1
00:00:11,950 --> 00:00:14,150
بسم الله الرحمن الرحيم أهلا وسهلا بيكم في دارس

2
00:00:14,150 --> 00:00:17,210
جديد من دروس مادية Myasma Zenema Chapter 12

3
00:00:17,210 --> 00:00:22,190
Enhancing Decision Making اليوم سنتحدث عن Business

4
00:00:22,190 --> 00:00:27,390
Intelligence واناليتيكس Capabilities الهدف هو

5
00:00:27,390 --> 00:00:31,490
إعطاء معلومات حقيقية و حقيقية في الوقت للأعمال

6
00:00:33,550 --> 00:00:36,350
معالجة الانترنت الخاصة بمعالجة الانترنت الخاصة

7
00:00:36,350 --> 00:00:40,190
بمعالجة الانترنت الخاصة بمعالجة الانترنت الخاصة

8
00:00:40,190 --> 00:00:44,650
بمعالجة الانترنت الخاصة بمعالجة الانترنت الخاصة

9
00:00:44,650 --> 00:00:50,190
بمعالجة

10
00:00:50,190 --> 00:00:57,550
الانترنتDrawdowns Forecasts Scenarios Models

11
00:00:57,550 --> 00:01:04,330
Scenarios Models إذا الهدف الرئيسي من التحليل اللي

12
00:01:04,330 --> 00:01:07,690
بيقدمه ال business intelligence هو تقديم معلومات

13
00:01:07,690 --> 00:01:13,730
دقيقة في الوقت المناسب لصناع القرار كمان ال

14
00:01:13,730 --> 00:01:18,290
business intelligence بيقوم بأعمال و وظائف تحليلية

15
00:01:18,910 --> 00:01:25,430
من أمثلة هذه الوظائف بيقدم تقارير الإنتاج بيقدم

16
00:01:25,430 --> 00:01:29,810
تقارير ال parameters report بيقدم أيضا ال

17
00:01:29,810 --> 00:01:33,710
dashboard عبارة عن مؤشرات و graph وما إلى ذلك

18
00:01:33,710 --> 00:01:39,600
بتظهر على الشاشات ال scorecardsبالإضافة إلى الـ Ad

19
00:01:39,600 --> 00:01:43,720
hoc query بعض التقارير الخاصة بيقوم بعمليا

20
00:01:43,720 --> 00:01:48,780
الاستعلاق والبحث report creation بينشئ أيضا هذه

21
00:01:48,780 --> 00:01:53,880
التقارير هناك تقارير خاصة جدا تتعمق في جزيات معينة

22
00:01:53,880 --> 00:01:59,800
بيسموها drill down بالإضافة إلى أنه بيقوم بعمل بعض

23
00:01:59,800 --> 00:02:03,660
التوقعات ال predicting أو ال forecasting بيفترض

24
00:02:03,660 --> 00:02:10,120
سيناليوهات وبيحط إليها حلولكمان بيقدم نماذج بيقدم

25
00:02:10,120 --> 00:02:17,030
نماذج Examples of this intelligencePredefined

26
00:02:17,030 --> 00:02:20,890
Production Reports، Predefined Production Reports،

27
00:02:20,890 --> 00:02:24,830
إذا هنا فيها مثال عن الـ Production Reports و الـ

28
00:02:24,830 --> 00:02:28,610
Business Function Area العمود الأول من الجانب

29
00:02:28,610 --> 00:02:31,830
اليسار Business Function Area لـ Production

30
00:02:31,830 --> 00:02:35,330
Reports فيه ما يتعلق بالـ Sales، بيعمل تقارير للـ

31
00:02:35,330 --> 00:02:40,240
Forecast Sales، تنبؤ بالمبيعاتservice و الـ call

32
00:02:40,240 --> 00:02:43,960
center بيقدم تقارير عن الـ consumer satisfaction

33
00:02:43,960 --> 00:02:48,260
هل هم راضين عن هذه الخدمات أم غير راضين عن هذه

34
00:02:48,260 --> 00:02:51,880
الخدمات فيما يتعلق بالـ marketing وهذا بالنسبالنا

35
00:02:51,880 --> 00:02:57,820
محور مهم campaign effectiveness هل هذه الحملات

36
00:02:57,820 --> 00:03:02,580
التسويقية والإعلانية كانت يعني ناجحة أم غير ناجحة

37
00:03:02,580 --> 00:03:06,240
وبالتالي بيقدملنا تقارير عن ال loyalty and

38
00:03:06,240 --> 00:03:10,900
attributionLoyalty and Attrition Market-Positive

39
00:03:10,900 --> 00:03:16,340
Analysis تعمل هذه التقارير، هل يوجد انتساق في

40
00:03:16,340 --> 00:03:20,540
قاعدة الـ Consumers و لا تخاف؟ هل الـ Consumers

41
00:03:20,540 --> 00:03:25,830
مستمرين في الشراع من عيننا و لا بدهم فيه تناقص؟ال

42
00:03:25,830 --> 00:03:30,370
loyalty و ال attrition هذه من الأشياء او من

43
00:03:30,370 --> 00:03:34,190
التقارير المهمة بالنسبة لنا ك marketing في ال

44
00:03:34,190 --> 00:03:39,870
marketing يعني لأنها .. لها مؤشرات اهمية نسبية

45
00:03:39,870 --> 00:03:44,350
عاليةطيب كمان بيقدم لل procurement and support

46
00:03:44,350 --> 00:03:49,430
direct and indirect spending بيحكي عن هذه التقارير

47
00:03:49,430 --> 00:03:54,110
اللي هي عملياً الانفاق المباشر أو غير مباشر supply

48
00:03:54,110 --> 00:03:58,450
chain اللي هي backlog fulfillment status order

49
00:03:58,450 --> 00:04:04,510
cycle time and so on finance اللي هو ال general

50
00:04:04,510 --> 00:04:09,440
ledgergeneral ledger accounting receivable and

51
00:04:09,440 --> 00:04:14,080
payable cash flow probability and so on إذا كل هذه

52
00:04:14,080 --> 00:04:18,200
التقارير تعتبر أمثلة على ايه على ال business

53
00:04:18,200 --> 00:04:22,120
intelligence predefined prediction reports كمان

54
00:04:22,120 --> 00:04:25,720
بيقدم لل human resource ال employee productivity

55
00:04:26,510 --> 00:04:32,390
يعني هذه من التقارير أو من الأمثلة تبع ال business

56
00:04:32,390 --> 00:04:38,930
intelligence واللي بيقدمها لمتخذي القرار في أوقات

57
00:04:38,930 --> 00:04:45,950
مناسبة predictive analytics predictive analytics

58
00:04:45,950 --> 00:04:50,330
use variety of data techniques to predict future

59
00:04:50,330 --> 00:04:56,900
trends and behavior patternStatistical Analysis

60
00:04:56,900 --> 00:05:02,570
Data Mining Historical Data Assumptionيعني بيقول

61
00:05:02,570 --> 00:05:08,110
إنه بيستخدم ال predictive analytics بيستخدم عملية

62
00:05:08,110 --> 00:05:13,270
التوقع أو التنبؤ بيستخدم فيها مجموعة متنوعة من

63
00:05:13,270 --> 00:05:18,890
البيانات والتقنيات بيستخدم مجموعة متنوعة من

64
00:05:18,890 --> 00:05:23,310
البيانات والتقنيات عشان يقوم بعملية التنبؤ عشان

65
00:05:23,310 --> 00:05:27,030
يعمل indicator ويشوف الاتجاهات هل المبيعات في صرود

66
00:05:27,030 --> 00:05:32,250
أو في هبوط، هل في تذبد وما إلى ذلكحتى يقدر يتنبأ

67
00:05:32,250 --> 00:05:37,850
بالأنماط والسلوك في المستقبل القريب أو على الـ

68
00:05:37,850 --> 00:05:41,190
long term طيب من الأشياء اللي ممكن يستخدمها

69
00:05:41,190 --> 00:05:44,170
لعمليات التحليل والتنبؤ اللي هو statistical

70
00:05:44,170 --> 00:05:48,410
analysis تحليل الإحصائيالـ Data mining تعديل

71
00:05:48,410 --> 00:05:52,230
البيانات إيجاد رابط ما بين أشياء قد لا يكون بينها

72
00:05:52,230 --> 00:05:56,330
رابط من خلال دراسة سلسل زمانية كنا بنضرب مثال

73
00:05:56,330 --> 00:06:00,970
ومزلنا على ال بيبسي والشبسي وهل في لهم يعني علاقة

