إدارة البيانات

📅 آخر تحديث: ٢٩ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٩ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 4 صور
الموسوعة الحرة
دورة حياة البيانات

تشمل إدارة البيانات جميع التخصصات المتعلقة بالتعامل مع البيانات كمورد قيّم، وهي ممارسة إدارة بيانات المؤسسة بحيث يمكن تحليلها لاتخاذ القرارات . [ 1 ]

مفهوم

ظهر مفهوم إدارة البيانات بالتزامن مع تطور تكنولوجيا الحوسبة. ففي خمسينيات القرن العشرين، ومع ازدياد انتشار الحواسيب، بدأت المؤسسات في مواجهة تحدي تنظيم البيانات وتخزينها بكفاءة. اعتمدت الأساليب المبكرة على البطاقات المثقبة والفرز اليدوي، وهي أساليب تتطلب جهدًا كبيرًا وعرضة للأخطاء. وشكّل ظهور أنظمة إدارة قواعد البيانات في سبعينيات القرن العشرين علامة فارقة، إذ مكّنت من تخزين البيانات واسترجاعها بشكل منظم. [ 2 ]

بحلول ثمانينيات القرن العشرين، أحدثت نماذج قواعد البيانات العلائقية ثورة في إدارة البيانات، مؤكدةً على أهمية البيانات كأصل أساسي، ومعززةً عقلية تركز على البيانات في الأعمال. وشهد هذا العصر أيضًا ظهور ممارسات حوكمة البيانات، التي أولت الأولوية لتنظيم البيانات وإدارتها لضمان الجودة والامتثال. ومع مرور الوقت، ساهمت التطورات التكنولوجية، مثل الحوسبة السحابية وتحليلات البيانات الضخمة، في تحسين إدارة البيانات بشكل أكبر، مما جعلها حجر الزاوية في عمليات الأعمال الحديثة. [ 3 ] [ 4 ]

اعتبارًا من عام 2025تشمل إدارة البيانات مجموعة واسعة من الممارسات، بدءًا من تخزين البيانات وأمنها وصولًا إلى تحليلها واتخاذ القرارات، مما يعكس دورها الحاسم في دفع عجلة الابتكار والكفاءة في مختلف القطاعات. [ 5 ] [ 6 ]

مواضيع في إدارة البيانات

يحدد دليل إدارة البيانات (DMBoK)، الذي طورته جمعية إدارة البيانات (DAMA)، مجالات المعرفة الرئيسية التي تشكل أساس ممارسات إدارة البيانات الحديثة، ويقترح إطار عمل للمؤسسات لإدارة البيانات كأصل استراتيجي. [ 6 ]

إدارة البيانات

تشير حوكمة البيانات إلى السياسات والإجراءات والمعايير التي تضمن إدارة البيانات بشكل متسق ومسؤول على مستوى المؤسسة. في سياق المؤسسات، تشمل الحوكمة مواءمة أصحاب المصلحة عبر وحدات الأعمال، وتحديد ملكية البيانات، وقياس فوائد تحسين جودة البيانات. غالبًا ما تتضمن أطر الحوكمة الفعالة أدوارًا لإدارة البيانات، وبروتوكولات تصعيد، ولجان إشراف متعددة الوظائف للحفاظ على الثقة والمساءلة في استخدام البيانات.

هندسة البيانات

تتألف بنية البيانات من نماذج وسياسات وقواعد ومعايير تحكم أنواع البيانات التي يتم جمعها وكيفية تخزينها وتنظيمها ودمجها واستخدامها في أنظمة البيانات والمؤسسات. [ 7 ] عادةً ما تكون البيانات أحد مجالات البنية المتعددة التي تشكل ركائز بنية المؤسسة أو بنية الحلول . [ 8 ]

يركز تصميم بنية البيانات على تصميم الهيكل العام لأنظمة البيانات. وهو يضمن كفاءة تدفق البيانات وقابلية الأنظمة للتوسع والتكيف والتوافق مع احتياجات العمل.

نمذجة البيانات وتصميمها

يركز هذا المجال على إنشاء نماذج تمثل العلاقات بين البيانات بشكل منطقي. وهو أمر ضروري لتصميم قواعد البيانات وضمان هيكلة البيانات بطريقة تسهل التحليل وإعداد التقارير.

