في ظل التطورات التي يشهدها عالم الأعمال، لم يعُد من المنطقي أن تكتفي الشركات بجمع البيانات فحسب؛ بل باتت الحاجة ماسة إلى توظيف هذه البيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية مدعومة بالأرقام.

ولكن، على الرغم من توفر الأدوات التكنولوجية المتقدمة، تواجه عديد من المؤسسات صعوبة في بناء ثقافة مبنية على البيانات، ويعود ذلك غالباً إلى تحديات ثقافية وتنظيمية تحول دون استخدام البيانات بفعالية.

نستعرض في هذا المقال التحديات الأساسية لبناء ثقافة مبنية على البيانات، ونقدم استراتيجيات عملية للتغلب عليها، لضمان أن تتحول البيانات من مجرد أرقام إلى وسيلة فعالة لاتخاذ القرارات.

لماذا تفشل مبادرات البيانات رغم توفر التكنولوجيا؟

ثقافة البيانات: هي عقلية تنظيمية جماعية تقوم على دمج البيانات في كل تفاصيل العمل اليومي، وفي آليات اتخاذ القرار، وفي التوجهات الاستراتيجية الكبرى. يمكِّن هذا النهج الموظفين في جميع المستويات من الاستفادة من البيانات والتحليلات لتوجيه قرارتهم، سواء أكان الهدف من ذلك هو تحسين العمليات، أم رفع جودة تجربة العملاء، أم تطوير المنتجات.

وعلى الرغم من أهميتها، إلا أنَّ ترسيخ هذه الثقافة لا يخلو من العقبات؛ إذ تستثمر الشركات مليارات الدولارات في أدوات تحليل البيانات وبرمجيات الذكاء الاصطناعي، لكنَّها تفشل في تحقيق النتائج المرجوة.

وفقاً لدراسة أجرتها شركة "نيو فانتاج بارتنرز" (NewVantage Partners) عام 2025، تراجع عدد المؤسسات التي تعتمد بالكامل على البيانات من 48% في عام 2024 إلى 33% في عام 2025؛ إذ يشير هذا الانخفاض إلى أنَّه مع التطور المتسارع في أدوات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات، ما زالت تواجه الشركات صعوبة في ترسيخ الأسس الثقافية والتنظيمية اللازمة للاستفادة الحقيقية من هذه التقنيات، الأمر الذي يؤدي إلى:

• ضياع الفرص: حين تفشل المؤسسات في بناء ثقافة مبنية على البيانات، تضيع فرصاً تتمثل في عدم القدرة على الاستثمار الكامل في مشاريع هامة نتيجة ضعف التحليل أو سوء التنسيق بين الأقسام.
• قرارات قائمة على الحدس الخاطئ: قد يؤدي الاعتماد على الحدس إلى قرارات غير فعالة تؤثر في مستقبل المنظمة بسبب النتائج السلبية التي كان من الممكن تجنبها لو أنَّ تلك القرارات اعتمدت على البيانات.
• هدر الميزانيات: تخسر الشركات التي لا تبني ثقافة مبنية على البيانات نتيجة استثمارات ضخمة في أدوات لا تُستخدَم استخداماً صحيحاً أو بيانات غير موثوقة.

4 تحديات تقف حاجزاً أمام التغيير

في ما يلي، تحليل معمّق لأبرز تحديات ثقافة البيانات:

1. مقاومة التغيير (The Culture of Gut Feeling)

لا يُعد بناء ثقافة مبنية على البيانات البيانات خطوةً سهلةً للجميع. فالمديرون القدامى عادةً ما يمتلكون نهجاً راسخاً في اتخاذ القرارات، صاغوه خلال سنوات طويلة، وكان سبباً في وصولهم إلى مناصبهم الحالية، وبالتالي يرفضون أي حقائق تخالف آراءهم، ويعتمدون على حدسهم الذي يثقون به نتيجة تراكم الخبرات؛ إذ كشف استطلاع أجراه موقع "بارك" (Barc) عن أنَّ 58% من المديرين الذين استطلعت آراءهم يعتمدون على الحدس أو الخبرة بدلاً من البيانات والمعلومات، لاتخاذ قرارات العمل.

يتطلب تبنِّي عقلية تعتمد على البيانات إعادة النظر في نهج هؤلاء المديرين في اتخاذ القرارات، وربما إعادة بنائه بالكامل. ولا يُعد هذا طلباً سهلاً بالنسبة إليهم، وغالباً ما ينبع رفضهم من الخوف من فقدان سلطتهم، أو انكشاف أخطائهم السابقة عند مواجهة بيانات دقيقة تكشف عن قصور في الأداء.