74
00:06:00,970 --> 00:06:06,250
في بعض ولا لأ ممكن نقض سلسل زمانية خلال فترة

75
00:06:06,250 --> 00:06:09,610
زمانية معينة سنة سنتين تلاتة أو أكتر إذا كانت

76
00:06:09,610 --> 00:06:14,190
شهرية أو أسبوعية أو سنوية ممكن نقضها لمدة عشر سنين

77
00:06:14,190 --> 00:06:20,070
أو ما إلى ذلكونقيص والله نشوف هل في زيادة زيادة

78
00:06:20,070 --> 00:06:23,810
الـ Pepsi بيؤدي إلى زيادة الشبسي في المبيعات ولا

79
00:06:23,810 --> 00:06:27,190
مافيش علاقة، إذن هذه من الأمثلة اللي يمكن يعني

80
00:06:27,190 --> 00:06:31,090
استخدامها في ال data mining في إيجاد أنماط أو

81
00:06:31,090 --> 00:06:35,110
إيجاد روابط ما بين أشياء هي أساسا مافيش بينها أي

82
00:06:35,110 --> 00:06:39,390
علاقة يعني الشبسي لا يدخل في تصنيع ال Pepsi والعكس

83
00:06:39,390 --> 00:06:43,950
صحيح لكن هل مبيعات ال Pepsi بيؤدي إلى زيادة مبيعات

84
00:06:43,950 --> 00:06:48,140
الشبسي إذا كان فيه فعلايمكن استهدفها في حملة

85
00:06:48,140 --> 00:06:53,000
إعلانية مستقبلية في مكان ما ممكن نضرب مثال أخر على

86
00:06:53,000 --> 00:07:00,040
ال predicting في موضوع مثلا بيع المنتجات الغذائية

87
00:07:00,040 --> 00:07:04,470
في شهر رمضان، أي نوع من المنتجات الغذائيةاللي يمكن

88
00:07:04,470 --> 00:07:08,490
بيعها بشكل أكبر ممكن ناخد مثلًا الـ dates الـ

89
00:07:08,490 --> 00:07:13,190
summer جدّاش بيتباع في شهر رمضان في شهر رمضان من

90
00:07:13,190 --> 00:07:16,510
كل سنة وما إلى ذلك ندرس هذه السلاسل نعمل

91
00:07:16,510 --> 00:07:20,450
predicting طيب historical data هي هذه ال .. يعني

92
00:07:20,450 --> 00:07:24,270
المثال تبع ال dates بينطبق على ال historical data

93
00:07:24,270 --> 00:07:28,430
Assumptions بمعنى ان وضع اقتراضيات ماذا لو زادت

94
00:07:28,430 --> 00:07:32,070
المبيعات في فترة معينة أو زاد الطلب على منتج معين

95
00:07:32,070 --> 00:07:37,430
كيف ممكنيعني ان نعالج هذه الأمور ونكون جاهزين إلى

96
00:07:37,430 --> 00:07:40,930
ذلك Incorporated into numerous business

97
00:07:40,930 --> 00:07:44,070
intelligence applications for sales, marketing,

98
00:07:44,370 --> 00:07:47,810
finance, fraud detection, healthcare

99
00:07:52,100 --> 00:07:56,980
العديد من التطبيقات في الـ Business Intelligence

100
00:07:56,980 --> 00:08:01,320
تم دمج العديد من التطبيقات في الـ Business

101
00:08:01,320 --> 00:08:04,600
Intelligence ومن الأمثل على هذه التطبيقات اللي هي

102
00:08:04,600 --> 00:08:10,200
التطبيقات متعلقة بالمبيعات، التسويق، التمويل، الـ

103
00:08:10,200 --> 00:08:14,640
Fraud detection، اكتشاف الاحتيال وما إلى ذلكهو

104
00:08:14,640 --> 00:08:18,920
حضرتنا يعني بعض الأمثلة credit scoring، سجل

105
00:08:18,920 --> 00:08:25,080
الاحتمال، predicting responses to direct marketing

106
00:08:25,080 --> 00:08:31,200
campaigns اللي هو توقع الردود على حملات التسويق

107
00:08:31,200 --> 00:08:35,810
المباشرةيعني لابد من التنويع على جزئية أن هذه

108
00:08:35,810 --> 00:08:40,170
التطبيقات تبع الـ Business Intelligence لها مجموعة

109
00:08:40,170 --> 00:08:44,710
مختلفة من الشركات بتقدم هذه التطبيقات وبالتالي الـ

110
00:08:44,710 --> 00:08:48,390
vendor أو الـ enterprise أو الـ firm له يعني أن

111
00:08:48,390 --> 00:08:53,330
يقوم أيًا من هذه الشركات بتطبيقاتها الأكثر ملاقمة

112
00:08:53,330 --> 00:08:58,250
لطبيعة الشركة وعمالها وبالتالي اتخذت قرار في أيًا

113
00:08:58,250 --> 00:09:03,250
من هذه الشركات يمكن شراء مثل هذه التطبيقاتBig Data

114
00:09:03,250 --> 00:09:07,270
Analytics تحليل البيانات الكبيرة Big Data Massive

115
00:09:07,270 --> 00:09:11,550
Database collected from social media online and in

116
00:09:11,550 --> 00:09:16,850
-store customer data and so on طيب هو بيقول انه

117
00:09:16,850 --> 00:09:19,530
البيانات الضخمة او البيانات الكبيرة الـ Big Data

118
00:09:19,530 --> 00:09:24,370
هي مجموعة من البيانات الضخمة بيتم تجميحها سواء كان

119
00:09:24,370 --> 00:09:27,630
من الداخل او من الخارج من وسائل التواصل الاجتماعي

120
00:09:27,630 --> 00:09:31,370
من بيانات العملاء بيانات ممكن تجمح من خلال

121
00:09:31,370 --> 00:09:36,100
الانترنتأو المبيعات من خلال المتجر، المعلومات عن

122
00:09:36,100 --> 00:09:39,380
الموظفين، عن المنتجات، عن الـ supplier، عن الـ

123
00:09:39,380 --> 00:09:43,180
consumer، إذاً مجموعة عريضة من البيانات، يمكن

124
00:09:43,180 --> 00:09:46,880
تشاهدنا في الشباتل السابق كيف ممكن تعامل مع مثل

125
00:09:46,880 --> 00:09:50,280
هذه البيانات، سواء كانت Data Structured أو Data

126
00:09:50,280 --> 00:09:56,380
Unstructured، Data Historical أو Data Innocent كيف

127
00:09:56,380 --> 00:10:01,560
ممكنالتعامل معها من خلال الهدوء كيف ممكن أخذ بعض

128
00:10:01,560 --> 00:10:06,340
البيانات وتخزينها في ال database وبعد كده عملنا ال

129
00:10:06,340 --> 00:10:10,960
warehouse و ال data mark طيب help create real-time

130
00:10:10,960 --> 00:10:14,960
personalized shopping experience for major online

131
00:10:14,960 --> 00:10:22,240
retailers كمان إيش بيقوم؟بيقوم بمساعدة في يعني ..

132
00:10:22,240 --> 00:10:27,880
بساعد أو عمل على مساعدة في إنشاء .. إنشاء ماذا؟

133
00:10:27,880 --> 00:10:34,740
تجارب تسويق مخصصة في الوقت الفعلي لمينلكبار بائعي

134
00:10:34,740 --> 00:10:40,320
تجزئة زي Walmart ومشابه ساعدهم في إنشاء تجارب

135
00:10:40,320 --> 00:10:47,240
تسويق مخصصة في الوقت الفعلي زي مثلًا، خلّيني لو

136
00:10:47,240 --> 00:10:50,980
أخد مثلًا Starbucks على سبيل المثال ممكن من تحليل

137
00:10:50,980 --> 00:10:56,320
بعض ال data يقدر يحدد أي المناطق أكتر أقبالًا على

138
00:10:56,320 --> 00:11:02,330
شراء القهوةفي فترة زمنية معينة، هل هي فترة صباحية،

139
00:11:02,330 --> 00:11:06,470
فترة مسائية، هل هي خلال اليوم وما إلى ذلك، إذن هذه

140
00:11:06,470 --> 00:11:10,990
من الأمثلة البسيطة على ذلك، كمان Walmart يمكن

141
00:11:10,990 --> 00:11:18,210
استخدام مثل هذه التحليلات في تواجهات عامة

142
00:11:18,210 --> 00:11:25,370
لمبيعاتهملتسويق منتج معين أو لتسويق منتج معين خلال

143
00:11:25,370 --> 00:11:30,230
فترة زمانية محددة إذن هذه من الأمثلة أيضًا على

144
00:11:30,230 --> 00:11:36,590
مساعدة اللي هو كبار البائعين أو كبار بائعي تجزئة

145
00:11:36,590 --> 00:11:42,790
على إنشاء تجارب تسويق متخصصة طيب ال smart cities