تخزين البيانات وعملياتها

يتناول هذا القسم التخزين المادي للبيانات وإدارتها اليومية، ويشمل ذلك كل شيء بدءًا من مراكز البيانات التقليدية وصولًا إلى حلول التخزين السحابية، مع ضمان معالجة البيانات بكفاءة.

تكامل البيانات وقابلية التشغيل البيني

يضمن ذلك إمكانية مشاركة البيانات من مصادر مختلفة ودمجها بسلاسة عبر أنظمة متعددة، وهو أمر بالغ الأهمية لإجراء تحليلات شاملة واتخاذ القرارات.

إدارة المستندات والمحتوى

يركز على إدارة البيانات غير المهيكلة مثل المستندات والوسائط المتعددة والمحتويات الأخرى، مع ضمان تخزينها وتصنيفها وسهولة استرجاعها.

تخزين البيانات، ذكاء الأعمال، وتحليلات البيانات

يتضمن ذلك دمج البيانات في مستودعات تدعم التحليلات وإعداد التقارير ورؤى الأعمال.

مستودعات البيانات

في مجال الحوسبة ، يُعدّ مستودع البيانات (DW أو DWH)، المعروف أيضًا باسم مستودع بيانات المؤسسة (EDW)، نظامًا يُستخدم لإعداد التقارير وتحليل البيانات ، وهو عنصر أساسي في ذكاء الأعمال . [ 9 ] تُعتبر مستودعات البيانات مستودعات مركزية للبيانات المُدمجة من مصادر مُتباينة. فهي تُخزّن البيانات الحالية والتاريخية مُنظمة بطريقة مُحسّنة لتحليل البيانات، وإنشاء التقارير، واستخلاص الرؤى من البيانات المُدمجة. [ 10 ] وهي مُصممة ليستخدمها المُحللون والمُديرون للمساعدة في اتخاذ القرارات التنظيمية. [ 11 ]

ذكاء الأعمال

تتألف ذكاء الأعمال (BI) من استراتيجيات ومنهجيات وتقنيات تستخدمها المؤسسات لتحليل البيانات وإدارة معلومات الأعمال، وذلك لتوجيه استراتيجيات الأعمال وعملياتها. [ 12 ] [ 13 ] تشمل الوظائف الشائعة لتقنيات ذكاء الأعمال إعداد التقارير ، والمعالجة التحليلية الفورية ، والتحليلات ، وتطوير لوحات المعلومات، واستخراج البيانات ، واستخراج العمليات ، ومعالجة الأحداث المعقدة ، وإدارة أداء الأعمال ، والمقارنة المعيارية ، واستخراج النصوص ، والتحليلات التنبؤية ، والتحليلات التوجيهية .

مستودع البيانات

يُعدّ مستودع البيانات نمطًا هيكليًا/وصوليًا خاصًا ببيئات مستودعات البيانات . وهو عبارة عن مجموعة فرعية من مستودع البيانات تُركّز على خط أعمال أو قسم أو مجال موضوعي أو فريق مُحدّد. [ 14 ] في حين أن مستودعات البيانات تتمتع بعمق على مستوى المؤسسة بأكملها، فإن المعلومات الموجودة في مستودعات البيانات تخص قسمًا واحدًا فقط. في بعض عمليات النشر، يُعتبر كل قسم أو وحدة أعمال مالكًا لمستودع بياناته، بما في ذلك جميع الأجهزة والبرامج والبيانات . [ 15 ] يُمكّن هذا كل قسم من عزل استخدام بياناته ومعالجتها وتطويرها. في عمليات نشر أخرى حيث تُستخدم الأبعاد المُطابقة، لن تنطبق ملكية وحدة الأعمال هذه على الأبعاد المشتركة مثل العميل والمنتج، وما إلى ذلك.

