مراجعة نهائية مادة تحليلات الاعمال لطلاب الفرقة الثانية نظم المعلومات + حل اسئلة متنوعة على المنهج

تقدم المراجعة النهائية لمادة تحليلات الأعمال لطلاب الفرقة الثانية نظم المعلومات، مع التركيز على تبسيط المنهج وشرح الأجزاء المشتركة بين المعاهد. يبدأ الشرح بتعريف العامل وخصائص العمل البشري الأساسية وهما الجهد (العضلي، الفكري، والنفسي) والامتثال للتوجيهات. يتناول هذا الجزء أيضاً عناصر العمل الرئيسية مثل الأدوات، الإجراءات، والموضوع، بالإضافة إلى ظروف العمل الزمنية والمكانية والإنسانية. يختتم هذا الجزء بتعريف تحليل الأعمال وأهميته في فهم المنظمة وتحديد المشكلات والحلول، وتعظيم القيمة وزيادة العائد على الاستثمار.

يستعرض هذا الجزء أدوات تحليل الأعمال، والتي تشمل تجميع البيانات، استخراج البيانات، التحليلات الوصفية والتنبؤية، والتمثيل المرئي وإعداد التقارير. كما يذكر أدوات أخرى مثل برامج مايكروسوفت أوفيس، أداة Reconcile، مستندات جوجل، أداة SWOT، أداة Pencil، أداة Trello، برنامج Drilldown، أداة Qlik، وأدوات Life Cycle. يتم بعد ذلك تعريف محلل الأعمال ووصفه الوظيفي، مع تفصيل مسؤوليات وواجبات محلل البيانات ومحلل النظم (مثل استخراج البيانات، تنظيمها، وتحليلها)، بالإضافة إلى المسميات الوظيفية لمحلل الأعمال ومهاراته المطلوبة.

يناقش هذا الجزء دور محلل الأعمال في التحليل الاستراتيجي للمؤسسة، بما في ذلك إدارة وتخطيط المتطلبات، توضيحها، تحليلها، والاتصال بها، وتقييم الحلول. كما يسلط الضوء على أهمية مهارات الاتصال، المهارات التقنية، والمهارات التحليلية لمحلل الأعمال. يتم أيضاً استعراض خطوات تحليل الأعمال من جمع البيانات إلى التمثيل المرئي، وتطبيقات تحليل الأعمال في مختلف أنشطة المؤسسة مثل الإدارة التسويقية والموارد البشرية والمبيعات والإدارة المالية.

يتناول هذا الجزء أهمية علم البيانات ومجالات تطبيقه المتعددة، مثل التطبيقات التجارية والرعاية الصحية والاقتصاد الرقمي. يقدم تعريفاً للبيانات كتمثيل للحقائق والأفكار، والمعلومات كمجموعة من البيانات المعالجة والمنظمة. يبرز الفروقات الجوهرية بين البيانات والمعلومات والمعرفة. كما يعرف ذكاء الأعمال كنظام مبني على البيانات يدعم اتخاذ القرارات، ويوضح الفروقات بين علم البيانات وذكاء الأعمال من حيث المدى والأدوات وأنواع البيانات والتعقيد والمرونة.

يشرح هذا الجزء المراحل الخمس لدورة حياة علم البيانات: تعريف المشكلة وصياغتها، جمع البيانات، تجهيز وتنظيف البيانات، التحليل الاستكشافي للبيانات، وتمثيل البيانات. كما يفصل في مستويات تحليلات الأعمال: الوصفية (ماذا حدث)، التنبؤية (ماذا سيحدث)، والتوجيهية (ماذا ينبغي أن أفعل). ويتناول مفهوم البيانات الضخمة وخصائصها ومجالات استخدامها (مثل تطوير المنتجات، الصيانة التنبؤية، تجربة العملاء، ومكافحة الاحتيال).

يحدد هذا الجزء المقاييس الرئيسية لجودة البيانات، مثل موثوقية المصدر، دقة المحتوى، سهولة الوصول، حماية الخصوصية، ثراء البيانات، اتساقها، توقيتها، ومستوى تفصيلها وصلاحيتها وملائمتها. كما يصف المهام الرئيسية في معالجة البيانات: توحيد البيانات، تنظيفها، تحويلها، وتقليلها. ويعرض أدوات جمع البيانات الأربعة: الاستبيان (أنواعه، أهميته، مميزاته وعيوبه)، المقابلة (أهميتها، خطواتها، أنواعها، مميزاتها وعيوبها)، الملاحظة (أهميتها، أنواعها، مميزاتها وعيوبها)، والاختبارات (أهميتها، أنواعها، مميزاتها وعيوبها).

يوضح هذا الجزء مفهوم تمثيل البيانات كتحويل المعلومات إلى أشكال مرئية كالمخططات والخرائط، مع التأكيد على أهميته في توفير تحليل سريع، التعرف على الأنماط، وتسهيل اتخاذ القرارات. يقدم كذلك أنواعاً متعددة من الرسوم البيانية المستخدمة لتمثيل البيانات. ثم ينتقل إلى نماذج تحليل الأعمال، مثل مخططات النشاط، الخرائط الذهنية، خارطة طريق المنتج، المخطط التنظيمي، وتحليل SWOT بجميع عناصره (القوة، الضعف، الفرص، التهديدات). كما يذكر إطار واجهة المستخدم، مخطط سير العملية، ومراحل تحسين عمليات تحليل الأعمال.

يستعرض هذا الجزء تقنيات تحليل الأعمال المتنوعة، مثل Modern Requirements، ClickUp، Teamwork، Zoho Projects، Monday، MOST، CATWOE، أداة 5 Whys، Sisense، Tableau، SAP Business Intelligence، وأداة القبعات الست للتفكير بألوانها ودلالاتها. يختتم الجزء بمقاييس الأداء الرئيسية، بما في ذلك الرسم البياني جانت وPERT، الخرائط الجغرافية، مخططات بوليت، الخريطة الحرارية، جداول التظليل، والخرائط الشجرية. كما يتناول التحليلات المرئية ومؤشر الأداء الرئيسي (KPI)، وبطاقات الأداء المتوازنة بمنظوراتها الأربعة (العملاء، المالي، التعلم والنمو، وعمليات الأعمال الداخلية)، ونظام 6 سيجما كأداة لتقليل العيوب وتحسين العمليات.