2. صوامع البيانات (Data Silos)

إحدى أكبر العقبات أمام تبنِّي الذكاء الاصطناعي هي توزع البيانات والمعلومات في أقسام وأنظمة مختلفة داخل المؤسسة؛ إذ تشير الإحصاءات إلى أنَّ 43% من الشركات تواجه صعوبة في جمع البيانات في نظام واحد، مما يمنع نماذج الذكاء الاصطناعي من تشكيل رؤية شاملة لإنتاج تحليلات دقيقة وقرارات موثوقة.

تتشكل صوامع البيانات بسبب ما يلي:

• تستخدم الأقسام أنظمة وأدوات تحليل منفصلة، مما يجعل الحصول على رؤى مشتركة في المؤسسة أمراً معقداً.
• تمنع الأنظمة القديمة عمليات الدمج السلس بين البيانات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
• تؤدي مخاوف الخصوصية إلى تقييد الوصول إلى بيانات هامة تتعلق بالعملاء أو العمليات.

لا تعطل هذه الصوامع أنظمة الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تُبطئ أيضاً قدرة المؤسسة على العمل بمرونة واتخاذ قرارات فعالة قائمة على معلومات كاملة ومتسقة.

تشمل صوامع البيانات الشائعة في المؤسسات حالات مثل:

• فصل بيانات التسويق عن بيانات المبيعات، مما يمنع الذكاء الاصطناعي من تحليل السلوك الشرائي للزبائن بدقة.
• استخدام أنظمة موارد بشرية غير مرتبطة بالبيانات التشغيلية، وهو ما يعطل قدرات التحسين القائم على الذكاء الاصطناعي في توزيع القوى العاملة.
• اعتماد فرق المالية على نماذج ذكاء اصطناعي منفصلة لا تتكامل مع منظومة التحليلات الأوسع في الشركة.

3. فجوة محو الأمية البيانية (Data Literacy Gap)

يتمثل أحد أكبر التحديات في بناء ثقافة مبنية على البيانات في فجوة محو الأمية البيانية؛ إذ لا يعرف كثير من الموظفين كيفية قراءة لوحات المعلومات (Dashboards) أو استخراج رؤى منها، ولا يمتلكون فهماً كافياً لآلية عمل تحليلات البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وذلك بسبب تركيز المؤسسات على توظيف علماء بيانات وتجاهل تدريب بقية الموظفين، مما يؤدي إلى الشك في مخرجاتها وضعف توظيفها في التخطيط الاستراتيجي.

يشير تقرير صادر عن مؤسسة "ديلويت" (Deloitte) إلى أنَّ: 32% فقط من الموظفين يشعرون بالثقة في استخدام أدوات البيانات المبنية على الذكاء الاصطناعي، وأقل من 25% من المؤسسات تقدم برامج تدريبية في محو الأمية البيانية للعاملين غير التقنيين.

4. ضعف جودة البيانات والثقة بها

أحد التحديات التي قد تواجهها المؤسسة في بناء ثقافة قائمة على البيانات يرتبط بالبيانات نفسها، فكي تكون الرؤى المستخرجة دقيقةً وذات قيمة حقيقية، يجب أن تكون البيانات المستخدمة في التحليل عالية الجودة وتمثل الواقع الفعلي.

لكن، قد لا يثق الموظفون في دقة البيانات أو موثوقيتها، لا سيما حين لا يمتلكون المعرفة الكافية بآليات جمعها أو طرائق تحليلها، ويعود السبب في ذلك إلى غياب حوكمة البيانات (Governance) ومعايير التنظيف، وعدم وجود عملية منتظمة لضمان جودة البيانات وصلاحيتها للاستخدام.

استراتيجية المحاور الأربعة للتغلب على عقبات بناء ثقافة مبنية على البيانات

في ما يلي، 4 خطوات عملية قابلة للتنفيذ لمواجهة تحديات ثقافة البيانات:

1. القيادة بالقدوة (Top-Down Approach)

يبدأ بناء ثقافة مبنية على البيانات من قمة الهرم، فعند غياب دعم القيادات العليا وعدم وجود انسجام تنظيمي حول أهمية البيانات، تتعثر المبادرات ولا تحقق النتائج المرجوة.

وعليه، ينبغي على القادة تبنِّي نهج واضح يُبرز أهمية البيانات، وتوفير الموارد والبنية التحتية والتوجيه الاستراتيجي الذي يسمح لهذه المبادرات بالنجاح؛ إذ يجب أن يكون المديرون التنفيذيون وفرق القيادة العليا أول من يطلب البيانات لدعم أي مقترح أو قرار في الاجتماعات، كما يجب أن تظهر القيادة التزامها بالحقائق الرقمية في كل جوانب العمل.