تحليلات البيانات

تحليل البيانات هو عملية فحص البيانات وتنظيفها وتحويلها ونمذجتها بهدف اكتشاف معلومات مفيدة، واستخلاص النتائج، ودعم عملية صنع القرار . [ 16 ] لتحليل البيانات جوانب وأساليب متعددة، تشمل تقنيات متنوعة تحت مسميات مختلفة، ويُستخدم في مجالات الأعمال والعلوم والعلوم الاجتماعية. [ 17 ] في عالم الأعمال اليوم، يلعب تحليل البيانات دورًا هامًا في جعل القرارات أكثر علمية ومساعدة الشركات على العمل بكفاءة أكبر. [ 18 ] ويُستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل تحليلات الأعمال والرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي لاستخلاص رؤى قيّمة من البيانات.

استخراج البيانات

التنقيب عن البيانات هو عملية استخراج الأنماط وإيجادها في مجموعات البيانات الضخمة ، باستخدام أساليب تجمع بين التعلم الآلي والإحصاء وأنظمة قواعد البيانات . [ 19 ] يُعد التنقيب عن البيانات مجالًا فرعيًا متعدد التخصصات في علوم الحاسوب والإحصاء ، ويهدف بشكل عام إلى استخراج المعلومات (باستخدام أساليب ذكية) من مجموعة البيانات وتحويلها إلى بنية مفهومة لاستخدامها لاحقًا. [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] يُمثل التنقيب عن البيانات خطوة التحليل في عملية " اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات " (KDD). [ 23 ] إلى جانب خطوة التحليل الأولية، يشمل التنقيب عن البيانات أيضًا جوانب إدارة قواعد البيانات والبيانات، والمعالجة المسبقة للبيانات ، واعتبارات النموذج والاستدلال ، ومقاييس الأهمية، واعتبارات التعقيد ، والمعالجة اللاحقة للهياكل المكتشفة، والتصور ، والتحديث الفوري . [ 19 ]

علم البيانات

علم البيانات هو مجال أكاديمي متعدد التخصصات [ 24 ] يستخدم الإحصاء ، والحوسبة العلمية ، والأساليب العلمية ، والمعالجة، والتصوير العلمي ، والخوارزميات ، والبرمجة (مثل بايثون، وSQL، وR)، والأنظمة لاستخلاص أو استقراء المعرفة من بيانات قد تكون مشوشة، أو منظمة ، أو غير منظمة . [ 25 ] عالم البيانات هو متخصص يقوم بإنشاء أكواد برمجية ويدمجها مع المعرفة الإحصائية لتلخيص البيانات. [ 26 ]

إدارة البيانات الوصفية

يدير البيانات المتعلقة بالبيانات، بما في ذلك التعريفات والأصل والاستخدام، لتعزيز فهم أصول البيانات الخاصة بالمنظمة وسهولة استخدامها. [ 27 ]

إدارة جودة البيانات

لا تقتصر جودة البيانات على كونها مسألة تقنية فحسب، بل هي عامل تمكين استراتيجي للثقة والامتثال واتخاذ القرارات. فالبيانات عالية الجودة تدعم إعداد التقارير المتسقة، والامتثال للوائح، وثقة العملاء. وغالبًا ما تحدد برامج إدارة بيانات المؤسسات معايير الجودة، مثل الدقة والتفصيل والتوقيت، وتربطها بنتائج الأعمال.

إدارة البيانات المرجعية والبيانات الرئيسية

تتضمن البيانات المرجعية رموزًا وقيمًا موحدة لضمان تفسير متسق عبر الأنظمة. وتتولى إدارة البيانات الرئيسية (MDM) إدارة وتوحيد البيانات الحيوية للمؤسسة، مما يضمن مصدرًا موحدًا وموثوقًا للمعلومات يدعم اتخاذ القرارات الفعالة والكفاءة التشغيلية.

أمن البيانات

يشير أمن البيانات إلى مجموعة شاملة من الممارسات والتقنيات المصممة لحماية المعلومات والأنظمة الرقمية من الوصول غير المصرح به أو استخدامها أو الكشف عنها أو تعديلها أو إتلافها. ويشمل ذلك التشفير، وضوابط الوصول، والمراقبة، وتقييمات المخاطر للحفاظ على سلامة البيانات وسريتها وتوافرها.

