Courses

تتزايد أهمية جودة البيانات بالنسبة للمستخدمين ولغاية التأكيد على مصداقية النظم الإحصائية. وتقدم إدارة جودة البيانات عملية محددة السياق لتعزيز دقة البيانات المستخدمة في التحليل واتخاذ القرار. والهدف هو التأكيد على ملاءمة استخدام تلك البيانات عن طريق عمليات وتقنيات مختلفة لضمان جودتها. ولا تعد جودة البيانات هدفًا في حد ذاته، بل هي وسيلة لتحقيق النتيجة التي تعتمد على تلك الجودة. وتتيح شهادة "إدارة جودة البيانات" للدارسين فهم العلاقة بين العناصر الأساسية التي تساهم في النشاط الإحصائي وتقييم الجودة، والتي تعتمد أساسًا على توصيات الإطار الوطني لجودة البيانات الصادر عن الأمم المتحدة، كما تسلط الضوء على الروابط بين المبادئ الأساسية للإحصاءات الرسمية وأجندة التنمية المستدامة لعام 2030.

 

 

• العناصر الأساسية التي تساهم في النشاط الإحصائي.
• أساسيات التخطيط والتنفيذ الإحصائي.
• أهم المفاهيم الإحصائية المتعلقة بتقييم الجودة.
• المبادئ الحاكمة للأنشطة الإحصائية الدولية.
• المبادئ الأساسية للإحصاءات الرسمية.
• تعريف الجودة في الإحصاء.
• جودة المنتج الإحصائي وإعداد تقارير الجودة.
• أمثلة على جودة المنتج الإحصائي الوطني.
• جودة العملية.
• أدوات قياس مكونات جودة المنتج الإحصائي.
• إدارة الجودة وأُطُرها.
• المنظمة الدولية للمعايير (أيزو 9001).
• أدوات تقييم انطباع الجهات ذات العلاقة.
• السياسة والإدارة الاستراتيجية.

تعتمد المخرجات الإحصائية عالية الجودة اعتمادًا كبيرًا على جودة البيانات المستخدمة التي يتم تحليلها. ومن العمليات الهامة اللازمة لإنتاج مخرجات إحصائية عالية الجودة هي معالجة البيانات، وهي الوصول إلى أي بيانات لقطاع الأعمال، أو القطاع الحكومي، أو جمعها، أو استخدامها، أو تجهيزها، أو تخزينها، أو حفظها، أو مشاركتها، أو توزيعها، أو تحويلها، أو نقلها، أو الإفصاح عنها، أو أمنها، أو إتلافها، أو التخلص منها. وبمعنى آخر، مجموعة متنوعة من الأنشطة التي تغطي الخطوات الشاملة من مرحلة المعالجة المسبقة وصولاً إلى مرحلة تحسين البيانات باستخدام أدوات تقليدية أو حديثة مثل تنقيب البيانات وشجرة اتخاذ القرار والشبكات العصبية. وتساعد شهادة "معالجة البيانات" الدارسين على فهم خطوات معالجة البيانات فهمًا شاملًا، وإكسابهم مهارة تلخيص الإحصاءات وتصويرها تصويراً مرئيًا، وتعريفهم بأساليب تنظيف البيانات وطرق تصنيفها.

المساق الدراسي:

• المعالجة المسبقة للبيانات وأساسياتها وخطواتها.
• مدخل إلى تنقيب البيانات.
• تقنيات تنقيب البيانات.
• القيم المفقودة في مصادر البيانات.
• تحويلات البيانات.
• التعامل مع البيانات الصفرية.
   

تعمل مكاتب الإحصاء الوطنية وفقًا لعمليات إعداد الإحصاءات، وإطار عمل الإحصاءات الرسمية. وتوصَف النظم الإحصائية بأنها مركزية أو لامركزية تبعًا لمدى تحمل المؤسسة المركزية مسؤولية تقديم إحصاءات رسمية في مختلف الأنشطة الحكومية. ويعمل أي نظام إحصائي بالجمع بين احتياجات المستخدمين وإطار الإحصاءات الرسمية والتكامل مع النظام الإحصائي الدولي. وتعزز شهادة "إدارة الأنظمة الإحصائية" وعي الدارسين بأهمية الربط بين التصنيفات الإحصائية والوحدات الإحصائية المعنية لضمان تكامل عمليات النشر، كما تساعدهم على فهم العلاقة بين السجلات الإدارية والمصادر "التقليدية" للبيانات الإحصائية والجمع بينهما، ودمج بيانات من مصادر مختلفة وفهم كيفية تخطيط أي عملية إحصائية وتنفيذها وصيانتها ومراقبة جودتها.

