صفحة 27 - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 معايير حوكمة البيانات

المفاهيم الأساسية

حوكمة البيانات: تطبيق مبادئ حوكمة تقنية المعلومات على متطلبات إدارة البيانات (وفقًا لمعيار ISO/IEC 38505).

خريطة المفاهيم

```markmap

البيانات الضخمة (Big Data)

التعريف

• بيانات كبيرة جدًا أو معقّدة
• لا يمكن معالجتها بالطرق التقليدية
• تخزينها ومعالجتها تحدي كبير

الخصائص الخمس (5V's)

التنوع (Variety)

• أنواع مختلفة من البيانات
• منظمة (قواعد بيانات تقليدية)
• غير منظمة (نصوص، صوت، فيديو)
• شبه منظمة

القيمة (Value)

• الفائدة المستخلصة من البيانات لاتخاذ القرارات
• استخراج التوصيات والأفكار عبر التحليل

الحجم (Volume)

• كميات هائلة من البيانات غير المنظمة قليلة الكثافة
• قد تصل إلى عشرات أو مئات التيرابايت
• مصدرها: تصفح الويب، تطبيقات الهاتف، أجهزة إنترنت الأشياء

الموثوقية (Veracity)

• دقة وصدق مجموعة البيانات
• تعتمد على مصداقية المصدر ونوع البيانات وكيفية معالجتها

السرعة (Velocity)

• معدل التقاط البيانات وتخزينها
• تنتج من الأجهزة الذكية في الوقت الحقيقي أو قريب منه

تقنيات إدارة البيانات الضخمة

الهدف

• استخراج قيمة الأعمال من البيانات
• تحسين تجربة الشراء وجذب الزبائن
• اتخاذ القرارات المدروسة (تعديل الأسعار، الحملات التسويقية)

مصادر البيانات

• داخلية: المبيعات، التصنيع، المحاسبة
• خارجية: إحصاءات سكانية، بيانات المنافسين

البنية التحتية والتقنيات

#### مستودعات البيانات (Data Warehouses)

• تخزن البيانات الحالية والتاريخية من الأنظمة التشغيلية
• بيانات منظمة ومتكاملة من مصادر داخلية وخارجية
• أدوات للتحليل والاستعلام وإعداد التقارير

#### بحيرات البيانات (Data Lakes)

• مستودع سحابي عادةً
• تخزين كميات هائلة من البيانات الأولية وغير المعالجة
• تدعم البيانات المنظمة وغير المنظمة بعنوان URL ثابت

#### الحوسبة في الذاكرة (In-memory Computing)

• تعتمد على ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) لتخزين البيانات
• تقلل وقت الاستعلام بشكل كبير
• مناسبة للخوادم السحابية ذات السعة الكبيرة من الذاكرة

اكتشاف المعرفة والتنقيب في البيانات

#### اكتشاف المعرفة

• العملية الشاملة للوصول إلى المعرفة المفيدة من البيانات
• خطواتها: تنظيف البيانات، تكامل البيانات، تحويل الصيغة، التنقيب، تفسير النتائج

#### التنقيب في البيانات (Data Mining)

• خطوة محددة في عملية اكتشاف المعرفة
• تطبيق خوارزميات لاستخراج الأنماط وتحديد العلاقات داخل البيانات

##### المهام الرئيسة للتنقيب في البيانات

• تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط والاتجاهات
• صياغة التنبؤات لمدخلات مجموعات البيانات المختلفة
• تصنيف أو تجميع أو توقع القيم المختلفة لمجموعة البيانات
• تسهيل عملية اتخاذ القرارات المدروسة

التخزين السحابي (Cloud Storage)

خيارات التخزين

• التخزين الداخلي (التقليدي)
• التخزين السحابي (الأمثل)

أسباب تفوق التخزين السحابي

• توافر النطاق العريض عالي السرعة
• سهولة نقل البيانات وتحليلها سحابياً
• اعتماد غالبية التطبيقات الحديثة عليه

مزاياه للشركات

• يشمل أنظمة تخزين البيانات الضخمة
• يشمل أنظمة النسخ الاحتياطي
• يوفر حماية البيانات والخصوصية
• قابل للتوسع
• تكلفة معقولة

أمثلة على مزودي الخدمة

• أمازون (Amazon)
• مايكروسوفت (Microsoft)
• قوقل (Google)

مزايا وعيوب تخزين البيانات الضخمة سحابيًا

#### المزايا

• ضمان التوافر الدائم واستعادة البيانات بسهولة.
• نسخ البيانات احتياطيًا عبر عدة مراكز في مناطق مختلفة من العالم.
• توفير خصائص حماية للنسخ الاحتياطية.
• توفير سعة تخزين وقوة معالجة قابلة للتوسع بيسر.
• تلبية متطلبات الحوسبة لتحليل البيانات الضخمة.