خصوصية البيانات

تتضمن خصوصية البيانات حماية المعلومات الشخصية للأفراد من خلال ضمان امتثال جمعها وتخزينها واستخدامها للموافقة والمعايير القانونية ومبادئ السرية. وهي تركز على حماية البيانات الحساسة من سوء الاستخدام أو الوصول غير المصرح به مع احترام حقوق المستخدمين.

إدارة البيانات كأساس لإدارة المعلومات

يتم توضيح الفرق بين البيانات والقيمة المشتقة من خلال "سلم المعلومات" أو نموذج DIKAR.

يعرض الرسم التخطيطي نموذج DIKAR - البيانات، المعلومات، المعرفة، الفعل، الاستجابة. وهو نموذج يوضح العلاقة بين البيانات والمعلومات والمعرفة.
نموذج ديكار - البيانات، المعلومات، المعرفة، الفعل، الاستجابة. نموذج يوضح العلاقة بين البيانات والمعلومات والمعرفة.

يرمز نموذج "DIKAR" إلى البيانات والمعلومات والمعرفة والإجراء والنتيجة. وهو إطار عمل يُستخدم لسد الفجوة بين البيانات الخام والنتائج القابلة للتنفيذ. يركز النموذج على تحويل البيانات إلى معلومات، والتي تُفسَّر بدورها لتوليد المعرفة. توجه هذه المعرفة الإجراءات التي تؤدي إلى نتائج قابلة للقياس. يُطبَّق نموذج DIKAR على نطاق واسع في الاستراتيجيات التنظيمية، مما يساعد الشركات على مواءمة عمليات إدارة البيانات مع أهداف صنع القرار والأداء. من خلال التركيز على كل مرحلة، يضمن النموذج الاستخدام الأمثل للبيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق النتائج المرجوة. وهو ذو قيمة خاصة في البيئات التي تعتمد على التكنولوجيا. [ 28 ]

يوضح "سلم المعلومات" التدرج من البيانات (الحقائق الخام) إلى المعلومات (البيانات المُعالجة)، ثم المعرفة (المعلومات المُفسَّرة)، وصولاً إلى الحكمة (المعرفة المُطبَّقة). تُضيف كل خطوة قيمة وسياقًا، مما يُتيح اتخاذ قرارات أفضل. ويُؤكد هذا السلم على تحويل المدخلات غير المُهيكلة إلى رؤى قيّمة للاستخدام العملي. [ 29 ]

إدارة البيانات في البحث

في مجال البحث العلمي، تشير إدارة البيانات إلى العملية المنهجية للتعامل مع البيانات طوال دورة حياتها. ويشمل ذلك أنشطة مثل جمع البيانات وتنظيمها وتخزينها وتحليلها ومشاركتها لضمان دقتها وسهولة الوصول إليها وأمانها. خطة إدارة البيانات (DMP) هي وثيقة منظمة تحدد كيفية جمع بيانات البحث وتنظيمها وتخزينها ومشاركتها وحفظها خلال مشروع البحث وبعد انتهائه. وهي بمثابة دليل لضمان التعامل مع البيانات بمسؤولية، والحفاظ على سهولة الوصول إليها، وحمايتها من الفقدان أو سوء الاستخدام.

تتضمن الإدارة الفعّالة للبيانات وضع خطة لإدارة البيانات ، ومعالجة قضايا مثل الاعتبارات الأخلاقية، والامتثال للمعايير التنظيمية، والحفظ طويل الأمد. وتعزز الإدارة السليمة شفافية البحث، وقابلية تكراره، والاستخدام الأمثل للموارد، مما يُسهم في نهاية المطاف في مصداقية نتائج البحث وتأثيرها. وتُعد هذه الإدارة ممارسة بالغة الأهمية في مختلف التخصصات لضمان سلامة البيانات وسهولة استخدامها أثناء وبعد تنفيذ المشروع البحثي.

