دورة تصميم نموذج التشغيل للبيانات والذكاء الاصطناعي

نظرة عامة على الدورة

أهداف التعلم

• تحليل المتطلبات الاستراتيجية لنموذج تشغيل البيانات والذكاء الاصطناعي.
• تقييم الهياكل التنظيمية والقدرات والعمليات وصلاحيات اتخاذ القرار الحالية.
• مقارنة نماذج التشغيل المركزية والاتحادية والهجينة وتحديد ملاءمتها.
• تحديد أدوار ومسؤوليات وظائف البيانات والذكاء الاصطناعي وتقنية المعلومات والأعمال.
• تصميم هياكل فعالة للحوكمة وآليات اتخاذ القرار.
• تحديد المسؤولية عن منتجات البيانات وحلول الذكاء الاصطناعي والمنصات والنتائج المؤسسية.
• مواءمة العمليات التشغيلية مع متطلبات إدارة البيانات والتحليلات وتطوير حلول الذكاء الاصطناعي.
• تطوير نماذج مناسبة للمواهب والمهارات والاستعانة بالمصادر الخارجية والتعاون المؤسسي.
• تصميم أساليب لتمويل وإدارة محفظة مبادرات البيانات والذكاء الاصطناعي.
• تحديد مؤشرات أداء لقياس الكفاءة التشغيلية والقيمة المؤسسية.
• دمج متطلبات المخاطر والامتثال والذكاء الاصطناعي المسؤول والأمن وإدارة التغيير.
• إعداد نموذج تشغيل مستهدف وخارطة طريق عملية لتنفيذه.

من يجب أن يحضر

مخرجات التعلم

• تقييم فعالية ونضج نموذج تشغيل البيانات والذكاء الاصطناعي الحالي.
• اختيار نموذج تشغيل يتناسب مع احتياجات المؤسسة وطبيعة أعمالها.
• تحديد الهياكل التنظيمية والأدوار والمسؤوليات وصلاحيات اتخاذ القرار.
• تصميم آليات تعاون فعالة بين وحدات الأعمال والتقنية والبيانات والذكاء الاصطناعي.
• بناء آليات حوكمة لاتخاذ القرارات المتعلقة بالبيانات والذكاء الاصطناعي.
• تحديد المسؤولية عن منتجات البيانات وحلول الذكاء الاصطناعي والمنصات والنتائج.
• تطوير عمليات تشغيلية لترتيب أولويات مبادرات البيانات والذكاء الاصطناعي وتنفيذها.
• تحديد القدرات والمهارات والهياكل الوظيفية اللازمة لاستدامة التشغيل.
• تصميم آليات للتمويل والاستثمار في محفظة مبادرات البيانات والذكاء الاصطناعي.
• وضع مؤشرات لقياس القدرات والتنفيذ والتبني والقيمة المؤسسية.
• دمج متطلبات المخاطر والأمن والامتثال والذكاء الاصطناعي المسؤول في نموذج التشغيل.
• إعداد نموذج تشغيل مستهدف وخارطة طريق مرحلية للتنفيذ.

محتوى الدورة