إدارة البيانات
الانتقال من المعلومات المبعثرة إلى أصول استراتيجية موثوقة ومحكومة وآمنة، تُغذّي القرارات والتحليلات والذكاء الاصطناعي، وتدعم الامتثال للمعايير الوطنية.
أهمية إدارة البيانات
تُعد البيانات اليوم أصلاً وطنياً واستراتيجياً لا يقل أهمية عن رأس المال البشري أو المالي؛ فهي المكون الذي تستند إليه القرارات والسياسات والخدمات في العصر الرقمي. وفقاً لإطار DAMA-DMBOK® الصادر عن DAMA International، تُعرَّف إدارة البيانات بأنها "مجموعة من الممارسات المتكاملة التي تضمن تحقيق أقصى قيمة من الأصول المعلوماتية عبر إدارتها وضبطها وتحسين جودتها واستدامتها داخل المؤسسة." تظهر دراسات DAMA أن ضعف إدارة البيانات يمكن أن يتسبب بخسائر تصل إلى 30% من الإيرادات السنوية للمؤسسات نتيجة الأخطاء التشغيلية وضعف جودة البيانات، وهو ما يبرز الحاجة إلى نهج مؤسسي منضبط لإدارة البيانات. أما في المملكة العربية السعودية، فقد أكدت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) والمكتب الوطني لإدارة البيانات (NDMO) في وثائقها الرسمية على أنه "بوصفها أحد أصول القطاع العام، يجب إدارة بيانات الحكومة كأصل استراتيجي." وهو مبدأ أساسي في السياسات الوطنية للحوكمة وحماية البيانات الشخصية (PDPL)، يضمن أن تتم إدارة البيانات الحكومية وفق معايير الجودة، والخصوصية، والتكامل، والشفافية. من هذا المنطلق، تعد إدارة البيانات في الجهات السعودية نهجاً وطنياً حوكمياً واستثمارياً، يهدف إلى تعزيز الثقة الرقمية، وتمكين الذكاء المؤسسي، ودعم اتخاذ القرار المستند إلى الأدلة، بما يتماشى مع مستهدفات رؤية السعودية 2030 في بناء اقتصاد رقمي قائم على المعرفة.
كيف نبني إدارة بيانات فعالة؟
تأسيس وتشغيل مكتب إدارة البيانات (Data Management Office – DMO)
تصميم وتفعيل مكتب لإدارة البيانات داخل الجهة يربط بين الأعمال، والتقنية، والامتثال، والخصوصية، مستلهَم من دور المكتب الوطني لإدارة البيانات ومتطلبات المعايير الوطنية.
رفع النضج والامتثال للمعايير الوطنية وPDPL
تقييم وضع الجهة مقابل المعايير الوطنية لإدارة البيانات وحماية البيانات الشخصية وPDPL، وبناء خارطة طريق عملية لرفع النضج والامتثال خطوة بخطوة.
إدارة رحلة "نُضئ" ونماذج النضج
للجهات الحكومية: مواءمة العمل مع مكونات NDI (الامتثال، النضج، التميّز التشغيلي). للقطاع الخاص: استلهام نفس المكونات لبناء نموذج نضج داخلي متوافق مع أفضل الممارسات العالمية (DAMA-DMBOK) والتوجّه الوطني.
بناء بنية بيانات تمكن الحوكمة والتحليلات معاً
تصميم معمارية بيانات (Data Architecture) تضمن أن ذكاء الأعمال، والتحليلات، والذكاء الاصطناعي تعمل على بيانات مصنفة ومحكومة ومتوافقة مع NDMO وPDPL، وليس مجرد تقارير معزولة.
تمكين الأدوات والرخص عبر مجالات إدارة البيانات
مساعدة الجهة في اختيار وتشغيل منظومة أدوات تغطي مجالات إدارة البيانات (حوكمة، جودة، بيانات وصفية، تصنيف، حماية بيانات شخصية، أمن بيانات…)، بما يدعم الامتثال للمعايير الوطنية وPDPL ويقرب الجهة من متطلبات "نُضئ".
ما الذي تحصل عليه
امتثال للمعايير الوطنية للبيانات: تطبيق عملي لمتطلبات المعايير الوطنية لإدارة البيانات وحماية البيانات الشخصية، مع سياسات وإجراءات موثقة يسهل تقديمها في أي تقييم أو تدقيق.
مكتب إدارة بيانات يضمن الحوكمة والامتثال: تأسيس وتشغيل DMO بهيكل، وأدوار، ومسؤوليات واضحة، ومسارات قرار منظمة تجعل قرارات البيانات مؤسسية وليست فردية.
بنية بيانات تدعم ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي: معمارية بيانات موحدة تربط الأنظمة التشغيلية بمستودعات/بحيرات البيانات، وتوفر مصدراً واحداً للحقيقة للتقارير والنماذج التحليلية.
جودة بيانات لقرارات موثوقة: قواعد جودة بيانات، وكتالوج، وقاموس بيانات، وكيانات رئيسية موحدة تقلل التكرار والأخطاء، وتزيد دقة مؤشرات الأداء ولوحات المتابعة.
حماية البيانات الشخصية وتقليل مخاطر الخصوصية: تصنيف واضح لحساسية البيانات، وضوابط وصول وسجل لأنشطة المعالجة، بما يدعم الامتثال لنظام حماية البيانات الشخصية ويقلل المخاطر النظامية والسمعة.
متابعة مستمرة وتحسين منضبط لإدارة البيانات: قياس دوري لجودة البيانات، والامتثال، والنضج، يسمح بتحديد الفجوات مبكراً، وتوجيه الاستثمارات نحو ما يرفع قيمة البيانات فعلياً، ويحافظ على استدامة التحسن عبر الزمن.