لماذا يُعدّ هذا الأمر ذا صلة بالبحث؟ [ 30 ]

  • يساعد الباحثين على تنظيم وإدارة بياناتهم بشكل صحيح طوال فترة الدراسة
  • يضمن تخزين البيانات بشكل آمن وبقائها متاحة عند الحاجة
  • يعزز الشفافية والنزاهة من خلال توضيح كيفية التعامل مع البيانات ومشاركتها
  • تحسين جودة وموثوقية نتائج البحث
  • يمنع فقدان البيانات ويقلل من المشكلات الأخلاقية أو القانونية المحتملة
  • يسهل ذلك على الباحثين الآخرين إعادة استخدام البيانات في الدراسات المستقبلية
  • يزيد من التأثير العام ومصداقية البحث

البيانات الضخمة

يشير مصطلح البيانات الضخمة إلى جمع وتحليل مجموعات هائلة من البيانات. ورغم أن البيانات الضخمة ظاهرة حديثة، إلا أن الحاجة إلى البيانات لدعم اتخاذ القرارات تعود إلى أوائل سبعينيات القرن الماضي مع ظهور أنظمة دعم القرار. ويمكن اعتبار هذه الأنظمة بمثابة المرحلة الأولى لإدارة البيانات لأغراض دعم القرار. [ 31 ]

النتائج المالية والاقتصادية

تشير الدراسات إلى أن معاملات العملاء تمثل زيادة بنسبة 40% في البيانات التي يتم جمعها سنويًا، مما يعني أن للبيانات المالية تأثيرًا كبيرًا على قرارات الأعمال. ولذلك، تستخدم المؤسسات الحديثة تحليلات البيانات الضخمة لتحديد ما بين 5 إلى 10 مصادر بيانات جديدة تساعدها في جمع البيانات وتحليلها لتحسين عملية اتخاذ القرارات. ويوضح جونسن (2013) أن المؤسسات التي تستخدم تقنيات التحليلات المتوسطة لديها احتمالية أكبر بنسبة 20% لتحقيق عوائد أعلى مقارنة بمنافسيها الذين لم يُدخلوا أي إمكانيات تحليلية في عملياتهم. كما أفادت مؤسسة IRI أن قطاع التجزئة قد يشهد زيادة تتجاوز 10 مليارات دولار سنويًا نتيجة لتطبيق تقنيات التحليلات الحديثة. وبناءً على ذلك، يمكن طرح الفرضية التالية: يمكن أن تؤثر النتائج الاقتصادية والمالية على كيفية استخدام المؤسسات لأدوات تحليل البيانات.

