صفحة 12 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 علم البيانات وذكاء الأعمال

المفاهيم الأساسية

ذكاء الأعمال (Business Intelligence): نظام مبني على البيانات يشمل جمعها وتخزينها وتحليلها وتمثيلها لدعم عمليات اتخاذ القرارات.

خريطة المفاهيم

```markmap

مقدمة في علم البيانات

المفاهيم الأساسية

البيانات والمعلومات والمعرفة

#### البيانات (Data)

• تمثيل الحقائق أو الأفكار بشكل مناسب للمعالجة
• مثال: بيانات طالب غير منظمة (شكل 1.1)

#### البيانات الأولية (Raw Data)

• بيانات مجمعة حديثًا دون معالجة
• مثال: الرقم "8122001" (قيمة بدون سياق)

#### المعلومات (Information)

• بيانات معالجة ومنظمة في سياق مفيد
• تمكن صنع القرار
• مثال: معلومات منظمة عن طالب (شكل 1.2)
• مثال: الرقم "8/12/2001" كتاريخ ميلاد

#### المعرفة (Knowledge)

• معلومات مطبقة لتحقيق غرض
• نتيجة التفكير النقدي والتقييم
• مثال: معرفة أن نكهة الشوكولاتة هي الأكثر مبيعًا لاتخاذ قرار شراء

#### هرم البيانات - المعلومات - المعرفة

• هرمي: البيانات (الأساس) ← المعلومات (الوسط) ← المعرفة (القمة)
• يوضح التحول من البيانات الأولية إلى المعرفة القابلة للتنفيذ

#### أوجه الاختلاف بين المعلومات والمعرفة

##### المعلومات

• بيانات تمت معالجتها لتصبح ذات سياق مفهوم.
• لا تكفي وحدها للتوصل إلى استنتاجات أو قرارات.
• يمكن إيصالها بسهولة من خلال الطرائق الشفوية أو الإلكترونية.
• ينتج عنها الفهم.
• تُجيب عن أسئلة مثل: من، ومتى، وماذا، وأين.

##### المعرفة

• استنتاجات مستقلة من المعلومات تساعد في اتخاذ القرارات.
• تساهم في القدرة على التنبؤ واتخاذ القرارات.
• تتطلب اطلاعًا بالموضوع المحدد.
• ينتج عنها الإدراك.
• تُجيب عن أسئلة مثل: كيف، ولماذا.

#### دمج البيانات (Data Blending)

• دمج بيانات من مصادر مختلفة
• لإنشاء مجموعات بيانات ذات أثر أكبر
• مثال: دمج بيانات التسويق والمبيعات لتقييم الحملات

علم البيانات (Data Science)

• تحليل كميات كبيرة من البيانات
• استخراج رؤى وتوصيات قيمة
• دعم اتخاذ القرارات في الأعمال

علم البيانات مقابل ذكاء الأعمال

#### ذكاء الأعمال (BI)

• عملية قائمة على التقنية لتحليل البيانات وتوفير معلومات مهمة.
• يساعد المديرين وصناع القرار على اتخاذ قرارات دقيقة.
• يقتصر نطاقه على مجال الأعمال.
• يحلل البيانات السابقة لفهم الاتجاهات الحالية.
• أدواته: تحليل المعلومات الإدارية والإشراف على استراتيجيات الأعمال.
• يتعامل مع البيانات المنظمة المخزنة في مستودعات البيانات.
• أقل تعقيدًا وأقل مرونة.

#### علم البيانات

• أكثر تعقيدًا مقارنة بذكاء الأعمال.
• يعتمد على استخدام البيانات المتوفرة للقيام بتنبؤات مستقبلية.
• يوظف نماذج تنبؤية وخوارزميات إحصائية معقدة.
• أدواته: معالجة البيانات، أدوات البيانات الضخمة، نماذج خوارزمية معقدة.
• يتعامل مع البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة، ويمكنه التعامل مع المنظمة.
• أكثر مرونة حيث يمكن إضافة مصادر البيانات حسب الحاجة.

التقارب مع الذكاء الاصطناعي

العمليات

دورة حياة علم البيانات

التعامل مع البيانات الضخمة

الحوكمة والسياسات

إدارة البيانات

مبادئ حوكمة البيانات

المخرجات

المهارات والأدوات المطلوبة

المهن والفرص الوظيفية

أهمية المجتمعات الرقمية

مجالات التطبيق

• التطبيقات التجارية والصناعية
• الرعاية الصحية والمعلوماتية الحيوية
• الاقتصاد الرقمي وتحليل وسائل التواصل
• المنازل والمدن والمواصلات الذكية
• التعليم الإلكتروني والترفيه
• الطاقة والاستدامة والمناخ

مثال تطبيقي

• منصة استشراف (مركز المعلومات الوطني)
• تطبق تقنيات علم البيانات المتقدمة
• تقدم رؤى وتنبؤات مستقبلية بأكثر من 50 سيناريو
• لدعم صناع القرار في المملكة