146
00:11:42,790 --> 00:11:48,390
public scores عفوا public records

147
00:11:51,090 --> 00:11:56,070
smart cities public records sensors location data

148
00:11:56,070 --> 00:12:01,130
from smartphone ability to evaluate effect of on

149
00:12:01,130 --> 00:12:06,190
-service change on system إذن المدن الذكية أيضًا

150
00:12:06,190 --> 00:12:10,210
بتقوم على تحليل هذه البيانات لأنها بتعتمد على ال

151
00:12:10,210 --> 00:12:14,130
big data سواء كان لل preparation لل transportation

152
00:12:14,130 --> 00:12:19,440
لأي حاجةبيمكن استخدامها وتحليل هذه البيانات بصورة

153
00:12:19,440 --> 00:12:23,080
سريعة جدا وبالتالي في عنده public records السجلات

154
00:12:23,080 --> 00:12:27,240
العامة في عنده sensors أجهزة الاستشعار بيانات

155
00:12:27,240 --> 00:12:32,040
الموقع اللي ممكن أخدها من الهاتف يعني بيمكن تحليل

156
00:12:32,040 --> 00:12:37,160
موقعك من خلال هاتفكممكن تحدد انت في اي مكان

157
00:12:37,160 --> 00:12:41,180
ability to evaluate effect of online service

158
00:12:41,180 --> 00:12:46,880
change on system قدرة على تقييم تأثير تقييم خدمة

159
00:12:46,880 --> 00:12:50,360
واحدة على النظام كمان هذه من الأشياء اللي بتقدمها

160
00:12:50,360 --> 00:12:51,980
ال big data analytics

161
00:12:55,470 --> 00:12:58,890
طيب ال operational intelligence and analytics اللي

162
00:12:58,890 --> 00:13:02,750
هو بيتحدث عن ال operational intelligence business

163
00:13:02,750 --> 00:13:07,630
activity monitoring اللي هي مراقبة نشاط الأعمال

164
00:13:07,630 --> 00:13:11,930
كيف يمكن مراقبة نشاط الأعمال كيف ممكن تساعد ال

165
00:13:11,930 --> 00:13:15,630
intelligence أو ال operational intelligence في ذلك

166
00:13:15,960 --> 00:13:20,120
Collection and use of data generated by sensors

167
00:13:20,120 --> 00:13:25,080
اذا بيتم جمع واستخدام بيانات من ايه من خلال اجهزة

168
00:13:25,080 --> 00:13:30,580
الاستشعار يعني لو كان فيها مثلا الـ self-drive تبع

169
00:13:30,580 --> 00:13:34,560
ال transportations زي ما شفنا الـ Vanda Bus في

170
00:13:34,560 --> 00:13:38,300
الفيديوهات خلال المحاضرات اللي وجهتهاأو بعض الـ

171
00:13:38,300 --> 00:13:40,880
supermarkets في بعض الأحيان بيكون مافيش فيهم

172
00:13:40,880 --> 00:13:44,580
موظفين تمامًا، مافيش فيهم موظفين بيعتمدوا على ال

173
00:13:44,580 --> 00:13:49,060
sensors أو الإشارات والكاميرات وما إلى ذلك ليه

174
00:13:49,060 --> 00:13:54,120
يعني الإجراء للعمليات كمان ردود الأفعال فيما لو

175
00:13:54,120 --> 00:13:57,760
كانت السيارة أو ال bus هذا موجود في الشارع

176
00:13:57,760 --> 00:14:01,860
فاعترضوا أي شيء ممكن يتوقف، ممكن يتوقف على المحطة

177
00:14:01,860 --> 00:14:09,480
بشكلطيب المبيعات مثل السوبر ماركتات أو الأجهزة

178
00:14:09,480 --> 00:14:13,340
اللي بتكون زي ال coffee machine على سبيل المثال

179
00:14:13,340 --> 00:14:17,540
هناك أجهزة أخرى مشابهة بتبيع منتجها chipsy بيبسي

180
00:14:17,540 --> 00:14:24,430
مياه معدنينكيب ممكن تبعث إشعارات بإنه وصل المنتج

181
00:14:24,430 --> 00:14:29,430
الـ X في هذا المكان إلى نقطة عدد الطلب وما إلى ذلك

182
00:14:29,430 --> 00:14:34,450
هذا من الأمثلة على الـ sensors والكاميرات والأجهزة

183
00:14:34,450 --> 00:14:38,990
الأخرى اللي يمكن استخدامهاوالتحليل هو ما إلى ذلك

184
00:14:38,990 --> 00:14:43,410
Internet of Things creating huge streams of data

185
00:14:43,410 --> 00:14:47,870
from web, activity sensors and other monitoring

186
00:14:47,870 --> 00:14:48,630
devices

187
00:14:53,780 --> 00:14:57,980
ضخمة من البيانات بتم إرسالها عبر أجزة الاستشعار

188
00:14:57,980 --> 00:15:01,700
كما قلنا قبل قليل وأجزة المراقبة الأكبر زي

189
00:15:01,700 --> 00:15:05,060
الكاميرات وما إلى زي سواء كان على الـ self-drive

190
00:15:05,060 --> 00:15:09,840
للـ bus أو للـ public transportationأو في الـ

191
00:15:09,840 --> 00:15:13,320
agriculture اللي بيستخدموا فيه ال internet of

192
00:15:13,320 --> 00:15:16,660
things زي ما شفنا في بداية هذا ال chapter الفيديو

193
00:15:16,660 --> 00:15:19,740
اللي بتحدث عن ال sensors اللي بيقنص الرطوبة وبيدّي

194
00:15:19,740 --> 00:15:25,880
إشعار للمزارع ان هذه النباتات بحاجة إلى الراي الآن

195
00:15:25,880 --> 00:15:30,460
أو الكاميرات اللي بتراقب السياج او او إلى اخر اذا

196
00:15:30,460 --> 00:15:36,040
هذه من الأمثلة يعني ايه على ذلكSoftware for

197
00:15:36,040 --> 00:15:40,340
operational intelligence and analytics أنهي بيعوا

198
00:15:40,340 --> 00:15:44,140
companies to analyze their big data هذه البرامج

199
00:15:44,140 --> 00:15:48,100
تبع ال business intelligence والتحليلات اللي

200
00:15:48,100 --> 00:15:51,600
بتعملها البرامج تبع ال operational intelligence

201
00:15:51,600 --> 00:15:56,100
والتحليلات الخاصة فيها كلها بتساعد ايه؟ بتساعد

202
00:15:56,100 --> 00:16:00,660
الشركات في تحليل البيانات الضخمة تبعتها في تحليل

203
00:16:00,660 --> 00:16:05,080
البيانات الضخمة تبعتهاطيب location analytics and

204
00:16:05,080 --> 00:16:08,580
geographic information analysis بيتحدث عن عنوان

205
00:16:08,580 --> 00:16:10,780
أخرى من التحليلات اللي بتقدمها ال business

206
00:16:10,780 --> 00:16:14,240
intelligence location analysis ability to gain

207
00:16:14,240 --> 00:16:17,120
business innocence from the location geographic

208
00:16:17,120 --> 00:16:22,740
component of data بيقولإنه عندها قدرة على يعني

209
00:16:22,740 --> 00:16:30,480
اكتسب نظرة طاقة بالأعمال من يعني من خلال الموقع من

210
00:16:30,480 --> 00:16:34,040
خلال الموقع ومن الأمثل على ذلك الـ mobile phone

211
00:16:34,040 --> 00:16:36,700
الهواتف المحمولة الـ sensors و الـ scanning

212
00:16:36,700 --> 00:16:43,240
devices أجهزة الاستشعار و أجهزة المسح map data

213
00:16:43,240 --> 00:16:48,720
بيانات الكريطة فيه يعني هذه من خلال الجوالات يمكن

214
00:16:48,720 --> 00:16:54,190
استخدامهامن خلال الـ Sensors يمكن استخدامها بيانة

215
00:16:54,190 --> 00:16:59,990
القريطة بعض الشركات مثل فنادق ورسورس المنتجات تطلب

216
00:16:59,990 --> 00:17:05,300
من جوجل ماب او من ايدو ماب انها تضاف علىيعني

217
00:17:05,300 --> 00:17:08,760
المواقع تبعتها انت لو دخلت على جوجل او sea trip

218
00:17:08,760 --> 00:17:13,140
ممكن تختار الفندق تشوفه في القاريطة هو وين مش بس

219
00:17:13,140 --> 00:17:16,860
مجرد احداثيات على المكان ولكن يمكن تقريب الصورة

220
00:17:16,860 --> 00:17:22,240
يمكن يعني من خلالهم تشوف ال .. البرف من الداخل بعض

