إدارة البيانات (Data Management) - كتاب علم البيانات - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 حوكمة البيانات وإدارتها

المفاهيم الأساسية

إدارة البيانات (Data Management): إنشاء وتنفيذ البنى والسياسات والإجراءات التي تدير احتياجات دورة حياة البيانات الكاملة للمؤسسة.

مالك البيانات (Data Owner): شخص أو أشخاص مسؤولون عن بيانات محددة.

مشرف بيانات (Data Steward): تتضمن مهامه إدارة البيانات من خلال تنفيذ سياسات حوكمة البيانات والمحافظة عليها داخل المؤسسة.

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 قرارات مدروسة (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 الاحتياطيات.
• 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).

العلاقة مع إدارة البيانات

• حوكمة البيانات: أحد مكونات إدارة البيانات الشاملة.
• حوكمة البيانات: تحدد الضوابط والسياسات والعمليات.
• إدارة البيانات: تنفذ الضوابط والسياسات والعمليات.
• تشبيه: حوكمة البيانات = تصميم المنزل، إدارة البيانات = عملية البناء.

التحديات

• تحديات البيانات السحابية والبيانات الضخمة.
• التركيز السابق على البيانات المنظمة في مركز البيانات.
• الحاجة الحالية للتعامل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة في بيئات البيانات الضخمة.
• تهديدات الخصوصية المرتبطة بالأنظمة السحابية.

المسؤولية

#### الأطراف المشاركة

• المستخدمون النهائيون المطلعون على البيانات.
• مديرو الأعمال.
• المتخصصون في إدارة البيانات.
• موظفو تقنية المعلومات.

#### المسؤولون الرئيسيون

• رئيس قسم المعلومات (CIO).
• كبير مسؤولي البيانات (CDO).
• مدير إدارة البيانات (DGM).

#### مسؤوليات رئيس قسم المعلومات (CIO)

• الحصول على الموافقة والتمويل والتوظيف.
• تقديم المبادرات.
• تقييم تطور البرنامج.
• الترويج للبرنامج بفاعلية.