• توفير بنية تحتية متاحة بسهولة مع القدرة على التوسع للتعامل مع أي مقدار من حركة مرور البيانات.
• التخلص من الحاجة إلى الاحتفاظ بأجهزة وبرامج وموظفين متخصصين عند الحاجة.
• نموذج الدفع حسب الحاجة يساهم في خفض التكلفة وزيادة الكفاءة والحد من هدر الموارد.
• تركيز الشركة على عمليات تحليل البيانات بدلاً من إدارة البنية التحتية، مما ينعكس إيجاباً على الأداء والميزة التنافسية.

#### العيوب

• قد تتعرض لعمليات تؤدي إلى انتهاك البيانات وعواقب خطيرة فيما يتعلق بلوائح خصوصية البيانات.
• يمكن لمزود الخدمة رفع تكلفة الخدمات في أي وقت، مما يعني ارتفاع التكلفة وصعوبة الانتقال إلى مزود آخر.
• توفر البيانات يعتمد على الاتصال بالشبكة، ومشاكل الشبكات (كتدني جودة الاتصال أو تأخر الاستجابة) تؤثر على سرعة جمع البيانات ومعالجتها وتخزينها.

حوكمة البيانات (Data Governance)

ما تضمنه حوكمة البيانات

• أن البيانات آمنة.
• أن البيانات موثوقة.
• أن البيانات موثقة.
• أن البيانات مدارة.
• أن البيانات مدققة.

أهمية حوكمة البيانات

• تصحيح التناقضات بين أنظمة المؤسسة المختلفة (مثل: تخزين أسماء العملاء بطرق مختلفة في أنظمة المبيعات وخدمة العملاء).
• تسهيل تكامل البيانات والحفاظ على دقة ذكاء الأعمال والتقارير.
• اكتشاف أخطاء البيانات وتصحيحها في الوقت المناسب للحفاظ على سلامة البيانات.
• الامتثال للتشريعات الجديدة الخاصة بخصوصية البيانات وحمايتها (مثل: GDPR، CCPA، PDPL).
• تجنب الصعوبات والعقوبات القانونية.

أمثلة على تشريعات حماية البيانات

#### اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)

• في الاتحاد الأوروبي.

#### قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)

• في كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية.

#### قانون حماية البيانات الشخصية (PDPL)

• في المملكة العربية السعودية.
• أول تشريع خاص بخصوصية البيانات الحكومية في المملكة.
• يشمل جميع الصناعات وأنواع المؤسسات.
• يشرف عليه مكتب إدارة البيانات الوطنية (NDMO).
• ينطبق أيضًا على المؤسسات الأجنبية العاملة في المملكة التي تتعامل مع البيانات الشخصية للمواطنين والمقيمين (خاصة الصحية والائتمانية والمالية).

البيانات الحساسة

• تتطلب معالجة أكثر دقة (مثل: البيانات المالية والصحية).
• عادة ما يتم تنظيم البيانات الصحية بشكل جيد من مرحلة الجمع حتى إعداد التقارير ونشر المعلومات.
• تحديد إطار عمل حوكمة البيانات في المؤسسات الصحية (كالمستشفيات) أمر مهم للغاية بسبب المخاطر المتعلقة بالخصوصية والقيود التشريعية.

مكونات إطار عمل حوكمة البيانات

• السياسات والضوابط التوجيهية.
• العمليات.
• الهياكل التنظيمية.
• التقنيات المنفذة.
• يحدد الإطار أيضًا: مهمة البرنامج، أهدافه، المسؤوليات المختلفة، كيفية قياس النجاح.
• يجب إنشاء الإطار ونشره داخليًا وشرح آلية عمله لفهم جميع المشاركين.

معايير حوكمة البيانات

#### المعيار الدولي ISO/IEC 38505

• لتطبيق مبادئ حوكمة تقنية المعلومات على إدارة البيانات.

#### المبادئ الستة لحوكمة البيانات

• المسؤولية: تُعين للأفراد.
• الاستراتيجية: تتوافق مع مهمة المؤسسة ورؤيتها.
• الحيازة: تتوافق مع المتطلبات التنظيمية.
• التوافق: ضمان الامتثال للتشريعات والسياسات الداخلية وأخلاقيات العمل.
• الأداء: تلبية متطلبات المؤسسة.
• السلوك الإنساني: تشجيع الناس على المشاركة.

#### معايير إدارة البيانات السعودية

• طورها مكتب إدارة البيانات الوطنية (NDMO).
• تشمل: ضوابط إدارة البيانات الوطنية، حوكمة البيانات الشخصية.
• مسؤولية NDMO: تنفيذ الضوابط والسياسات وآليات الحوكمة والضوابط الخاصة بالبيانات والذكاء الاصطناعي ومتابعة الامتثال.
• نطاق التطبيق: جميع البيانات بغض النظر عن النموذج أو النوع (سجلات ورقية، بيانات رقمية، تسجيلات صوتية، صور، فيديو، مستندات مكتوبة بخط اليد، أي شكل من أشكال البيانات المسجلة).