```

نقاط مهمة

• ذكاء الأعمال وعلم البيانات كلاهما يتضمن العمل على البيانات، لكنهما يختلفان.
• الهدف الأساسي لذكاء الأعمال هو تحليل المعلومات لمساعدة الشركات على النمو بناءً على فهم الاتجاهات الحالية.
• الهدف الأساسي لعلم البيانات هو استخدام البيانات للتنبؤ بالمستقبل وعرض توقعات نمو الأعمال.

توجد البيانات في كل مكان من حولك ، ويجري استخدامها ومعالجتها وتحليلها في جميع مجالات الحياة. تتطور نوعية البيانات واستخداماتها باستمرار، وتُستخدم بشكل خاص في العديد من التطبيقات المهمة مثل ذكاء الأعمال (Business Intelligence) ، ولهذا يُعدّ ذكاء الأعمال عملية قائمة على التقنية لتحليل البيانات وتوفير معلومات مهمة تساعد المديرين التنفيذين وغيرهم من المسؤولين وصناع القرار على اتخاذ قرارات دقيقة خاصة بالأعمال. وعلى الرغم من أن كلا من علم البيانات وذكاء الأعمال يتضمن العمل على البيانات، إلا أنهما يختلفان عن بعضهما . يُعد علم البيانات أكثر تعقيدًا مقارنة بذكاء الأعمال، حيث يقتصر نطاق ذكاء الأعمال على مجال الأعمال، ويجري فيه تحليل البيانات السابقة من خلال تطوير لوحات المعلومات وعرض مستخلصات (رؤى الأعمال، وكذلك ترتيب البيانات وتنظيمها وتحليلها ، وذلك لاستخراج المعلومات التي من شأنها مساعدة الشركات على النمو وتحقيق أهدافها بناء على فهم الاتجاهات الحالية للأعمال. ويعتمد علم البيانات على استخدام البيانات المتوفرة للقيام بتنبؤات مستقبلية وعرض توقعات نمو الأعمال التجارية، وذلك بتوظيف مجموعة واسعة مما يسمى بالنماذج التنبؤية والخوارزميات الإحصائية المعقدة. يتمثل الدور الأساسي لأدوات ذكاء الأعمال في تحليل معلومات المؤسسات والشركات والمساهمة في إعداد استراتيجيات الأعمال، أما أدوات عالم البيانات فتشمل أدوات معالجة البيانات وأدوات البيانات الضخمة وكذلك نماذج خوارزمية معقدة لتحليل البيانات واستخلاص التوصيات. --- SECTION: Data Science and Business Intelligence --- : )Business Intelligence( ذكاء الأعمال هو نظام مبني على البيانات ويشمل جمع البيانات وتخزينها وتحليلها وتمثيلها لدعم عمليات اتخاذ القرارات. --- SECTION: جدول 1.3 أوجه الاختلاف بين علم البيانات وذكاء الأعمال --- --- SECTION: وزارة التعليم --- Ministry of Education 2025-1447 --- VISUAL CONTEXT --- **TABLE**: جدول 1.3 أوجه الاختلاف بين علم البيانات وذكاء الأعمال Description: Table comparing Data Science and Business Intelligence across different aspects. Table Structure: Headers: علم البيانات | ذكاء الأعمال Rows: Row 1: المدى | تستخدم البيانات لعمل تنبؤات مستقبلية لتطوير الأعمال. | تحلل البيانات السابقة لاستنتاج الاتجاهات الحالية للأعمال. Row 2: الأدوات | يتضمن نماذج حسابية معقدة ومعالجة البيانات وأدوات البيانات الضخمة. | تقتصر الأدوات على تحليل المعلومات الإدارية والإشراف على استراتيجيات الأعمال. Row 3: أنواع البيانات | تتعامل بشكل أساسي مع البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة، ويمكنها كذلك التعامل مع البيانات المنظمة. | تتعامل مع البيانات المنظمة التي يتم تخزينها عادة في مستودعات البيانات. Row 4: التعقيد | أكثر تعقيدًا مقارنة بذكاء الأعمال. | أيسر بكثير مقارنة بعلم البيانات. Row 5: المرونة | أكثر مرونة حيث يمكن إضافة مصادر البيانات حسب الحاجة. | أقل مرونة حيث يجب تصميم مصادر البيانات مسبقا. Data: N/A Context: Comparison of Data Science and Business Intelligence