دورة جودة البيانات للذكاء الاصطناعي: مسؤولية الإدارة

DQS · جودة البيانات وإدارة البيانات الرئيسيةAll LevelsحضوريEnglish , Arabic

المدة

5 أيام

القطاعات:البيانات والتحليلات والتحول الرقميالتصنيفات:جودة البيانات وإدارة البيانات الرئيسية

نظرة عامة على الدورة

تعتمد مبادرات الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على جودة البيانات وموثوقيتها واكتمالها واتساقها. فالبيانات منخفضة الجودة قد تؤدي إلى نتائج غير دقيقة، وتحيز في المخرجات، وتنبؤات غير موثوقة، وقرارات تشغيلية وإدارية غير سليمة. لذلك أصبحت جودة البيانات مسؤولية إدارية واستراتيجية تتجاوز الجانب التقني لتؤثر مباشرة في أداء المنظمة ونجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي. تقدم هذه الدورة فهماً عملياً للإدارة حول العلاقة بين جودة البيانات وأداء أنظمة الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على المسؤوليات الإدارية والحوكمة وملكية البيانات والمساءلة ومعايير الجودة وآليات المتابعة، دون الحاجة إلى معرفة برمجية أو تقنية متقدمة. كما تركز الدورة على كيفية بناء إطار مؤسسي واضح لتحديد مسؤوليات جودة البيانات، وتقييم جاهزية البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، واكتشاف مشكلات البيانات ومعالجتها، ووضع مؤشرات أداء تساعد الإدارة على مراقبة جودة البيانات واتخاذ الإجراءات التصحيحية المناسبة. ومن خلال التطبيقات العملية ودراسات الحالة والسيناريوهات المؤسسية، سيتمكن المشاركون من تطوير منهجية إدارية متكاملة لتحسين جودة البيانات، وتقليل مخاطر الذكاء الاصطناعي، وتعزيز موثوقية القرارات المدعومة بالبيانات.

أهداف التعلم

بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:
فهم العلاقة الاستراتيجية بين جودة البيانات وأداء الذكاء الاصطناعي.
تحديد الأبعاد الأساسية لجودة البيانات اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تقييم الآثار الإدارية والتشغيلية للبيانات منخفضة الجودة.
تحديد مسؤوليات الإدارة تجاه جودة البيانات وجاهزية الذكاء الاصطناعي.
تحديد ملكية البيانات والمسؤوليات وآليات المساءلة داخل المنظمة.
تقييم مخاطر جودة البيانات المرتبطة بمبادرات الذكاء الاصطناعي.
تطوير معايير وضوابط عملية لإدارة جودة البيانات.
تطبيق أساليب تقييم ومراقبة جودة البيانات.
تحديد مصادر الأخطاء والتكرار والنقص والتعارض والتحيز في البيانات.
تعزيز التعاون بين الإدارات وأقسام البيانات والتقنية والمخاطر والحوكمة.
تطوير مؤشرات قياس جودة البيانات ولوحات المتابعة الإدارية.
إنشاء آليات واضحة لاكتشاف مشكلات جودة البيانات وتصعيدها ومعالجتها.
دمج متطلبات جودة البيانات في مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي.
تعزيز الرقابة الإدارية على المخاطر المرتبطة بالبيانات والذكاء الاصطناعي.
إعداد خارطة طريق عملية لتحسين جودة البيانات ودعم جاهزية المنظمة للذكاء الاصطناعي.

من يجب أن يحضر

تستهدف الدورة الرؤساء التنفيذيين، والمديرين التنفيذيين، والمديرين العامين، ومديري الإدارات، وقادة الأعمال، وصناع القرار المسؤولين عن البيانات أو مبادرات الذكاء الاصطناعي أو التحول الرقمي أو الأداء المؤسسي أو المخاطر والحوكمة. كما تناسب المتخصصين في إدارة البيانات، وحوكمة المعلومات، والتحول الرقمي، والذكاء الاصطناعي، وتحليلات البيانات، وتقنية المعلومات، وإدارة المخاطر، والامتثال، والمراجعة الداخلية، وإدارة الجودة، والعمليات، والمالية، والموارد البشرية، والاستراتيجية، وإدارة الأداء. وتعد الدورة مناسبة للجهات الحكومية والقطاع العام، والبنوك والمؤسسات المالية، وقطاعات النفط والغاز والطاقة، والهندسة والصناعة، والاتصالات، والرعاية الصحية، والخدمات اللوجستية، والمؤسسات الكبرى التي تعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي في عملياتها وقراراتها.