```

نقاط مهمة

• معيار ISO/IEC 38505 هو المعيار الدولي لحوكمة البيانات.
• المبادئ الستة لحوكمة البيانات هي: المسؤولية، الاستراتيجية، الحيازة، التوافق، الأداء، السلوك الإنساني.
• في المملكة العربية السعودية، مكتب إدارة البيانات الوطنية (NDMO) هو المسؤول عن تطوير وتنفيذ معايير وضوابط إدارة البيانات وحوكمتها.
• تطبق المعايير السعودية على جميع أشكال البيانات، الرقمية وغير الرقمية.

Data Governance Standards

معايير حوكمة البيانات

قامت منظمة المعايير الدولية ISO/IEC 38505 بتطوير معيار ISO/IEC 38505 لتطبيق مبادئ حوكمة تقنية المعلومات على متطلبات إدارة البيانات.

جدول 1.8: المبادئ الستة لحوكمة البيانات

معايير إدارة البيانات السعودية

Saudi Data Management Standards

على غرار متطلبات إدارة البيانات الدولية 38505 ISO/IEC، طوّر مكتب إدارة البيانات الوطنية (NDMO) ضوابط إدارة البيانات الوطنية وحوكمة البيانات الشخصية في المملكة. يُعد مكتب إدارة البيانات الوطنية مسؤولاً عن تنفيذ الضوابط والسياسات وآليات الحوكمة والضوابط الخاصة بالبيانات والذكاء الاصطناعي ومتابعة الامتثال من قبل المنظمات والمتبرعات، تطبيق المعايير على جميع البيانات بغض النظر عن النموذج أو النوع بما فيها السجلات الورقية والبيانات الرقمية والتسجيلات الصوتية والصور ومقاطع الفيديو، وكذلك المستندات المكتوبة بخط اليد أو أي شكل من أشكال البيانات المسجلة.

