✨ المقدمة العامة 

في عصر التحول الرقمي، أصبحت البيانات الكبيرة (Big Data) من أهم الأصول الاستراتيجية التي تعتمد عليها المؤسسات المالية لاتخاذ قرارات دقيقة، وتقديم خدمات مخصصة، وتحسين الأداء التشغيلي.

لم تعد البيانات مجرد أرقام، بل أصبحت مصدرًا لفهم سلوك العملاء، التنبؤ بالمخاطر، واكتشاف الفرص الاستثمارية.

ورشة العمل هذه تهدف إلى تمكين المشاركين من فهم المفاهيم الأساسية للبيانات الكبيرة، وتطبيق أدوات وتقنيات تحليلها داخل البيئة المالية.

سيتم استعراض نماذج تحليل البيانات، أدوات الذكاء الاصطناعي، تقنيات التعلم الآلي، وأفضل الممارسات في إدارة البيانات الضخمة.

خلال خمسة أيام، سيخوض المشاركون تجربة عملية تشمل تحليل بيانات العملاء، تقييم المخاطر، واستخدام البيانات في تطوير المنتجات المالية.

كما تتناول الورشة الجوانب التنظيمية والأمنية المرتبطة بإدارة البيانات، وتساعد على بناء ثقافة مؤسسية قائمة على البيانات.

هذه الورشة لا تكتفي بتقديم المعرفة، بل تسعى إلى تحويل البيانات إلى قرارات استراتيجية تدعم النمو والاستدامة.

👥 الفئات المستهدفة

• محللو البيانات في البنوك والمؤسسات المالية
• مدراء تقنية المعلومات والتحول الرقمي
• مسؤولو إدارة المخاطر والامتثال
• فرق تطوير المنتجات والخدمات المالية
• مدراء التسويق والتحليل السلوكي
• مستشارو الأعمال والاستراتيجيات
• فرق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
• المهتمون بتوظيف البيانات في اتخاذ القرار المالي

🎯 الأهداف المتوقعة

• فهم مفهوم البيانات الكبيرة وأهميتها في القطاع المالي
• التعرف على أدوات وتقنيات تحليل البيانات الضخمة
• تطبيق نماذج تحليل البيانات في تقييم المخاطر وسلوك العملاء
• استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحليل البيانات
• بناء بنية تحتية فعالة لإدارة البيانات المالية
• ضمان الامتثال التنظيمي في التعامل مع البيانات
• تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ
• تعزيز ثقافة اتخاذ القرار المبني على البيانات

📚 المحاور العلمية

🔹 المحور الأول: مدخل إلى البيانات الكبيرة في القطاع المالي

الجلسة 1: تعريف البيانات الكبيرة ومكوناتها

• خصائص البيانات الكبيرة (الحجم، السرعة، التنوع)
• مصادر البيانات في المؤسسات المالية
• الفرق بين البيانات التقليدية والضخمة

الجلسة 2: أهمية البيانات الكبيرة في اتخاذ القرار المالي

• تحليل سلوك العملاء
• التنبؤ بالمخاطر والفرص
• دعم الابتكار في المنتجات والخدمات

🔹 المحور الثاني: أدوات وتقنيات تحليل البيانات

الجلسة 1: أدوات تحليل البيانات المالية

• استخدام SQL وPython في التحليل
• أدوات التصور البياني (Tableau، Power BI)
• تحليل البيانات غير المهيكلة

الجلسة 2: تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

• نماذج التصنيف والتنبؤ
• تحليل الاتجاهات والأنماط
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البنوك

🔹 المحور الثالث: إدارة البيانات والبنية التحتية

الجلسة 1: بناء بيئة تحليل بيانات فعالة

• تخزين البيانات (Data Lakes، Warehouses)
• إدارة قواعد البيانات
• التكامل بين الأنظمة

الجلسة 2: جودة البيانات وحوكمتها

• التحقق من صحة البيانات
• إدارة دورة حياة البيانات
• السياسات الداخلية لحوكمة البيانات

🔹 المحور الرابع: التطبيقات العملية في المؤسسات المالية

الجلسة 1: تحليل بيانات العملاء

• تقسيم العملاء حسب السلوك
• التنبؤ بالاحتياجات المالية
• تخصيص العروض والخدمات

الجلسة 2: تحليل المخاطر والامتثال

• اكتشاف الاحتيال المالي
• تقييم الجدارة الائتمانية
• دعم قرارات الامتثال التنظيمي

🔹 المحور الخامس: الأمن والامتثال في إدارة البيانات

الجلسة 1: حماية البيانات المالية

• التشفير وإدارة الوصول
• حماية البيانات الحساسة
• استراتيجيات الأمن السيبراني

الجلسة 2: الامتثال التنظيمي في تحليل البيانات

• قوانين حماية البيانات (مثل GDPR)
• إعداد التقارير التنظيمية
• التدقيق الداخلي والخارجي