مخرجات التعلم

بنهاية الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:
شرح تأثير جودة البيانات على موثوقية وفعالية الذكاء الاصطناعي.
التمييز بين دقة البيانات واكتمالها واتساقها وصحتها وحداثتها وتفردها وسلامتها.
التعرف على أكثر مشكلات جودة البيانات تأثيراً في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تقييم الآثار المؤسسية للبيانات غير الموثوقة أو المتحيزة.
تحديد مسؤوليات الإدارة وملكية البيانات والمساءلة عنها.
بناء أدوار واضحة لإدارة البيانات وحوكمتها داخل المنظمة.
تقييم جاهزية البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تحديد مخاطر جودة البيانات قبل إطلاق حلول الذكاء الاصطناعي.
تصميم ضوابط عملية لمراقبة جودة البيانات وتحسينها.
استخدام مؤشرات جودة البيانات لدعم القرارات الإدارية.
ترتيب أولويات مبادرات تحسين البيانات وفقاً للقيمة والمخاطر.
تطوير آليات لتصعيد مشكلات البيانات ومعالجتها.
تعزيز التعاون بين الإدارة وفرق البيانات والتقنية والأعمال.
دمج جودة البيانات ضمن مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي.
إعداد خارطة طريق إدارية لتحسين جودة البيانات ورفع جاهزية المنظمة للذكاء الاصطناعي.
المحاور التدريبية

محتوى الدورة

اليوم الأول

جودة البيانات وأهميتها للذكاء الاصطناعي

فهم الدور الاستراتيجي للبيانات في الذكاء الاصطناعي.
العلاقة بين جودة البيانات وجودة مخرجات الذكاء الاصطناعي.
رحلة البيانات من المصدر إلى التحليل والقرار.
تأثير البيانات منخفضة الجودة على القرارات والأداء المؤسسي.
المخاطر المالية والتشغيلية والاستراتيجية للبيانات غير الموثوقة.
جودة البيانات كعامل أساسي في نجاح التحول الرقمي.
الفرق بين جودة البيانات وتوافر البيانات.
مسؤولية الإدارة في ضمان جاهزية البيانات.
تحديد البيانات الحرجة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تطبيق عملي: تقييم تأثير ضعف جودة البيانات على حالة استخدام للذكاء الاصطناعي.

اليوم الثاني

أبعاد جودة البيانات وتقييم المخاطر

الأبعاد الأساسية لجودة البيانات.
دقة البيانات واكتمالها واتساقها وصحتها وحداثتها.
التفرد وسلامة البيانات والعلاقات بين البيانات.
اكتشاف البيانات المفقودة والمتكررة والمتقادمة والمتعارضة.
تحديد أسباب مشكلات جودة البيانات.
أساليب تقييم جودة البيانات.
تحديد العناصر والبيانات الحرجة للأعمال.
فهم مصادر البيانات ومسارات انتقالها.
تقييم مخاطر البيانات المرتبطة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تطبيق عملي: إجراء تقييم شامل لجودة البيانات في سيناريو مؤسسي.

اليوم الثالث

مسؤولية الإدارة وملكية البيانات وحوكمتها

مسؤولية الإدارة عن جودة البيانات.
مفهوم ملكية البيانات والإشراف عليها.
توزيع الأدوار والمسؤوليات بين الإدارات والأقسام.
بناء هيكل واضح للمساءلة عن جودة البيانات.
العلاقة بين المسؤولية الإدارية والمسؤولية التقنية.
وضع سياسات ومعايير جودة البيانات.
تحديد مسؤوليات مالكي البيانات وأمناء البيانات.
تعزيز التعاون بين الأعمال والتقنية والبيانات.
آليات تصعيد مشكلات البيانات واتخاذ القرارات المناسبة.
تطبيق عملي: تصميم إطار للمساءلة وملكية البيانات داخل المنظمة.

اليوم الرابع

ضوابط جودة البيانات ومراقبتها وإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي

تصميم ضوابط جودة البيانات الخاصة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
الضوابط الوقائية والكاشفة والتصحيحية.
التحقق من صحة البيانات وضمان جودتها.
تطوير مؤشرات أداء جودة البيانات.
تصميم لوحات متابعة جودة البيانات للإدارة.
مراقبة جودة البيانات طوال دورة حياة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
التعامل مع التحيز والشذوذ ومخاطر البيانات.
إدارة حوادث جودة البيانات ومعالجتها.
ربط جودة البيانات بحوكمة الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر.
تطبيق عملي: إعداد إطار لمراقبة جودة البيانات وتصعيد المشكلات الحرجة.

اليوم الخامس

بناء منظومة مؤسسية لجودة البيانات للذكاء الاصطناعي

إعداد استراتيجية مؤسسية لتحسين جودة البيانات.
تحديد أولويات البيانات عالية القيمة وعالية المخاطر.
ربط مبادرات جودة البيانات بالأهداف الاستراتيجية.
دمج جودة البيانات في مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي.
بناء ثقافة مؤسسية للمساءلة عن جودة البيانات.
تطوير التحسين المستمر لجودة البيانات.
قياس الأداء الإداري في مجال جودة البيانات.
تعزيز جاهزية المنظمة للتوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي.
إعداد أولويات الإدارة لمعالجة فجوات جودة البيانات.
ورشة العمل الختامية: إعداد خارطة طريق إدارية متكاملة لجودة البيانات ودعم الذكاء الاصطناعي.

المواعيد القادمة

لا توجد فعاليات مجدولة حالياً.

طلب موعد

هل أنتم مستعدون لتطوير قدرات فريقكم؟

تحدثوا مع مستشارينا حول البرامج القادمة أو خطة تدريب مؤسسية مخصصة.

تحميل البروشور تواصل مع فريقنا