مثال

أنشأت شركة اتصالات سعودية قطاع تحليل البيانات المؤسسية للمساعدة في تحقيق هدفها المتمثل في تقديم أفضل ممارسات حوكمة البيانات وإدارتها. تُعدّ البيانات والأشخاص والعمليات والتقنيات من أهم ركائز الشركة في الحوكمة، حيث تتضمن المبادرة تحقيق جميع الركائز لأجل تحول رقمي ناجح. تسعى الشركة الآن إلى اعتماد حلول حوكمة البيانات المبتكرة التي تعزز الذكاء الاصطناعي وتوسع مفهوم حوكمة البيانات إلى "حوكمة التحليلات". يهدف هذا السعي إلى تحقيق تغيير إيجابي في الأعمال وخطوات من خلال تحذير المتطلبات وخطوات سير الأعمال بشكل واضح.

شكل 1.8: نماذج لصفحات من مكتب إدارة البيانات الوطنية – ضوابط ومواصفات إدارة البيانات الوطنية وحوكمتها وحماية البيانات الشخصية الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي

Data Governance Standards معايير حوكمة البيانات قامت منظمة المعايير الدولية ISO/IEC 38505 بتطوير معيار ISO/IEC 38505 لتطبيق مبادئ حوكمة تقنية المعلومات على متطلبات إدارة البيانات. جدول 1.8: المبادئ الستة لحوكمة البيانات معايير إدارة البيانات السعودية Saudi Data Management Standards على غرار متطلبات إدارة البيانات الدولية 38505 ISO/IEC، طوّر مكتب إدارة البيانات الوطنية (NDMO) ضوابط إدارة البيانات الوطنية وحوكمة البيانات الشخصية في المملكة. يُعد مكتب إدارة البيانات الوطنية مسؤولاً عن تنفيذ الضوابط والسياسات وآليات الحوكمة والضوابط الخاصة بالبيانات والذكاء الاصطناعي ومتابعة الامتثال من قبل المنظمات والمتبرعات، تطبيق المعايير على جميع البيانات بغض النظر عن النموذج أو النوع بما فيها السجلات الورقية والبيانات الرقمية والتسجيلات الصوتية والصور ومقاطع الفيديو، وكذلك المستندات المكتوبة بخط اليد أو أي شكل من أشكال البيانات المسجلة. مثال أنشأت شركة اتصالات سعودية قطاع تحليل البيانات المؤسسية للمساعدة في تحقيق هدفها المتمثل في تقديم أفضل ممارسات حوكمة البيانات وإدارتها. تُعدّ البيانات والأشخاص والعمليات والتقنيات من أهم ركائز الشركة في الحوكمة، حيث تتضمن المبادرة تحقيق جميع الركائز لأجل تحول رقمي ناجح. تسعى الشركة الآن إلى اعتماد حلول حوكمة البيانات المبتكرة التي تعزز الذكاء الاصطناعي وتوسع مفهوم حوكمة البيانات إلى "حوكمة التحليلات". يهدف هذا السعي إلى تحقيق تغيير إيجابي في الأعمال وخطوات من خلال تحذير المتطلبات وخطوات سير الأعمال بشكل واضح. شكل 1.8: نماذج لصفحات من مكتب إدارة البيانات الوطنية – ضوابط ومواصفات إدارة البيانات الوطنية وحوكمتها وحماية البيانات الشخصية الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي --- VISUAL CONTEXT --- **FIGURE**: نماذج لصفحات من مكتب إدارة البيانات الوطنية – ضوابط ومواصفات إدارة البيانات الوطنية وحوكمتها وحماية البيانات الشخصية Description: Image of a document with text and logos, likely a sample page related to data governance standards. Context: Illustrates sample pages from the National Data Management Office, detailing national data governance controls, specifications, and personal data protection.