات مؤتمتة بالكامل، مما يساهم في تحقيق أقصى قيمة من بيانات مؤسساتهم.‏</p>"><h2 dir="rtl">مقدمة الدورة التدريبية / لمحة عامة:‏</h2>