#### مسؤوليات مدير إدارة البيانات (DGM)

• قيادة وتنسيق مبادرة الحوكمة.
• عقد الاجتماعات.
• تنفيذ الدورات التدريبية.
• تتبع مؤشرات الأداء الرئيسة.
• إدارة الاتصالات الداخلية للمبادرة.
• العمل مع مالكي البيانات والمسؤولين لضمان تطبيق ضوابط الحوكمة.

```

نقاط مهمة

• حوكمة البيانات هي جزء من إدارة البيانات، حيث تحدد القواعد والإرشادات، بينما تقوم إدارة البيانات بتنفيذها.
• بدون تنفيذ فعلي، تكون حوكمة البيانات مجهوداً ضائعاً.
• من التحديات الرئيسية: التعامل مع البيانات السحابية والبيانات الضخمة (منظمة وغير منظمة) وتهديدات الخصوصية المرتبطة بها.
• المسؤولية عن حوكمة البيانات مشتركة بين عدة أطراف، ويقع العبء الرئيسي على عاتق كبار المسؤولين التنفيذيين مثل (CIO) و (CDO) و (DGM).

حوكمة البيانات وإدارتها

Data Governance and Data Management

تعد حوكمة البيانات أحد مكونات إدارة البيانات الشاملة. إن وضع القواعد الإرشادية لحوكمة البيانات دون التنفيذ الفعلي لها يُعد مضيعة للوقت والجهد دون معنى أو قيمة حقيقية. فحكومة البيانات تحدد جميع الضوابط والسياسات والعمليات، والتي تنفذ بواسطة إدارة البيانات ومهامها. وجميع البيانات واستخدامها في صنع القرار من خلال اتباع أساسيات الحوكمة التي تتمثل بالضوابط والسياسات والعمليات المتعلقة بالبيانات. تشبه حوكمة البيانات عملية تطوير التصميم لبناء منزل جديد، أما إدارة البيانات فهي عملية البناء نفسها. فإذا تخيلت هذا الأمر، فيمكنك بناء منزل دون تصميم، ولكن هذا البناء سيكون أقل كفاءة وجودة، مع وجود احتمال الفشل في بنائه بالدرجة الأولى.

إدارة البيانات (Data Management): إدارة البيانات هي إنشاء وتنفيذ البنى والسياسات والإجراءات التي تدير احتياجات دورة حياة البيانات الكاملة للمؤسسة.

تحديات حوكمة البيانات

Data Governance Challenges

تعد التحديات المرتبطة بالبيانات السحابية والبيانات الضخمة من الأمور الشائعة التي تواجهها المؤسسات بخصوص حوكمة البيانات، فالخدمات السحابية وأنظمة البيانات الضخمة تستدعي متطلبات حوكمة جديدة. لقد كان تركيز برامج حوكمة البيانات حتى وقت قريب على البيانات المنظمة المخزنة في مركز البيانات، أما الآن فأصبح من الضروري التعامل مع الكثير من البيانات المنظمة وغير المنظمة التي قد تظهر معًا في بيئات البيانات الضخمة، بالإضافة إلى تهديدات الخصوصية المرتبطة بأنظمة البيانات السحابية.

من المسؤول عن حوكمة البيانات؟

Who is Responsible for Data Governance

تضم عملية حوكمة البيانات مجموعة متنوعة من الأشخاص في معظم المؤسسات، ويضم المستخدمون النهائيون المطلعون على البيانات ذات العلاقة في أنظمة المؤسسة، وكذلك مديرو الأعمال، والمتخصصون في إدارة البيانات، وموظفو تقنية المعلومات، ويتحمل المسؤولية الرئيسة عن الحوكمة عادة رئيس قسم المعلومات (CIO) أو كبير مسؤولي البيانات (CDO) ومدير إدارة البيانات (DGM).

مالك البيانات (Data Owner): شخص أو أشخاص مسؤولون عن بيانات محددة.

مشرف بيانات (Data Steward): تتضمن مهام مشرف البيانات إدارة البيانات من خلال تنفيذ سياسات حوكمة البيانات والمحافظة عليها داخل المؤسسة.

يُعد رئيس قسم المعلومات أحد كبار المسؤولين التنفيذيين عن برنامج حوكمة البيانات، وتشمل مسؤولياته الحصول على الموافقة، والتمويل، والتوظيف في البرنامج، وكذلك تقديم المبادرات، وتقييم تطور البرنامج، والترويج له بفاعلية. فاعتمادًا على حجم المؤسسة، يتم تعيين مدير عام لإدارة البيانات وقيادة مبادرة الحوكمة وتنسيقها، حيث يتولى عقد الاجتماعات، وتنفيذ الدورات التدريبية، وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسة، وإدارة الاتصالات الداخلية للمبادرة. ويعمل مدير إدارة البيانات مع مالكي البيانات والمسؤولين الذين يضمنون تطبيق ضوابط حوكمة البيانات وقواعدها واتباع المستخدمين النهائيين لها.

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

28

