هجين - عن بُعد - حضوري الإنجليزية - العربية - ثنائي اللغة

اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات: تحويل البيانات إلى قرارات إدارية واثقة

يطوّر هذا البرنامج المنهجية الإدارية اللازمة لتحويل البيانات والتحليلات إلى قرارات أعمال أكثر وضوحاً وقابلية للدفاع عنها. ويتعلم المشاركون كيفية صياغة الأسئلة المرتبطة بالقرار، والتمييز بين الأدلة المفيدة والبيانات المضللة أو غير ذات الصلة، وتفسير نتائج التحليلات الوصفية والتنبؤية، وتقييم حالات عدم اليقين، وعرض النتائج بفاعلية. وتربط الحالات العملية بين التحليلات، وتصور البيانات، والتجارب، والتحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي وبين القرارات الإدارية الواقعية، مع التركيز على جودة البيانات، والتحيزات المعرفية، والعلاقات الارتباطية المضللة، وحدود الأدلة الكمية.

جدة

5 ايام

ديسمبر 4, 2026 – ديسمبر 10, 2026

Price

يورو 5,500

طلب التسجيل الأولي

أهداف التعلم

صياغة قرارات الأعمال في صورة أسئلة تحليلية واضحة وتحديد الأدلة اللازمة لدعمها.
تفسير التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والتوجيهية ضمن السياقات الإدارية.
تقييم جودة البيانات، وحالات عدم اليقين، والافتراضات، والمصادر الشائعة للأخطاء التحليلية.
اختيار المؤشرات وأساليب عرض البيانات والمناهج التحليلية المناسبة للقرارات التنفيذية.
التعرف على التحيزات المعرفية والتمييز بين الارتباط والسببية والأدلة الموثوقة.
دمج البيانات والتحليلات والرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع الحكم الإداري للوصول إلى قرارات مدروسة وقابلة للدفاع عنها.

الجدول اليومي المفصل

اليوم الأول — صياغة القرارات وبناء قاعدة الأدلة

تحويل التحديات الإدارية إلى أسئلة واضحة تدعم اتخاذ القرار.
تحديد النتائج والبدائل والقيود والمؤشرات ذات الصلة.
تحديد مصادر البيانات الداخلية والخارجية المناسبة.
تقييم جودة البيانات واكتمالها ومدى تمثيلها للواقع وحداثتها.
التمييز بين الأدلة المفيدة والبيانات غير ذات القيمة ومؤشرات الأداء الشكلية.

اليوم الثاني — التحليلات الوصفية والتشخيصية استخدام الملخصات والتوزيعات والتجزئة والاتجاهات لفهم الأداء.; اختيار مؤشرات الأداء الرئيسية التي تعكس أهداف الأعمال واحتياجات القرار.; تحليل التباينات والعوامل المؤثرة والأسباب الجذرية المحتملة.; تصميم عروض مرئية ولوحات معلومات واضحة للقيادات التنفيذية.; تجنب الرسوم البيانية المضللة والمتوسطات غير المعبرة والأخطاء الشائعة في تفسير البيانات.

اليوم الثالث — التنبؤ وعدم اليقين وتحليل السيناريوهات

تفسير التوقعات والاحتمالات والنطاقات ومخرجات النماذج.
فهم الدلالة العملية لدقة التنبؤ ومستويات عدم اليقين في سياق الأعمال.
مقارنة السيناريوهات وقياس حساسيتها للافتراضات الرئيسية.
التعرف على الثقة المفرطة، وتجاهل المعدلات الأساسية، وغيرها من التحيزات المؤثرة في القرارات.
استخدام التحليلات التنبؤية دون التعامل مع النماذج باعتبارها مصدراً لنتائج مؤكدة.

اليوم الرابع — السببية والتجارب وجودة القرارات

التمييز بين الارتباط والأدلة الموثوقة على وجود علاقة سببية.
فهم منطق التجارب المنضبطة واختبارات A/B.
تقييم الحالات التي تكون فيها التجارب عملية، والحالات التي تتطلب الاعتماد على الأدلة المستمدة من الملاحظة.
دمج النتائج الكمية مع السياق التشغيلي ومعرفة أصحاب المصلحة.
بناء مبررات واضحة وشفافة للقرارات يمكن الدفاع عنها ومناقشتها.

اليوم الخامس — التحليلات والذكاء الاصطناعي والممارسة التنفيذية لاتخاذ القرار

دراسة المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز فيها التحليل والتنبؤ وسير عمليات اتخاذ القرار.
تقييم الرؤى الناتجة عن الذكاء الاصطناعي من حيث الافتراضات والتحيز وجودة الأدلة.
دمج التحليلات مع الحكم الإداري واعتبارات المخاطر.
عرض التوصيات وحالات عدم اليقين والمفاضلات بوضوح أمام أصحاب المصلحة.
تطبيق إطار منهجي قابل للتكرار لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات على حالة أعمال واقعية.