إدارة البيانات الرئيسية للاستعداد للذكاء الاصطناعي

التخصص : ادارة البيانات

بناء بيانات رئيسية موثوقة ومحكومة وقابلة للتكامل لتهيئة المؤسسة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بكفاءة، وتقليل مخاطر جودة البيانات، وتعزيز موثوقية القرارات الذكية.
المدة: 5 أيام
المستوى: متقدم

المقدمة

تمثل جاهزية البيانات أحد المحددات الأساسية لقدرة المؤسسات على تحقيق قيمة مستدامة من الذكاء الاصطناعي. فالنماذج التحليلية والأنظمة الذكية تعتمد على بيانات متسقة ودقيقة ومحددة التعريفات، بينما تؤدي السجلات المكررة والتعاريف المتعارضة وضعف الملكية إلى نتائج غير موثوقة ومخاطر تشغيلية وحوكمية متزايدة.
تتناول هذه الدورة إدارة البيانات الرئيسية باعتبارها ركيزة استراتيجية للاستعداد المؤسسي للذكاء الاصطناعي، مع التركيز على جودة البيانات، والحوكمة، وإدارة الكيانات الرئيسية، والبيانات الوصفية، والتكامل، وبناء السجل الذهبي. كما توضح كيفية تقييم جاهزية البيانات ووضع إطار مؤسسي يربط إدارة البيانات الرئيسية بمتطلبات التحليلات والذكاء الاصطناعي..

الفئات المستهدفة

  • مدراء البيانات ورؤساء مكاتب البيانات
  • مسؤولو حوكمة البيانات وإدارة البيانات الرئيسية
  • مدراء الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة
  • مهندسو ومعماريو البيانات
  • مسؤولو جودة البيانات والبيانات الوصفية
  • مدراء التحول الرقمي وتقنية المعلومات
  • محللو الأعمال والبيانات
  • مسؤولو المخاطر والامتثال المرتبطون بحوكمة البيانات

المهارات المستهدفة

  • تقييم جاهزية البيانات لمبادرات الذكاء الاصطناعي
  • تصميم أطر إدارة البيانات الرئيسية
  • تحديد وإدارة مجالات وكيانات البيانات الرئيسية
  • تطوير ضوابط جودة البيانات وموثوقيتها
  • إدارة الملكية والمسؤوليات والسياسات المرتبطة بالبيانات
  • فهم السجلات الذهبية ومطابقة الكيانات وإزالة التكرار
  • مواءمة البيانات الوصفية والتكامل مع متطلبات الذكاء الاصطناعي
  • تطوير خارطة طريق مؤسسية لنضج إدارة البيانات الرئيسية

المخرجات المتوقعة

  • تفسير العلاقة بين إدارة البيانات الرئيسية وجاهزية المؤسسة للذكاء الاصطناعي.
  • تقييم مشكلات جودة واتساق البيانات التي قد تؤثر في مخرجات الأنظمة الذكية.
  • تحديد مجالات البيانات الرئيسية وأدوار الملكية والإشراف المرتبطة بها.
  • فهم آليات إنشاء سجل ذهبي موثوق للكيانات المؤسسية.
  • تصميم إطار حوكمة يدعم دورة حياة البيانات الرئيسية.
  • تحديد متطلبات التكامل والبيانات الوصفية اللازمة لبيئات الذكاء الاصطناعي.
  • تقييم مستوى نضج إدارة البيانات الرئيسية وتحديد أولويات التحسين.
  • تطوير خارطة طريق تربط استثمارات MDM بأهداف التحليلات والذكاء الاصطناعي.

فهرس الموضوعات التدريبية

  • مفهوم البيانات الرئيسية وتمييزها عن البيانات المرجعية والمعاملاتية
  • مجالات البيانات الرئيسية العملاء، المنتجات، الموردون، الموظفون والأصول
  • العلاقة بين جودة البيانات وأداء التحليلات والذكاء الاصطناعي
  • مصادر التجزؤ والتكرار وعدم الاتساق داخل البيئة المؤسسية
  • أبعاد تقييم جاهزية البيانات لمبادرات الذكاء الاصطناعي

  • أبعاد جودة البيانات الدقة، الاكتمال، الاتساق، الصلاحية والتفرد
  • تعريف قواعد جودة البيانات ومؤشرات القياس والحدود المقبولة
  • مطابقة الكيانات وتحديد السجلات المكررة
  • مفهوم السجل الذهبي وقواعد البقاء والمصدر الموثوق
  • إدارة دورة حياة البيانات الرئيسية والمحافظة على موثوقيتها

  • نموذج حوكمة MDM وتوزيع المسؤوليات المؤسسية
  • أدوار مالك البيانات ومشرف البيانات والجهات التقنية
  • السياسات والمعايير والقواعد المرتبطة بالبيانات الرئيسية
  • إدارة البيانات الوصفية والتعاريف ومصطلحات الأعمال
  • الرقابة على جودة البيانات والمساءلة وإدارة الاستثناءات

  • النماذج المعمارية الأساسية لإدارة البيانات الرئيسية
  • تكامل MDM مع مستودعات وبحيرات ومنصات البيانات المؤسسية
  • تدفقات البيانات والمزامنة وإدارة مصادر البيانات المتعددة
  • قابلية التتبع ونسب البيانات لدعم موثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي
  • متطلبات إتاحة البيانات الرئيسية للتحليلات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

  • تقييم مستوى نضج إدارة البيانات الرئيسية داخل المؤسسة
  • تحديد فجوات البيانات ذات الأولوية بالنسبة لمبادرات الذكاء الاصطناعي
  • تصميم نموذج التشغيل المستهدف لإدارة البيانات الرئيسية
  • مؤشرات الأداء والقيمة المؤسسية وقياس تحسن جودة البيانات
  • بناء خارطة طريق متدرجة للانتقال نحو بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي

ميزات الدورة

  • محتوى متجدد وتفاعلي
  • أمثلة افتراضية ودراسة الحالات
  • اختبارات قبلية وبعدية لقياس الأثر
  • شهادة موثقة برمز تحقق QR