المسار الدراسي:

• النظم الإحصائية - الاحتياجات من المعلومات الإحصائية ودور الإحصاءات الرسمية.
• هيكل ونطاق عمل النظام الإحصائي الوطني والنظم الإحصائية الأوروبية والدولية.
• المفاهيم والتصنيفات الإحصائية - المواءمة الإحصائية والقابلية للمقارنة الدولية.
• المصادر الإحصائية - سجلات الأعمال المركزية وجمع البيانات من مصادرها المختلفة.
• العمليات الإحصائية - طرق وأساليب جمع البيانات في النظم الإحصائية.
• نشر الإحصاءات - إنشاء واستخدام قواعد البيانات الإحصائية والإصدارات والنشر الإحصائي.
   

يُستخدم مصطلح "البيانات الضخمة" للإشارة إلى العلم المعني بدراسة واستخدامات مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة، والتي لا يمكن للبرامج والتطبيقات التقليدية التعامل معها لمعالجتها. وتتمثل التحديات المرتبطة بالبيانات الضخمة في جمع هذه البيانات وتخزينها وتحليلها والبحث فيها ومشاركتها ونقلها وعرضها في أشكال مرئية والاستعلام عنها وتحديثها، بالإضافة إلى ضمان خصوصية المعلومات وتأمين مصادرها. وهناك عدد من المفاهيم المرتبطة بالبيانات الضخمة من بينها ثلاثة مفاهيم أساسية هي: الحجم والتنوع والسرعة، إلى جانب عدد من المفاهيم الأخرى التي ارتبطت لاحقاً بالبيانات الضخمة ومنها دقة وموثوقية البيانات وفائدتها (كمية الأخطاء). وظهرت مؤخراً استخدامات لمصطلح "البيانات الضخمة" تختلف عن استخدامها للإشارة لحجم البيانات، حيث أصبح المصطلح يرمز أحيانًا إلى التحليلات التنبؤية، أو تحليلات سلوكيات المستخدمين، أو الأساليب المتطورة الأخرى لاستخلاص القيمة من البيانات. 

يُستخدم مصطلح "البيانات الضخمة" للإشارة إلى العلم المعني بدراسة واستخدامات مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة، والتي لا يمكن للبرامج والتطبيقات التقليدية التعامل معها لمعالجتها. وتتمثل التحديات المرتبطة بالبيانات الضخمة في جمع هذه البيانات وتخزينها وتحليلها والبحث فيها ومشاركتها ونقلها وعرضها في أشكال مرئية والاستعلام عنها وتحديثها، بالإضافة إلى ضمان خصوصية المعلومات وتأمين مصادرها. وهناك عدد من المفاهيم المرتبطة بالبيانات الضخمة من بينها ثلاثة مفاهيم أساسية هي: الحجم والتنوع والسرعة، إلى جانب عدد من المفاهيم الأخرى التي ارتبطت لاحقاً بالبيانات الضخمة ومنها دقة وموثوقية البيانات وفائدتها (كمية الأخطاء). وظهرت مؤخراً استخدامات لمصطلح "البيانات الضخمة" تختلف عن استخدامها للإشارة لحجم البيانات، حيث أصبح المصطلح يرمز أحيانًا إلى التحليلات التنبؤية، أو تحليلات سلوكيات المستخدمين، أو الأساليب المتطورة الأخرى لاستخلاص القيمة من البيانات. 

محترف ذكاء الأعمال هو التخصص الأكثر طلباً لمحترفي البيانات إلى جانب محترف البيانات المعتمد المتخصص في إدارة البيانات. ويُعَّد"ذكاء الأعمال" مصطلحاً شاملاً؛ إذ يتضمن التطبيقات والبنية التحتية والأدوات وأفضل الممارسات التي تساعد على الوصول إلى المعلومات وتحليلها لدعم اتخاذ القرارات وتعزيز الأداء. 
ويتمثَّل "ذكاء الأعمال" في الأدوات والأنظمة التي تلعب دوراً رئيسيًا في عملية التخطيط الاستراتيجي بالمؤسسات. وتسمح أنظمة "ذكاء الأعمال" للمؤسسات بجمع البيانات وتخزينها والوصول إليها وتحليلها لدعم اتخاذ القرارات.