221
00:17:22,240 --> 00:17:26,560
الصور جديش بعيد عن محطة القطار جديش بعيد عن محطة

222
00:17:26,560 --> 00:17:31,670
ال ..الـ Bus جدّيش يعني مسافة بينه بين المقار و ما

223
00:17:31,670 --> 00:17:35,010
إلى ذلك جدّيش بيد عن الشاطر أو مركز البلد أو مكان

224
00:17:35,010 --> 00:17:39,510
التسوق هذه أشياء أو بعلومات كتيرة يمكن إضافتها

225
00:17:39,510 --> 00:17:44,850
مقابل طبعا كان رسوم بيدفعوها لجوجل أو بايدو مابس

226
00:17:44,850 --> 00:17:48,410
Geographic Information Systems هذه أيضا من الأشياء

227
00:17:48,410 --> 00:17:52,850
الأخرى اللي بتقدمها او اللي بتقدمها ال information

228
00:17:52,850 --> 00:17:59,790
systemsLocation analytics يعني تحليل المواقع

229
00:17:59,790 --> 00:18:02,870
Geographic information systems ties location

230
00:18:02,870 --> 00:18:07,270
related data to maps إذا بيتم ربط البيانات

231
00:18:07,270 --> 00:18:13,200
المتعلقة بالموقع بالقرائدويعني حاططنا example هو

232
00:18:13,200 --> 00:18:16,600
مثال for helping local government calculate

233
00:18:16,600 --> 00:18:21,400
response times to disaster من الأمثل على ذلك

234
00:18:21,400 --> 00:18:25,240
يمساعدت اللي هي الحكومات المحلية، بلديات أو حكومة

235
00:18:25,240 --> 00:18:29,560
مقاطعة أو ما إلى ذلك أنها تقوم باحتساب الأوقات أو

236
00:18:29,560 --> 00:18:33,680
أوقات الاستجابة في حال يعني لا سمح الله حدث كوارث

237
00:18:34,040 --> 00:18:37,180
طيب لو كانت الأوقات غير ملائمة قد يتاخدوا قرار

238
00:18:37,180 --> 00:18:40,380
بينهم ينشي و نقطة للدفاع المدني في هذا المكان أو

239
00:18:40,380 --> 00:18:47,060
ذاك المكان حيث انه يقدم خدمته بالسرعة الممكنةطيب

240
00:18:47,060 --> 00:18:50,640
ننتقل الى ال business intelligence users فيها ان

241
00:18:50,640 --> 00:18:54,300
القدرات هنا ال capabilities بتاعت ال business

242
00:18:54,300 --> 00:18:57,180
intelligence هنا تنشر مجموعة من التقارير زي ال

243
00:18:57,180 --> 00:19:00,440
production reports، parameters reports،

244
00:19:00,440 --> 00:19:07,010
dashboards، core cards، ad hoc queriesدريل داون،

245
00:19:07,010 --> 00:19:11,230
سيرج، اولاب، كمان ممكن تعمل forecast، what if،

246
00:19:11,230 --> 00:19:14,450
analysis، statistical model and so on، مين اللي

247
00:19:14,450 --> 00:19:19,110
ممكن استخدمها؟ هل نبدأ من اليسار، power user،

248
00:19:19,110 --> 00:19:22,950
power user بشكل حوالي عشرين في المية من مين ال

249
00:19:22,950 --> 00:19:26,770
employee اللي في الشركة، وبيستخدموا الـ IT

250
00:19:26,770 --> 00:19:29,770
Developers، بيستخدموا الـ IT Developers ممكن

251
00:19:29,770 --> 00:19:32,650
يستخدموا ال prediction reports و ال parameters

252
00:19:32,650 --> 00:19:38,940
reports، ال parametersreport طيب كمان بيقوموا بيه

253
00:19:38,940 --> 00:19:43,780
super user super user ممكن يستخدم dashboard وممكن

254
00:19:43,780 --> 00:19:48,320
يستخدم scorecard حتى يشوف نشاط الشركة وطبيعة

255
00:19:48,320 --> 00:19:52,280
أعمالها هل هي ماشية بالاتجاه الصحيح ام لا، اذا

256
00:19:52,280 --> 00:19:56,420
هؤلاء مطورون لدائم اربع مجالات ممكن يستخدم ال ad

257
00:19:56,420 --> 00:19:59,580
hoc query drill down and so on لل business

258
00:19:59,580 --> 00:20:04,370
analysis business analysisبإمكانهم ان يكونوا عمليا

259
00:20:04,370 --> 00:20:08,570
الـ Analytical Modelers

260
00:20:08,570 --> 00:20:11,630
وبالتالي بيستخدموا الـ Forecast What if Analysis

261
00:20:11,630 --> 00:20:15,330
Statistical Model and so on الـ Power Users هم

262
00:20:15,330 --> 00:20:23,530
اللي بيستخدموا هذه التقارير بشكل احترافي لتطوير

263
00:20:23,530 --> 00:20:26,090
الأعمال لتطوير الأعمال

264
00:20:28,280 --> 00:20:33,820
الـ Casual Users والـ Consumers 80% تقريبًا من

265
00:20:33,820 --> 00:20:36,840
الموظفين عبارة عن Casual Users اللي هم بيستخدموا

266
00:20:36,840 --> 00:20:41,260
هذه التقارير بيستهلكوها حقيقة استهلاك عادي يعني

267
00:20:41,260 --> 00:20:45,680
استخدام عادي ال production reports بدهم ال

268
00:20:45,680 --> 00:20:49,020
consumer وال supplier ممكن يستخدموها في عمليا

269
00:20:49,020 --> 00:20:53,600
Curating كم ست باع من عندك؟ هل المنتجات تبعت أكتر

270
00:20:53,600 --> 00:20:59,730
من انبعاط الكمية؟كبيرة هل هي يعني quality تبعها

271
00:20:59,730 --> 00:21:04,550
عالي ولا مش عالي ال suppliers ممكن يهتم ب مثل هذا

272
00:21:04,550 --> 00:21:07,790
ال production reports فيه انه يعرف والله انت

273
00:21:07,790 --> 00:21:14,390
بالنسبة له يعني عميل مهام بتبيع صورة دورية وكمية

274
00:21:14,390 --> 00:21:19,450
محترمة وبالتاليهترجع تعيد الطلب منه مرة تانية و

275
00:21:19,450 --> 00:21:24,630
تالتة و أهلا و مجرد Operational employee ممكن

276
00:21:24,630 --> 00:21:29,530
يقيصها في عملية اللي هو هل المبيعات في المنطقة

277
00:21:29,530 --> 00:21:34,510
القولانية تطابقت مع حجم المبيعات ملقطت لها؟ هل في

278
00:21:34,510 --> 00:21:37,370
انحراف بالزيادة أو بالنقص؟ وما إلى ذلك طيب ال

279
00:21:37,370 --> 00:21:42,570
senior managers ممكن يستخدم ال parameters reports

280
00:21:42,570 --> 00:21:46,910
وممكن يستخدم ال dashboards for cars كمانبدي أعرف

281
00:21:46,910 --> 00:21:50,910
سير العمل بشكل جيد ال parameters جدّيش احنا حققتنا

282
00:21:50,910 --> 00:21:54,930
مبيعات مثلا في منطقة معينة خلال فترة زمانية معينة

283
00:21:54,930 --> 00:21:59,350
أو خلال توقيت محدد خلال اليوم هذه برضه ممكن

284
00:21:59,350 --> 00:22:04,050
استخدامها على هذا النحو ال manager-staff ال

285
00:22:04,050 --> 00:22:08,630
manager-staff اللي هو M ممكن يستخدم adopt query

286
00:22:08,630 --> 00:22:13,810
ممكن يستخدم drill down وما إلى ذلك استهلاك استهلاك

287
00:22:13,810 --> 00:22:18,240
لكن التطوير بيكونقائم على الـ Power User التقرير

288
00:22:18,240 --> 00:22:24,820
بيكون قائم على الـ Power User لأن هؤلاء الـ Power

289
00:22:24,820 --> 00:22:28,380
Users هم اللي بيقوموا بإنتاج التقارير وبيقوموا

290
00:22:28,380 --> 00:22:33,160
بعملية التحليلات الجديدة وبيعملوا تنبؤات وبيعملوا

291
00:22:33,160 --> 00:22:37,360
نماذج يمكن استخدامها في هذه التنبؤات هم هؤلاء

292
00:22:37,360 --> 00:22:43,260
حوالي 20% من إجمالي عددالموظفين، لكن الـ الـ الـ

293
00:22:43,260 --> 00:22:43,900
الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ

294
00:22:43,900 --> 00:22:43,940
الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ

295
00:22:43,940 --> 00:22:44,600
الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ

296
00:22:44,600 --> 00:22:45,340
الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ

297
00:22:45,340 --> 00:22:50,820
الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ

298
00:22:50,820 --> 00:22:54,660
الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ

299
00:22:54,660 --> 00:22:55,240
الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ

300
00:22:55,240 --> 00:22:55,240
الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ

301
00:22:55,240 --> 00:22:58,040
الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ الـ ال

302
00:23:05,810 --> 00:23:10,310
التقارير دات المعلمة يعني بس للتوضيح التقارير

303
00:23:10,310 --> 00:23:15,010
التقارير دات المعلمة أو اللي هي فانا ماعرفش نرجع

304
00:23:15,010 --> 00:23:18,650
هنا ال parameters report ال parameters report

305
00:23:18,650 --> 00:23:26,110
قالنا بس نوضحها انه يعني ال power user هنا ممكن

306
00:23:26,110 --> 00:23:32,120
يستخدموا هذه ال parameters report في إيشيعني يحطوا

307
00:23:32,120 --> 00:23:36,600
بعض المتغيرات كمعلمات ويشيلوا معلمات أخرى أو

308
00:23:36,600 --> 00:23:41,480
متغيرات أخرى عشان يحددوا شيء على وجه الخصوص على

309
00:23:41,480 --> 00:23:46,820
سبيل المثاليعني لو احنا دخلنا مثلا المبيعات في

310
00:23:46,820 --> 00:23:50,280
منطقة معينة هل هي مبيعات في الشمال او في الجنوب او

311
00:23:50,280 --> 00:23:55,720
في الوسط اي ان كان واش الاختلاف بين هذه المبيعات

312
00:23:55,720 --> 00:24:00,920
حسب ايه حسب المنطقة يعني القهوة على سبيل المثال هل

313
00:24:00,920 --> 00:24:04,700
تباع في المنطقة الشمالية في الفترة الصبحية ولا في

314
00:24:04,700 --> 00:24:11,000
الفترة المساقية ولا خلال اليوم العملاء تباعون مثلا

315
00:24:11,000 --> 00:24:16,720
Starbucksاللي في المنطقة الشمالية بيشتريوا القهوة

316
00:24:16,720 --> 00:24:21,500
في الصباح ولا خلال اليوم ولا في الفترة المسائية؟

317
00:24:21,500 --> 00:24:25,940
اللي في المنطقة الجنوبية هل بنفس الفلسفة ولا هناك

318
00:24:25,940 --> 00:24:30,780
عادات مختلفة؟ طيب في إيش بهمنا ذلك؟ بهمنا ذلك إنه

319
00:24:30,780 --> 00:24:36,050
اكتشافهذا الأمر بيخلّينا .. يعني إيه؟ انخطط لحملات

320
00:24:36,050 --> 00:24:41,370
تسويقية وإعلانية مختلفة لكل منطقة المنطقة اللي

321
00:24:41,370 --> 00:24:45,170
فيها بيع القهوة في فترة الصبحية ممكن استهدافها

322
00:24:45,170 --> 00:24:50,090
بحملة إعلانية مختلفة عن المنطقة اللي بيكون فيها

323
00:24:50,090 --> 00:24:54,190
بيع القهوة مثلا خلال اليوم كله أو في الفترة

324
00:24:54,190 --> 00:24:59,070
المساعدة أرجو أن يكون المثال وضح فكرة ال

325
00:24:59,070 --> 00:25:04,990
parameters reportsupport for semi-structured

326
00:25:04,990 --> 00:25:08,490
decisions support for semi-structured decisions

327
00:25:08,490 --> 00:25:13,630
decision support system أنظمة دعم القرار support

328
00:25:13,630 --> 00:25:18,510
for semi-structured decisions إذا في عندي القرارات

329
00:25:18,510 --> 00:25:22,650
شبه الملظمة القرارات شبه الملظمة كيف ممكن نقدم لها

330
00:25:22,650 --> 00:25:28,820
دعم كيف ممكن نقدم لها دعمUse mathematical or

331
00:25:28,820 --> 00:25:34,580
analytical methods اللي بنستخدم نماذج رياضية أو

332
00:25:34,580 --> 00:25:42,000
تحليلية طيب allowed varied types of analysis بنسمح

333
00:25:42,000 --> 00:25:46,280
بأنواع مختلفة من التحليل زي what if analysis فيها

334
00:25:46,280 --> 00:25:51,180
يعني دي ماذا لو تحليل تبع ماذا لو بنحط مجموعة من

335
00:25:51,180 --> 00:25:55,180
الأسئلةبنبدأ نجاوب على هذه الأسئلة ماذا لو تضاعف

336
00:25:55,180 --> 00:25:59,140
قيمة المبيعات في ايه؟ ماذا لو زاد الطلب؟ ماذا لو

337
00:25:59,140 --> 00:26:02,320
..؟ إذا هذه من الأمور sensitivity .. sensitivity

338
00:26:02,320 --> 00:26:07,780
analysis sensitivity analysis اللي هو تحليل

339
00:26:07,780 --> 00:26:11,900
الأساسية backwards sensitivity analysis اللي هو

340
00:26:11,900 --> 00:26:17,540
تحليل الحساسية للقلب multidimensional analysis

341
00:26:17,540 --> 00:26:22,060
اللي هو التحليل متعدد الأبعاد اللي هو بنتحدث عنولا

342
00:26:22,060 --> 00:26:25,780
زي ما شفناه فيه الـ coop تبعه ممكن تكون المنطقة

343
00:26:25,780 --> 00:26:30,760
والمنتجات والسعر أو المخطط والفعلي لو حرفنا ال

344
00:26:30,760 --> 00:26:35,620
coop بهذا الاتجاه يظهر يعني العدد المبيعات الفعلية

345
00:26:35,620 --> 00:26:42,840
مع المنطقة أو يظهر عدد المبيعات الفعلية مع نوع

346
00:26:42,840 --> 00:26:46,720
المنتج وما إلى دالة for example هو حاططنا مثال

347
00:26:47,170 --> 00:26:52,330
بايفوت تابل كمان بايفوت تابل الجداول المحورية دي

348
00:26:52,330 --> 00:26:57,750
اللي هي يعني استخدامات وموجودة أيضا في ال Excel

349
00:26:57,750 --> 00:27:02,570
موجودة أيضا في ال Excel طيب ننتقل الآن إلى تحليل

350
00:27:02,570 --> 00:27:07,590
حسية في analysis في عندنا هنا F يعني report كيف

351
00:27:07,590 --> 00:27:13,000
ممكن تقوم بتحليل حسيةفي هنا بعض البيانات الـ Total

352
00:27:13,000 --> 00:27:17,680
Fixed Costs اللي هي إجمالي التكاليف الثابت عند 19

353
00:27:17,680 --> 00:27:21,940
ألف الـ Variable Cost Per Unit في عنده تكلفة

354
00:27:21,940 --> 00:27:27,500
متغيرة للوحدة الواحدة قيمتها تلاتة Average Sales

355
00:27:27,500 --> 00:27:36,040
Price سعر الوحدة الواحدة سبعتاش Contribution

356
00:27:36,040 --> 00:27:40,850
Margin اللي هي نسبة مساهمة الوحدةأو قيمة أو نسبة

357
00:27:40,850 --> 00:27:45,310
مساهمة تبع الوحدة في تغطية التكاليف الثابتة وبعد

358
00:27:45,310 --> 00:27:49,870
ما بنوصل لـ break even point اللي نقطة التعادل

359
00:27:49,870 --> 00:27:55,110
بيتم تحقيق أرباح بيتم تحقيق أرباح لأن نقطة التعادل

360
00:27:55,110 --> 00:27:59,710
الأرباح أو الإيرادات تساوي المصرفات وبالتالي

361
00:27:59,710 --> 00:28:05,070
الأرباح بتكون في هذه الحالة صفر بعد ما يزيد عن ذلك

362
00:28:05,070 --> 00:28:10,290
بيكون في عندي أرباحطيب ال .. ال contribution

363
00:28:10,290 --> 00:28:15,330
margin عبارة عن اللي هي السعر ناقص التكلفة

364
00:28:15,330 --> 00:28:20,850
المتغيرة للوحدة الواحدة فبصير عندي أربعة عشر طب

365
00:28:20,850 --> 00:28:24,650
كيف هذا التحليل لأن هم بيخلطوا سيناريوهات أسعار

366
00:28:24,650 --> 00:28:31,090
مختلفة تكاليف مختلفة أسعار مختلفةتكليف مختلفة

367
00:28:31,090 --> 00:28:34,310
وبالتالي يبدأ يعرف أنه نقطة إعادة الطلب أو ال

368
00:28:34,310 --> 00:28:38,730
break-even point في حال صار فيه تغيرات طبعا هذا