حوكمة البيانات وإدارتها Data Governance and Data Management تعد حوكمة البيانات أحد مكونات إدارة البيانات الشاملة. إن وضع القواعد الإرشادية لحوكمة البيانات دون التنفيذ الفعلي لها يُعد مضيعة للوقت والجهد دون معنى أو قيمة حقيقية. فحكومة البيانات تحدد جميع الضوابط والسياسات والعمليات، والتي تنفذ بواسطة إدارة البيانات ومهامها. وجميع البيانات واستخدامها في صنع القرار من خلال اتباع أساسيات الحوكمة التي تتمثل بالضوابط والسياسات والعمليات المتعلقة بالبيانات. تشبه حوكمة البيانات عملية تطوير التصميم لبناء منزل جديد، أما إدارة البيانات فهي عملية البناء نفسها. فإذا تخيلت هذا الأمر، فيمكنك بناء منزل دون تصميم، ولكن هذا البناء سيكون أقل كفاءة وجودة، مع وجود احتمال الفشل في بنائه بالدرجة الأولى. --- SECTION: إدارة البيانات (Data Management) --- إدارة البيانات (Data Management): إدارة البيانات هي إنشاء وتنفيذ البنى والسياسات والإجراءات التي تدير احتياجات دورة حياة البيانات الكاملة للمؤسسة. تحديات حوكمة البيانات Data Governance Challenges تعد التحديات المرتبطة بالبيانات السحابية والبيانات الضخمة من الأمور الشائعة التي تواجهها المؤسسات بخصوص حوكمة البيانات، فالخدمات السحابية وأنظمة البيانات الضخمة تستدعي متطلبات حوكمة جديدة. لقد كان تركيز برامج حوكمة البيانات حتى وقت قريب على البيانات المنظمة المخزنة في مركز البيانات، أما الآن فأصبح من الضروري التعامل مع الكثير من البيانات المنظمة وغير المنظمة التي قد تظهر معًا في بيئات البيانات الضخمة، بالإضافة إلى تهديدات الخصوصية المرتبطة بأنظمة البيانات السحابية. من المسؤول عن حوكمة البيانات؟ Who is Responsible for Data Governance تضم عملية حوكمة البيانات مجموعة متنوعة من الأشخاص في معظم المؤسسات، ويضم المستخدمون النهائيون المطلعون على البيانات ذات العلاقة في أنظمة المؤسسة، وكذلك مديرو الأعمال، والمتخصصون في إدارة البيانات، وموظفو تقنية المعلومات، ويتحمل المسؤولية الرئيسة عن الحوكمة عادة رئيس قسم المعلومات (CIO) أو كبير مسؤولي البيانات (CDO) ومدير إدارة البيانات (DGM). --- SECTION: مالك البيانات (Data Owner) --- مالك البيانات (Data Owner): شخص أو أشخاص مسؤولون عن بيانات محددة. --- SECTION: مشرف بيانات (Data Steward) --- مشرف بيانات (Data Steward): تتضمن مهام مشرف البيانات إدارة البيانات من خلال تنفيذ سياسات حوكمة البيانات والمحافظة عليها داخل المؤسسة. يُعد رئيس قسم المعلومات أحد كبار المسؤولين التنفيذيين عن برنامج حوكمة البيانات، وتشمل مسؤولياته الحصول على الموافقة، والتمويل، والتوظيف في البرنامج، وكذلك تقديم المبادرات، وتقييم تطور البرنامج، والترويج له بفاعلية. فاعتمادًا على حجم المؤسسة، يتم تعيين مدير عام لإدارة البيانات وقيادة مبادرة الحوكمة وتنسيقها، حيث يتولى عقد الاجتماعات، وتنفيذ الدورات التدريبية، وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسة، وإدارة الاتصالات الداخلية للمبادرة. ويعمل مدير إدارة البيانات مع مالكي البيانات والمسؤولين الذين يضمنون تطبيق ضوابط حوكمة البيانات وقواعدها واتباع المستخدمين النهائيين لها. وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447 28 --- VISUAL CONTEXT --- **HIGHLIGHT_BOX**: إدارة البيانات (Data Management) Description: A light blue highlighted box containing the definition of Data Management. Context: Provides a key definition related to the main topic of Data Governance and Data Management. **HIGHLIGHT_BOX**: مالك البيانات (Data Owner) Description: A light blue highlighted box containing the definition of a Data Owner. Context: Provides a key definition related to the roles and responsibilities in Data Governance. **HIGHLIGHT_BOX**: مشرف بيانات (Data Steward) Description: A light blue highlighted box containing the definition of a Data Steward. Context: Provides a key definition related to the roles and responsibilities in Data Governance.