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ "ما هي إدارة البيانات؟ أهميتها وتحدياتها | Tableau" . www.tableau.com . تاريخ الاسترجاع: 4 ديسمبر 2023 .
  2. ↑ فوت، كيث د. (19 فبراير 2022). "نبذة تاريخية عن إدارة البيانات" . داتافيرسيتي . تم الاطلاع عليه بتاريخ 21 سبتمبر 2025 .
  3. ↑ ريدمان، توماس سي. (2008). البيانات المدفوعة: الربح من أهم أصول عملك . مطبعة هارفارد للأعمال. ISBN 9781422119129.
  4. ↑ بيرس، جاي (30 أغسطس 2023). "ثلاثة دروس من 100 عام من إدارة البيانات" . مجلة ISACA . 4. تم الاطلاع عليه في 21 سبتمبر 2025 .
  5. ↑ كريمر، روبرت (20 مارس 2025). "حالة إدارة بيانات المؤسسات في أوائل عام 2025" . فوربس . تم الاطلاع عليه بتاريخ 8 أبريل 2025 .
  6. 1 2 DAMA International (2024). DAMA-DMBOK: دليل إدارة البيانات (الطبعة الثانية المنقحة ). منشورات تكنكس. ISBN  9781634622349.
  7. ↑ قاموس الأعمال - هندسة البيانات ( مؤرشف بتاريخ 30 مارس 2013 في أرشيف الإنترنت Wayback Machine) ؛ TOGAF 9.1 - المرحلة ج: هندسة نظم المعلومات - هندسة البيانات
  8. ↑ ما هي هندسة البيانات؟ (GeekInterview، 28 يناير 2008، تاريخ الاطلاع 28 أبريل 2011)
  9. ↑ ديديتش، نديم؛ ستانير، كلير (2016). "تقييم تحديات تعدد اللغات في تطوير مستودعات البيانات". في: حمودي، سليمان؛ ماسياسيك، ليزيك؛ ميسيكوف، ميشيل م. ميسيكوف؛ كامب، أوليفييه؛ كورديرو، خوسيه (محررون). وقائع المؤتمر الدولي الثامن عشر لنظم معلومات المؤسسات . المؤتمر الدولي لنظم معلومات المؤسسات، 25-28 أبريل 2016، روما، إيطاليا (ملف PDF) . المجلد 1. SciTePress. الصفحات 196-206 . doi : 10.5220/0005858401960206 . ISBN   978-989-758-187-8تمت أرشفة الملف (PDF) من النسخة الأصلية بتاريخ 22-05-2018.
  10. ↑ "ما هو مستودع البيانات؟ | المفاهيم الأساسية | خدمات أمازون السحابية" . شركة أمازون لخدمات الويب . مؤرشف من الأصل بتاريخ 13 فبراير 2023. تم الاطلاع عليه بتاريخ 13 فبراير 2023 .
  11. ↑ راينر، آر. كيلي؛ سيجيلسكي، كيسي جي. (2012-05-01). مقدمة في نظم المعلومات: تمكين الأعمال وتحويلها، الطبعة الرابعة ( نسخة كيندل). وايلي. الصفحات 127 ، 128، 130، 131، 133. ISBN   978-1118129401.
  12. ↑ ديديتش ن. وستانير نو سي. (2016). "قياس نجاح التغييرات في حلول ذكاء الأعمال الحالية لتحسين تقارير ذكاء الأعمال" (ملف PDF) . قياس نجاح التغييرات في حلول ذكاء الأعمال الحالية لتحسين تقارير ذكاء الأعمال. سلسلة محاضرات في معالجة معلومات الأعمال . المجلد 268. دار نشر سبرينغر الدولية. الصفحات 225-236 . doi : 10.1007/978-3-319-49944-4_17 . ISBN   978-3-319-49943-7. S2CID 30910248 . رمز الوصول المغلق
  13. ↑ "ما هو ذكاء الأعمال (BI)؟ | IBM" . IBM . 9 أغسطس 2021.
  14. ↑ "ما هو مستودع البيانات؟" . آي بي إم . 2021-10-21 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2024-12-16 .
  15. ↑ إنمون، ويليام (18 يوليو 2000). "مستودع البيانات لا يساوي مخزن البيانات" . DMReview.com . مؤرشف من الأصل في 20 أبريل 2011.
  16. ↑ "تحويل البيانات غير المهيكلة إلى معلومات مفيدة" ، البيانات الضخمة، والتنقيب، والتحليلات ، منشورات أورباخ، 12 مارس 2014، الصفحات 227-246 ، doi : 10.1201/b16666-14 ، ISBN  978-0-429-09529-0تم الاطلاع عليه بتاريخ 29 مايو 2021
  17. ↑ "الجوانب المتعددة لدوال الارتباط" ، تقنيات تحليل البيانات لعلماء الفيزياء ، مطبعة جامعة كامبريدج، 2017، الصفحات 526-576 ، doi : 10.1017/9781108241922.013 ، ISBN  978-1-108-41678-8تم الاطلاع عليه بتاريخ 29 مايو 2021
  18. ↑ شيا، بي إس، وجونغ، بي. (2015). مراجعة ذكاء الأعمال من خلال تحليل البيانات. القياس المعياري ، 21 (2)، 300-311. doi : 10.1108/BIJ-08-2012-0050