369
00:28:38,730 --> 00:28:43,270
نموذج بسيط لكن ممكن يكون الأسعار فيها تغيرات أكتر

370
00:28:43,270 --> 00:28:48,510
والتكليف فيها تغيرات أكتر وبالتالي يبدأ يقيص نقطة

371
00:28:48,510 --> 00:28:54,870
إعادة أو نقطة التعادل لكل جزئية من هذه الجزئية

372
00:28:54,870 --> 00:28:58,530
خلّينا نشوفالـ break-even point الـ break-even

373
00:28:58,530 --> 00:29:01,690
point نقطة التعادل، إيش بتساوي؟ بتساوي الـ total

374
00:29:01,690 --> 00:29:06,650
fixed cost total fixed cost هي عشان ست عشر ألف على

375
00:29:06,650 --> 00:29:10,570
ال contribution margin contribution margin اللي هي

376
00:29:10,570 --> 00:29:15,670
ال price ناقص ال variable cost per unit صارت أربعة

377
00:29:15,670 --> 00:29:20,940
عشر، إذا أنا عندك ست عشر ألفمقصومة على الـ 14 صار

378
00:29:20,940 --> 00:29:28,240
عندي 1357 وحدة لازم انا ابيع 1357 وحدة عشان اوصل

379
00:29:28,240 --> 00:29:35,760
لنقطة break even pointهنا توضيح الـ Contribution

380
00:29:35,760 --> 00:29:40,820
Margin بساوية الـ Price per unit ناقص الـ Variable

381
00:29:40,820 --> 00:29:45,780
Cost per unit اللي هو 17 نقص 3 بساوية 14 عشان نفهم

382
00:29:45,780 --> 00:29:49,940
بس من وين أجت هذه الأرقام للتوضيح طيب في هذه

383
00:29:49,940 --> 00:29:56,000
الحالة بنحاول أن نكرر نفس العملية لكل يعني لكل مرة

384
00:29:56,000 --> 00:30:00,680
عندي على سبيل المثال أنه السعر تغير سار بدل ما هو

385
00:30:00,680 --> 00:30:07,530
17 14التكاليف المتغيرة للواحدة الواحدة صارت اتنين

386
00:30:07,530 --> 00:30:12,410
بدلا من تلاتة عند سعر اربعة اتاشر اذا انجدش ال

387
00:30:12,410 --> 00:30:15,830
break even point في هذه الحالة محتاج ان ابيع الف

388
00:30:15,830 --> 00:30:23,760
امس ميةتلاتة وتمانين واحدة تلاتة

389
00:30:23,760 --> 00:30:29,540
و تمانين واحدة تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و تمانين

390
00:30:29,540 --> 00:30:29,620
واحدة تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و تمانين واحدة

391
00:30:29,620 --> 00:30:29,620
تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و

392
00:30:29,620 --> 00:30:29,640
تمانين واحدة تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و تمانين

393
00:30:29,640 --> 00:30:30,080
واحدة تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و تمانين واحدة

394
00:30:30,080 --> 00:30:30,080
تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و

395
00:30:30,080 --> 00:30:31,980
تمانين واحدة تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و تمانين

396
00:30:31,980 --> 00:30:35,760
واحدة تلاتة و تمانين واحدة تلاتة و تمانين واحدة

397
00:30:35,760 --> 00:30:41,780
تلاتةاللي هي التكاليف الثابتة ناقص الـ 14 هي الـ

398
00:30:41,780 --> 00:30:46,900
14 اللي هو أو مقصومة على الـ 14 ناقص التكاليف

399
00:30:46,900 --> 00:30:49,540
المتغير اللي هو الوحدة الواحدة الـ 14 اللي هو

400
00:30:49,540 --> 00:30:53,100
السعر ناقص التكلفة المتغيرة اللي هو contribution

401
00:30:53,100 --> 00:31:02,140
margin contribution margin طلع عندي 1583 وحدة 1583

402
00:31:02,140 --> 00:31:08,890
وحدة هذا تحليل الحساسيةليه يعني اللي بيقوم فيه

403
00:31:08,890 --> 00:31:14,490
ذكاء العمل هي عبارة عن يعني تقرير لكن كم هائل من

404
00:31:14,490 --> 00:31:20,030
البيانات موجود سواء كان على مستوى التغير في السعر

405
00:31:20,030 --> 00:31:25,590
أو مستوى التغير في تكلفة الوحدة الواحدة وبالتالي

406
00:31:25,590 --> 00:31:31,500
في كل مرة أنا محتاج ان احسبنقطة إعادة الطلب عفوًا

407
00:31:31,500 --> 00:31:37,140
نقطة التعادل اللي هي break even point عند السعر 14

408
00:31:37,140 --> 00:31:42,220
لو كانت التكلفة 2 لو صارت 3 لو صارت 4،5،6 وهلوم

409
00:31:42,220 --> 00:31:48,380
مجرم هذا الموضوع مرهق ومتعب ولو كان في عندي أسعار

410
00:31:48,380 --> 00:31:54,880
أكتر من ذلك عندنا سعر 2،3،4،5 أسعار تقريبًا لكن لو

411
00:31:54,880 --> 00:31:59,710
زاد السعر عدد الأسعار أكتر من ذلك والتغيراتفي

412
00:31:59,710 --> 00:32:03,990
التكلفة المتغيرة فيها يعني أكتر من ذلك عندي

413
00:32:03,990 --> 00:32:11,570
2،3،4،5،6 بمعنى أنه متغير 2،3،4،5 متغيرات لها ماذا

414
00:32:11,570 --> 00:32:16,230
لو كان في عندي متغيرات أكبر من ذلك كدهش بدي أقضي

415
00:32:16,230 --> 00:32:20,570
وجهة وانا بحسب في ال break even point لكن تحليل

416
00:32:20,570 --> 00:32:25,450
الحساسية هذا بيقوم في ذكاء الأعمال بكل سهولة ويسر

417
00:32:25,450 --> 00:32:30,390
بكل سهولة ويسر بطلّعلك النتاجعندما يكون السعر 14

418
00:32:30,390 --> 00:32:35,590
والتكلفة 2 ، سيكون الـ break-even point أو نقطة

419
00:32:35,590 --> 00:32:42,910
التعادل 1583 ، وإذا كان السعر 15 والتكلفة 2 سيكون

420
00:32:42,910 --> 00:32:49,810
1462 ، وإذا كان السعر 15 والتكلفة 3 سيكون 1583 وما

421
00:32:49,810 --> 00:32:54,770
إلى ذلك ، وهذا توضيح لـ Assessivity Analysis

422
00:32:58,190 --> 00:33:03,850
بنجي لبيفوت تابل بيفوت تابل هذه يعني شركة هذه

423
00:33:03,850 --> 00:33:08,610
الشركة هو حاططنا مثال هنا انه في عنده شركة بتقوم

424
00:33:08,610 --> 00:33:18,110
بالتدريب بتقوم بالتدريب بتدريب يعني المهتمين سواء

425
00:33:18,110 --> 00:33:22,030
كان على برامج معينة او ما إلى ذلك من خلال الانترنت

426
00:33:22,030 --> 00:33:29,110
بتعلمهم بتدربهممن خلال الـ internet طيب في ناس أجت

427
00:33:29,110 --> 00:33:36,030
على ال .. ال .. الموقع وسجلت أما من خلال ال email

428
00:33:36,030 --> 00:33:42,410
أو من خلال ال website أو من خلال ال website طيب هي

429
00:33:42,410 --> 00:33:47,690
الكمية من البيانات عنده ضخمة جدا هو بده يعرف مين

430
00:33:47,690 --> 00:33:52,070
اللي أجى من ال emailومين اللي أجه من ال website

431
00:33:52,070 --> 00:33:56,690
وفي أي منطق هذا كل احتياجاتك يعني هي عنده المنطقة

432
00:33:56,690 --> 00:34:01,490
هنا ال region و هي ال email و هي ال website و هي

433
00:34:01,490 --> 00:34:04,710
ال grand total اللي هو مجموعه ماربع عشرين سبعة و

434
00:34:04,710 --> 00:34:08,470
سبعين صار 101 في المنطقة ال east ال north الشمال

435
00:34:08,470 --> 00:34:14,130
ال south و ال west بدي أعرف الموضوع ليس من السهولة

436
00:34:14,130 --> 00:34:20,410
بمكان خاصة لو كان عدد أو حجم البيانات ضخمطيب الـ

437
00:34:20,410 --> 00:34:23,750
pivot هذا بيمكنه انه يعمله إياها بكل سهولة و يسهل

438
00:34:23,750 --> 00:34:29,570
خلّينا نشوف على أرض الواقع step by step هذه يعني

439
00:34:29,570 --> 00:34:35,210
هذا file ال Excel شوفوا حجم البيانات كده في ناس

440
00:34:35,210 --> 00:34:40,650
داخلة من ال email جاية من ال web جاية كم هائل من

441
00:34:40,650 --> 00:34:45,570
البيانات هو محتاج يعرف الناس اللي أجت من ال email

442
00:34:45,570 --> 00:34:51,750
الناس اللي أجت من ال webوكمان المنطق هذا اللي

443
00:34:51,750 --> 00:34:55,710
بدويا طيب كيف ممكن نعمل valid؟ ننهي ال answer من

444
00:34:55,710 --> 00:35:00,230
ال answer هي by vote table ك option موجود لو ضغطنا

445
00:35:00,230 --> 00:35:06,030
هنا ممكن نستخدم ال format table range لاحظ ان هو

446
00:35:06,030 --> 00:35:10,470
حدد ال table جديش حجم البيانات هو حددها بالكامل

447
00:35:10,470 --> 00:35:18,020
حددها بالكامل هنقول okay نبدأ هنا نختارال .. ال ..

