الدورة التدريبية من البيانات إلى القرارات الاستراتيجية - تحليلات متقدمة للقيادة الفعّالة في إدارة الأعمال  - LD1027

المقدمة:

في عالم تُشكِّل فيه البيانات العمود الفقري للنجاح المؤسسي، يقدم المركز البريطاني للتدريب دورةً تدريبيةً مُصممةً لتمكين القادة من تحويل المعلومات الخام إلى رؤى استباقية. تُعد هذه الدورة استجابةً للتحوّل الجذري في أساليب اتخاذ القرارات الإدارية، حيث تُزوِّد المشاركين بأدواتٍ تحليليةٍ حديثةٍ تتناسب مع تعقيدات العصر الرقمي، وتعزز قدرتهم على قيادة فرقهم بثقةٍ استناداً إلى أدلةٍ قابلةٍ للقياس.

الأهداف التدريبية وأثر التدريب:
بنهاية حضور هذا البرنامج، سيكون السادة المشاركين قادرين على تطبيق:

• تحليل البيانات الكمية والنوعية باستخدام منصات تحليلية متخصصة.
• تصميم نماذج تنبؤية لدعم القرارات الاستراتيجية طويلة المدى.
• تفسير نتائج التحليلات الإحصائية وتحديد مدى موثوقيتها.
• توظيف أدوات تصوير البيانات (Data Visualization) لعرض النتائج بطرقٍ مُقنعةٍ للفرق والجهات المعنية.
• تقييم المخاطر والفرص عبر تحليل الاتجاهات السابقة والحالية.
• تطبيق معايير أخلاقية في جمع البيانات وتحليلها لضمان الشفافية والامتثال التنظيمي.

الكفاءات والمهارات المستهدفة:

• التفكير النقدي في تفسير البيانات وتجنب التحيزات.
• الإلمام التقني بأدوات التحليل (مثل Excel, Tableau, Power BI).
• اتخاذ قرارات استراتيجية مدعومة بالأدلة.
• تصميم لوحات تحكم تفاعلية (Dashboards) لمتابعة الأداء.
• العمل التعاوني لدمج الرؤى التحليلية مع فرق العمل.
• الحكم الأخلاقي في استخدام البيانات وحماية الخصوصية.

الفئات المستهدفة:
تم تصميم هذه الدورة التدريبية خصيصًا لـ:

• المدراء التنفيذيين ومديري الأقسام.
• قادة الفرق والمشاريع.
• مسؤولي التخطيط الاستراتيجي.
• مديري المنتجات والعمليات.
• المحللين الراغبين في تطوير مهاراتهم الإدارية.

محتوى الدورة التدريبية:
الوحدة الأولى - أساسيات تحليل البيانات لصنع القرار:

• الفرق بين البيانات والمعلومات والرؤى الاستراتيجية.
• أنواع البيانات (كمية، نوعية، زمنية) واستخداماتها الإدارية.
• دور التحليلات الوصفية والتنبؤية في دعم القرارات.
• تحديات جمع البيانات وضمان جودتها.
• دراسة حالات واقعية لنجاح وفشل القرارات المعتمدة على البيانات.

الوحدة الثانية - أدوات وتقنيات تحليل البيانات:

• مقارنة بين منصات التحليل (Excel, Python, R, Tableau).
• تقنيات تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل.
• استخراج البيانات من قواعد البيانات وأنظمة CRM.
• مقدمة في التعلم الآلي وتطبيقاته الإدارية.
• ورشة عمل: تحويل بيانات مبيعات إلى تقارير مبدئية.

الوحدة الثالثة - تحليل البيانات لدعم الاستراتيجيات:

• استخدام التحليل الإحصائي (مثل الانحدار، التصنيف).
• تحديد الأنماط والارتباطات الخفية في مجموعات البيانات الكبيرة.
• بناء نماذج تنبؤية لتقييم السيناريوهات المحتملة.
• محاكاة قرارات استثمارية بناءً على تحليل التكلفة والعائد.
• حالات دراسة: تحليل بيانات العملاء لتحسين الاستراتيجيات التسويقية.

الوحدة الرابعة - توصيل الرؤى التحليلية بفعالية:

• تصميم رسوم بيانية تفاعلية باستخدام Tableau وPower BI.
• كتابة تقارير إدارية مختصرة ومركزة على النتائج.
• فن سرد القصص البياناتية (Data Storytelling) لإقناع أصحاب المصلحة.
• ورشة عمل: تقديم عرض تحليلي أمام لجنة افتراضية.

الوحدة الخامسة - أخلاقيات البيانات والاتجاهات المستقبلية:

• معايير حماية الخصوصية (مثل GDPR) وتأثيرها على التحليلات.
• تحديات التحيز في الخوارزميات وكيفية تجنبها.
• دور الذكاء الاصطناعي في تطوير التحليلات الإدارية.
• استراتيجيات مواكبة التطورات التكنولوجية في مجال البيانات.
• مشروع نهائي: تحليل بيانات مؤسسة افتراضية واقتراح قرار استراتيجي.