  19. 1 2 3 SIGKDD (30 أبريل 2006). "منهج استخراج البيانات: مقترح" . kdd.org ( رابطة آلات الحوسبة ). مؤرشف من الأصل بتاريخ 14 أكتوبر 2013. تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 يناير 2014 .
  20. ↑ كليفتون، كريستوفر (2010). "موسوعة بريتانيكا: تعريف استخراج البيانات" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 5 فبراير 2011. تم الاطلاع عليه بتاريخ 9 ديسمبر 2010 .
  21. ↑ هاستي، تريفور ؛ تيبشيراني، روبرت ؛ فريدمان، جيروم (2009). "عناصر التعلم الإحصائي: التنقيب في البيانات، والاستدلال، والتنبؤ" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 10 نوفمبر 2009. تم الاطلاع عليه بتاريخ 7 أغسطس 2012 .
  22. ↑ هان، جايوي ؛ كامبر، ميشلين؛ باي، جيان (2011). استخراج البيانات: المفاهيم والتقنيات ( الطبعة الثالثة). مورغان كوفمان. ISBN  978-0-12-381479-1.
  23. ↑ فياض، أسامة ؛ بياتيتسكي-شابيرو، غريغوري ؛ سميث، بادريتش (1996). "من التنقيب في البيانات إلى اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات" (ملف PDF) . مؤرشف (PDF) من الأصل بتاريخ 9 أكتوبر 2022. تم الاطلاع عليه بتاريخ 17 ديسمبر 2008 .
  24. ↑ دونوهو، ديفيد (2017). "خمسون عامًا من علم البيانات" . مجلة الإحصاءات الحاسوبية والرسومية . 26 (4): 745-766 . doi : 10.1080/10618600.2017.1384734 . S2CID 114558008 . 
  25. ↑ دار، ف. (2013). "علم البيانات والتنبؤ" . مجلة اتصالات رابطة مكائن ​​الحوسبة . 56 (12): 64-73 . doi : 10.1145/2500499 . S2CID 6107147. مؤرشف من الأصل في 9 نوفمبر 2014. تم الاطلاع عليه في 2 سبتمبر 2015 . 
  26. ↑ دافنبورت، توماس هـ.؛ باتيل، دي جيه (أكتوبر 2012). "عالم البيانات: الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين" . مجلة هارفارد للأعمال . 90 (10): 70-76 ، 128. PMID 23074866. تاريخ الاسترجاع: 18 يناير 2016 . 
  27. ↑ "التوثيق والبيانات الوصفية | إدارة البيانات" . datamanagement.hms.harvard.edu . تم الاطلاع عليه بتاريخ 18-03-2026 .
  28. ↑ أولوجبوسيري، أولواتوسين؛ أكيم، أمودو (2021). "نظرة نقدية على إدارة المعلومات، نموذج ديكار والتكنولوجيا في القرن الحادي والعشرين". المجلة الدولية لإدارة الأعمال والتكنولوجيا . 5 (1): 35-39 . doi : 10.1108/eum0000000007150 .
  29. ↑ سافوي، مايكل جيه (2016). "2 سلم المعلومات". بناء أنظمة معلومات ناجحة : خمس ممارسات مثلى لضمان فعالية المؤسسة وربحيتها ( الطبعة الثانية). نيويورك: دار نشر خبراء الأعمال. ISBN   9781631574658. OCLC 960738491 . 
  30. ↑ كوتس، هيذر (2014). كوبل، زاك؛ هو، أدريان (محرران). "ضمان نزاهة البحث: دور إدارة البيانات في الأزمات الراهنة" . أخبار مكتبات الكليات والبحوث . 75 (11). رابطة مكتبات الكليات والبحوث: 598-601 . doi : 10.5860/crln.75.11.9224 . hdl : 1805/5521 .
  31. ↑ واتسون، هيو جيه؛ مارجانوفيتش، أوليڤيرا (2013). "البيانات الضخمة: الجيل الرابع لإدارة البيانات". مجلة ذكاء الأعمال؛ سياتل . 18 (3): 4-8 .

للمزيد من القراءة

  • سيباستيان-كولمان، لورا (2018). اجتياز المتاهة: دليل تنفيذي لإدارة البيانات . نيويورك: مورغان كوفمان. ISBN 9781634623759.
  • جمعية إدارة البيانات (2024). هندرسون، ديبورا؛ إيرلي، سوزان؛ برادلي، كريس (محررون). DAMA-DMBOK: دليل إدارة البيانات (الطبعة الثانية المنقحة  ). باسكنغ ريدج، نيو جيرسي: منشورات تكنكس. ISBN 9781634622349.
  • غوردون، كيث؛ معهد BCS المعتمد لتقنية المعلومات (2022). مبادئ إدارة البيانات: تسهيل تبادل المعلومات (  الطبعة الثالثة). سويندون: معهد BCS المعتمد لتقنية المعلومات. ISBN 9781780175911.