448
00:35:18,020 --> 00:35:23,500
يعني المحاور اللي بتنيها أنا بدي ال .. ال .. ال ID

449
00:35:23,500 --> 00:35:28,540
بدي المنطقة و بدي ال source هو أجاني من وين؟ هو

450
00:35:28,540 --> 00:35:33,040
أجاني من وين؟ لكن شكل ال table بهذا الشكل مالوش

451
00:35:33,040 --> 00:35:37,220
معنى، عشان كده أنا بحدد، عشان كده أنا بحدد الان

452
00:35:37,220 --> 00:35:42,500
أنا باجي مثلا بدي ان ال .. الناس اللي جاية من ال

453
00:35:42,500 --> 00:35:48,720
email و ال web كعدد و ليس كأرقامليه ID تبعت مين

454
00:35:48,720 --> 00:35:55,480
تبعت ال consumer إذا أنا باجي هنا على ال sun بحط

455
00:35:55,480 --> 00:36:01,450
account بحط account بقول له is okayبدأ يظهر ليها

456
00:36:01,450 --> 00:36:06,670
كعدد لكن ترتيبهم بهذا الشكل يعني قد لا يكون مرضي

457
00:36:06,670 --> 00:36:12,150
باجي هنا ل ال region و في عندي ال source ممكن أخد

458
00:36:12,150 --> 00:36:16,490
ال source بهذا الشكل و أحطه في ال column أحطه في

459
00:36:16,490 --> 00:36:20,470
ال column صار عندي الجدول بهذا الشكل صار عندي

460
00:36:20,470 --> 00:36:25,290
الجدول بهذا الشكلاللي جاي من ال east عبر ال email

461
00:36:25,290 --> 00:36:32,210
24 واللي جاي من ال web أو عبر ال web 77 عددهم 101

462
00:36:32,210 --> 00:36:41,630
من ال north 28 64 92 وهم مجرد إجمالي هم 510 منهم

463
00:36:41,630 --> 00:36:47,050
142 consumer جاني من ال email في الوقت اللي أجاني

464
00:36:47,050 --> 00:36:56,140
من ال web 368نرجع للـ table، لاحظ أنه هذه الـ 510

465
00:36:56,140 --> 00:37:01,380
نفس المثال كما كان مذكور قبل قليل في ملاق في ال

466
00:37:01,380 --> 00:37:06,240
Excel في ملاق ال Excel طيب، ننتقل بعد ذلك إلى

467
00:37:06,240 --> 00:37:08,980
decision support senior management decision

468
00:37:08,980 --> 00:37:17,620
support senior management يعني بيتحدث على أنهفي

469
00:37:17,620 --> 00:37:21,360
عند ال ESS decision support for senior management

470
00:37:21,360 --> 00:37:26,200
اللي هو decision support او executive support

471
00:37:26,200 --> 00:37:31,000
system يا ريت ان راجع هذه النظمة اللي اتطرفنا

472
00:37:31,000 --> 00:37:34,700
اليها بشيء من التفصيل في شفة الرقم اتنين طيب

473
00:37:34,700 --> 00:37:39,280
executive support system اللي هي decision support

474
00:37:39,280 --> 00:37:45,130
for senior managementبتقوم بـ Help executives or

475
00:37:45,130 --> 00:37:49,870
executives focus on important performance

476
00:37:49,870 --> 00:37:54,450
information بتساعد المديرين التنفيذيين مدراء

477
00:37:54,450 --> 00:37:58,130
التنفيذيين بتقوم بمساعدة المدراء التنفيذيين على

478
00:37:58,130 --> 00:38:03,130
التركيز على يعني معلومات الأداء الهمة Balance

479
00:38:03,130 --> 00:38:07,230
scorecard method اللي هي من من هذه الطرق اللي هي

480
00:38:07,230 --> 00:38:14,120
طرقة اللي هي بطاقة الأداءميجر ميجر الاختصارات على

481
00:38:14,120 --> 00:38:17,680
أربع أسلحة إيجار البيانات، العمل، المشروع،

482
00:38:17,680 --> 00:38:24,060
المستخدم، التعليم والتطور، وميجر

483
00:38:24,060 --> 00:38:28,700
كل أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجر كل

484
00:38:28,700 --> 00:38:28,840
أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجر كل

485
00:38:28,840 --> 00:38:29,160
أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجر كل

486
00:38:29,160 --> 00:38:33,560
أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجر كل

487
00:38:33,560 --> 00:38:41,040
أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجر كل أسلحة، ميجمعلومات

488
00:38:41,040 --> 00:38:46,100
الأداء الهامة من الطرق اللي يمكن استخدامها أيضًا

489
00:38:46,100 --> 00:38:51,000
اللي هي طرقة الـ Score Card أو Balance Score Card

490
00:38:51,000 --> 00:39:00,240
بطاقة الأداء المتوازن تستخدم مقاييس

491
00:39:00,240 --> 00:39:08,240
أو أبعاد دعنا نقول تستخدم أبعاد معينةويعني بالقيس

492
00:39:08,240 --> 00:39:13,200
النتائج على هذه الأبعاد، طبعا هي الأبعاد المستخدمة

493
00:39:13,200 --> 00:39:18,220
هنا أربع أبعاد، أبعاد متعلقة بالأمور المالية، بعد

494
00:39:18,220 --> 00:39:23,360
متعلق بال business process، البعد الأكتر بالعملاء

495
00:39:23,360 --> 00:39:28,150
أو بالعميلالبعد الرابع اللي هو الـ learning and

496
00:39:28,150 --> 00:39:34,470
growth التعليم والنمو هذا ال diagram بيوضح ال

497
00:39:34,470 --> 00:39:39,310
balance score curve framework يعني بيوضح كيفية عمل

498
00:39:39,640 --> 00:39:43,980
هذا الـ Framework Frame Strategy and Objectives

499
00:39:43,980 --> 00:39:48,200
موجودة كـ Center هنا Frame Strategy and Objectives

500
00:39:48,200 --> 00:39:52,460
في عندي الـ Financial هذا بعض هذا من خلال Cash

501
00:39:52,460 --> 00:39:57,980
Flow Return on Investment and so on بتتم يعني وضع

502
00:39:57,980 --> 00:40:01,440
Indicator معين ومقارنتها بسنوات سابقة بفترات

503
00:40:01,440 --> 00:40:05,200
زمانية مقاربة الرابع الأول والرابع التانيمن العام

504
00:40:05,200 --> 00:40:11,780
الماضي مقارنة مع الرُبع الأول أو الرُبع التاني من

505
00:40:11,780 --> 00:40:16,900
العام الحالي أو مقارنة سنوات وما إلى ذلك، إذاً هذه

506
00:40:16,900 --> 00:40:22,980
فيما يتعلق بالـ Finance Process Execution وما إلى

507
00:40:22,980 --> 00:40:26,440
ذلك، إذاً في عنده Indicator بده يقيس فيها هذه

508
00:40:26,440 --> 00:40:32,780
الأعمال مقارنة بالأعمال السابقة والمقطفة كمان حتى

509
00:40:32,780 --> 00:40:38,050
يتأكد أنهالعمل ماشي بوتيرة جيدة وصحيحة Learning

510
00:40:38,050 --> 00:40:42,910
and Growth Investment Rate Investment Rate طيب

511
00:40:42,910 --> 00:40:46,870
ننتقل كمان إلى ال Customer Delivery Performance

512
00:40:46,870 --> 00:40:50,970
Quality Performance and so on إذا هذه عبارة عن

513
00:40:50,970 --> 00:40:55,590
محاور لها يعني indicators معينة بيتم مقارنتها مع

