تحليلات الأعمال ومؤشرات الذكاء للمحترفين في مجال الشؤون المالية

تلعب تحليلات ذكاء الأعمال (BI) دورًا أساسيًا في تزويد المتخصصين في المالية بالأدوات والرؤى الضرورية لاتخاذ قرارات مالية مستنيرة واستراتيجية. في البيئة المالية الديناميكية، حيث تتوفر البيانات بكثرة ولكن يجب تصفيتها بفعالية، تقدم تحليلات ذكاء الأعمال حلاً تحويليًا.    

تمكّن هذه الأدوات المتخصصين في المالية من جمع ومعالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات المالية، مما يكشف عن أنماط واتجاهات وارتباطات ذات قيمة. فهي تقدم رؤية شاملة لصحة الشركة المالية وأدائها والمخاطر المحتملة.    

من خلال تحليلات ذكاء الأعمال، يمكن للمتخصصين في المالية توليد توقعات دقيقة، وتحديد فرص لتوفير التكاليف، وتحسين تخصيص الموارد، وتقييم تأثير الاستراتيجيات المالية المختلفة. تعزز هذه التحليلات دقة البيانات والمعلومات المالية وتمكن المتخصصين في المالية من اتخاذ قرارات استراتيجية لدفع نجاح الأعمال بناءً على مقاييس دقيقة.   

يمكن لهذه القرارات المستندة إلى البيانات أن تزيد من تنافسية المنظمة في سوق مشبع بالفعل وتسمح لأصحاب الأعمال والمحترفين بإجراء تغييرات استشرافية أو تحسينات مستمرة تشكل مستقبل الصناعة.   

Section 1: Understanding Your Business Model    

• Identifying key data sources for business model analysis.   
• Collecting and processing relevant operational data.   
• Utilising customer data for insights into market behaviour.   
• Analysing financial data for profitability and cost structures.   
• Incorporating data on supply chain and logistics for efficiency.   

Section 2: How Data Can Change Your Business Direction    

• Implementing predictive analytics for future business directions.   
• Evaluating the impact of data on competitive intelligence.   
• Developing a data-driven culture within the organisation.   
• Challenges and ethical considerations in data-driven decision-making.    

Section 3: The Purpose & Principles of Data Collection    

• Legal aspects of data collection in the UK.   
• Importance of informed consent in data collection.   
• Types of data and their relevance in research.   
• Data collection methods and tools.   
• Ensuring data quality and reliability.   
• Privacy and confidentiality in data collection.   
• Data protection regulations in the UK.   
• Impact of data collection on research outcomes.   

Section 4: Statistical Vs Predictive Analytics    

• Fundamental principles of statistical analytics.   
• Key concepts in predictive analytics.   
• Differences between statistical and predictive analytics.   
• Applications of statistical analytics in decision-making.   
• Role of predictive analytics in forecasting and modelling.   
• Statistical models and their limitations.   
• Machine learning algorithms in predictive analytics.   
• Importance of data preprocessing in both approaches.   
• Evaluating the accuracy and reliability of statistical models.   
• Real-world examples of statistical and predictive analytics.   

Section 5: Visualising Data for Stakeholders    

• The power of Infographics.   
• Importance of data visualisation in conveying insights to stakeholders.   
• Types of data visualisations and their applications.   
• Choosing the right visualisation for different types of data.   
• Principles of effective data visualisation design.   
• Tools and software for creating impactful visualisations.   

Section 6: Technology & Data    

• Historical perspective on the intersection of technology and data.   
• Role of data in shaping technological advancements.   
• Impact of developing technology on data collection and storage.   
• Big data and its implications for technological innovation.   
• Integration of emerging technologies (e.g., AI, IoT) with data systems.   
• Challenges and opportunities in managing and analysing vast datasets.   
• Security and privacy concerns in the era of advanced technology.   

Section 7: Managing Change in a Data-Fuelled Environment    

• Developing a change management strategy for data-driven projects.   
• Building a data-driven culture within an organisation.   
• Addressing resistance to change in the context of data transformation.   
• Leadership skills for managing change in data-centric environments.   
• Communicating the benefits of data-driven change to stakeholders.   

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.