514
00:40:55,590 --> 00:41:01,070
هذه ال indicators ليه؟التأكد من مدى يعني العمل أو

515
00:41:01,070 --> 00:41:07,070
الستراتيجية تبع العمل إنها ماشية بشكل جيد يعني

516
00:41:07,070 --> 00:41:14,810
بطاقة الأداء المتوازن بيتم تفعيلها من خلال يعني

517
00:41:14,810 --> 00:41:20,470
يتأكدوا أن الأهداف الستراتيجية للشركة بيتم تحقيقها

518
00:41:20,470 --> 00:41:24,810
من خلال زي ما تحدثنا هذه الأبعاد البعد الأول البعد

519
00:41:24,810 --> 00:41:31,530
متعلق بالماليةوالعمليات التجارية فالعملاء والتعليم

520
00:41:31,530 --> 00:41:38,850
والنمو والتعليم والنمو هذا الرسم بيوضح المنهجية

521
00:41:38,850 --> 00:41:43,030
تبع بطافة الأداء المتوازن اللي هو ال balance score

522
00:41:43,030 --> 00:41:48,630
card واللي بيستخدمها العديد من المديرين أو المدراء

523
00:41:48,630 --> 00:41:54,250
اللي من خلالها بيقيصوا أداء أعمالهم وكيف ممكن تأثر

524
00:41:54,250 --> 00:42:00,550
استراتيجياتالشركة على أبعاد الاهتمام الأربع هل إلا

525
00:42:00,550 --> 00:42:05,330
أثر على هذه الأبعاد الستراتيجيات اللي اتخذوها ام

526
00:42:05,330 --> 00:42:12,510
لا لكل بعد يعني كل بعد من هذه الأبعاد بتتم تفعيل

527
00:42:12,510 --> 00:42:19,190
الأداء من خلالتحديد مؤشر الأداء تحديد مؤشر أداء

528
00:42:19,190 --> 00:42:26,110
رئيسي لكل بعد من هذه الأبعاد حتى يتم القياس فيه

529
00:42:26,110 --> 00:42:30,290
وما إلى دا ننتقل

530
00:42:30,290 --> 00:42:34,410
إلى decision support senior management اللي هو

531
00:42:34,410 --> 00:42:37,030
business performance management business

532
00:42:37,030 --> 00:42:42,370
performance management Translates Translates fair

533
00:42:42,370 --> 00:42:47,770
strategiesdifferentiation differentiation locals

534
00:42:47,770 --> 00:42:52,970
products scope of operation into operational

535
00:42:52,970 --> 00:42:58,600
targets into operational targets يعنيأداء أو إدارة

536
00:42:58,600 --> 00:43:02,640
أداء الأعمال هذا بيقوم بإيش بيترجم استراتيجيات تبع

537
00:43:02,640 --> 00:43:06,960
الشركة حقيقة بيقوم بترجم استراتيجيات الشركة هو

538
00:43:06,960 --> 00:43:11,440
حاطب هنا example differentiation تميز على أي هل

539
00:43:11,440 --> 00:43:15,360
الشركة ومنتجاتها وخدماتها متميزة مقارنة في الآخرين

540
00:43:15,360 --> 00:43:21,560
ام لا low cost product تكلفة المنتج هل هي منخفضة

541
00:43:21,560 --> 00:43:24,700
ام لا نطاق العمل scope of operation

542
00:43:27,680 --> 00:43:33,840
طيب ال .. كمان ال .. ال .. يعني هذه بيتم ترجمة

543
00:43:33,840 --> 00:43:39,180
لستراتيجيات اللي استخدمتها الشركة في التمايز في

544
00:43:39,180 --> 00:43:44,460
المنتج وخفض التكلفة في نطاق العمل وما إلى ذلك

545
00:43:44,460 --> 00:43:48,760
طبعاً كيف بيتم ترجمته إلى أهداف تشغيلية كيف بيتم

546
00:43:48,760 --> 00:43:54,190
ترجمته إلى أهداف تشغيلية كيف بيتمتطوير مقاييس

547
00:43:54,190 --> 00:44:00,530
التقدم نحو هذه الأهداف تطوير مقاييس التقدم نحو هذه

548
00:44:00,530 --> 00:44:04,870
الأهداف تطوير مقاييس التقدم نحو هذه الأهداف تطوير

549
00:44:04,870 --> 00:44:05,110
مقاييس التقدم نحو هذه الأهداف تطوير مقاييس التقدم

550
00:44:05,110 --> 00:44:05,250
نحو هذه الأهداف تطوير مقاييس التقدم نحو هذه

551
00:44:05,250 --> 00:44:05,250
الأهداف تطوير مقاييس التقدم نحو هذه الأهداف تطوير

552
00:44:05,250 --> 00:44:05,250
مقاييس التقدم نحو هذه الأهداف تطوير مقاييس التقدم

553
00:44:05,250 --> 00:44:06,690
نحو هذه الأهداف تطوير مقاييس التقدم نحو هذه

554
00:44:06,690 --> 00:44:10,930
الأهداف تطوير مقاييس التقدم نحو هذه الأهداف تطوير

555
00:44:11,150 --> 00:44:15,110
Internal data from enterprise applications بتم

556
00:44:15,110 --> 00:44:21,030
حصول على بيانات من داخل المؤسسة External data such

557
00:44:21,030 --> 00:44:25,590
as financial market database كمان بنستخدم بعض

558
00:44:25,590 --> 00:44:29,770
البيانات الخارجية مثل قواعد البيانات تمام الأسواق

559
00:44:29,770 --> 00:44:34,110
المالية وممكن استخدامهاDrawdown capabilities

560
00:44:34,110 --> 00:44:39,990
القدرات اللي هي على استخراج بيانات مخصصة أو بيانات

561
00:44:39,990 --> 00:44:48,000
يعني لها ميزة خاصة ومعمقة في جزئية معينةطيب الـ

562
00:44:48,000 --> 00:44:51,420
Group Decision Support System Interactive System

563
00:44:51,420 --> 00:44:55,700
to facilitate solution of unstructured problem by

564
00:44:55,700 --> 00:44:59,820
group إذا ان هو نظام تفعلي عشان يحل المشاكل أو

565
00:44:59,820 --> 00:45:05,400
يسهل حل المشكلات على المنظمة حسب المجموعة

566
00:45:05,400 --> 00:45:09,800
بيستخدمها دوات متخصصة Specialized ToolsVirtual

567
00:45:09,800 --> 00:45:13,100
Collaboration Room Software to collect, rank, edit

568
00:45:13,100 --> 00:45:18,000
participant idea and responses and responses

569
00:45:18,000 --> 00:45:22,560
promote collaboration atmosphere Cytoskete

570
00:45:22,560 --> 00:45:26,920
Collaboration Meeting Room Hyvard وSkype for

571
00:45:26,920 --> 00:45:31,000
Businesses فيه هناك أدوات متخصص يمكن استخدامها

572
00:45:31,000 --> 00:45:36,710
بتقوم بعمل غراب تعاون إبتراضيبرامج بتقوم بترتيب و

573
00:45:36,710 --> 00:45:43,510
تجميع أفكار المشاركين و ردودهم كمان بيعزز الجو

574
00:45:43,510 --> 00:45:48,170
التعاوني هناك بعض البرامج اللي يمكن استخدامها الـ

575
00:45:48,170 --> 00:45:54,030
Skyway لهذا الغرض من الأمثل على تلك شركة VW اللي

576
00:45:54,030 --> 00:45:59,050
عيلها branches في كل العالم تقريبا في الدول

577
00:45:59,050 --> 00:46:04,080
الأسيوية في الدول الغربية وأوروبابإمكانهم إنهم

578
00:46:04,080 --> 00:46:10,220
يجتمعوا من خلال هذه التقنيات كفرق عمل والتعاون لحل

579
00:46:10,220 --> 00:46:14,140
مشكلة تواجههم في هذا المنتج أو ذات أو تطوير هذا

580
00:46:14,140 --> 00:46:18,140
المنتج أو ذات هذا على سبيل المثال وهناك قضايا أخرى

581
00:46:18,140 --> 00:46:22,080
يمكن مناقشتها من خلال التعاونهذه الأمثلة على

582
00:46:22,080 --> 00:46:26,060
تقنيات اللي ممكن تقدم أدغاء الأعمال لحل مثل هذه

583
00:46:26,060 --> 00:46:30,000
المشاكل This is everything for this lecture thank

584
00:46:30,000 --> 00:46:33,340
you for your attention and see you next lecture ان

585
00:46:33,340 --> 00:46:36,560
شاء الله السلام عليكم ورحمة الله وبركاته