حين يرى الموظفون أنَّ القيادة تعتمد على البيانات، يتغير السلوك تدريجياً، وتصبح ثقافة اتخاذ القرار المبنية على البيانات جزءاً من الروتين اليومي للمؤسسة.

2. ديمقراطية البيانات وكسر الصوامع

يتطلب بناء ثقافة حقيقية مبنية على البيانات بناء منظومة بيانات موحَّدة تربط بين مختلف الإدارات وتدمج رؤاها في إطار واحد؛ إذ يتحقق ذلك من خلال ما يلي:

• الاستثمار في منصات مركزية للذكاء الاصطناعي تتيح دمج البيانات الموزعة، ورفع مستوى دقتها.
• اعتماد حلول سحابية تتيح مشاركة البيانات، وتعزز التعاون بين الفرق.
• تطبيق أُطُر حوكمة بيانات واضحة تضمن توحيد أساليب جمع البيانات وحمايتها وإدارة الوصول إليها.

تشير تقارير صادرة عن شركة "ماكينزي" (McKenzie) إلى أنَّ الشركات التي تنجح في توحيد جميع البيانات في إطار واحد تحقق زيادة تتراوح بين 25 و30% في كفاءة العمليات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

3. الاستثمار في "البشر" قبل "الأدوات"

في زمن البيانات، لم يعُد امتلاك المؤسسات لأنظمة متقدمة كافياً؛ بل الأهم هو وجود موظفين قادرين على قراءة هذه البيانات وتحويلها إلى معرفة قابلة للتطبيق، بيد أنَّ فجوة المهارات في هذا المجال ما تزال من أبرز العقبات أمام نجاح تبني ثقافة قائمة على البيانات. ولردم هذه الفجوة، يجب أن تستثمر المؤسسات في التدريب المتخصص وورش العمل ومسارات التعلم المستمر.

حين يحصل الموظفون على الأدوات والمعرفة التي تمكنهم من التعامل مع البيانات بثقة، تبدأ ثقافة الوعي بالبيانات بالنمو داخل المؤسسة، ويتجلى ذلك في توفير أدوات التحليل الذاتي، ودعم برامج تعزيز ثقافة فهم البيانات، وتشجيع الموظفين على دمج التفكير المبني على البيانات ضمن ممارساتهم اليومية.

يرفع إرساء هذه الثقافة مستوى الكفاءة من جهة، ويوفر بيئة تُتخَذ فيها القرارات بناء على الحقائق لا الحدس من جهة أخرى، مما يمنح المؤسسة قدرة أكبر على التطور والتنبؤ وتحقيق نتائج مستدامة.

4. بناء حوكمة مرنة (Agile Governance)

تعني الحوكمة المرنة الأسلوب الذي يجمع بين النظام والمرونة، بحيث تفرض المنظمة معايير واضحة لجودة البيانات دون أن تتحول إلى جهاز بيروقراطي يعرقل العمل؛ إذ تقوم الفكرة على وضع قواعد بسيطة وسهلة التبني، ثم توزيع المسؤولية على "سفراء البيانات" في كل قسم ليصبحوا خط الدفاع الأول عن الدقة والاتساق.

يتيح هذا النهج تصحيح الأخطاء سريعاً، ومراقبة التدفق اليومي للبيانات دون الحاجة لاجتماعات طويلة أو إجراءات معقدة. ومع الوقت، تتشكل بيئة تثق فيها الفرق بالبيانات؛ لأنَّها تعرف مصدرها وآلية التحقق منها.

"للتغلب على تحديات ثقافة البيانات، يجب على المؤسسات اتباع نهج شمولي يتضمن: تعزيز محو الأمية البيانية من خلال التدريب المستمر، وكسر صوامع البيانات لتعزيز الشفافية، وتبني القيادة لقرارات مدعومة بالأرقام، وتطبيق معايير حوكمة تضمن جودة البيانات وثقة الموظفين بها".

أسئلة شائعة

1. ما هي العلامة الأولى لضعف ثقافة البيانات في الشركة؟

العلامة الأوضح هي كثرة الجدال المبني على الآراء الشخصية في الاجتماعات (استخدام كلمات مثل: "أعتقد" أو "أشعر") بدلاً من عرض الحقائق والأرقام ("تقول البيانات"، أو "يوضح التقرير").

2. هل يتطلب بناء ثقافة البيانات توظيف فريق كامل من علماء البيانات؟

لا، ليس بالضرورة؛ فالأهم هو تمكين الموظفين الحاليين (Upskilling) ليكونوا قادرين على التعامل مع البيانات في مهامهم اليومية، مع وجود خبير أو فريق صغير للتوجيه التقني.

3. كم يستغرق تغيير ثقافة الشركة لتصبح مبنيةً على البيانات؟

هو عملية مستمرة، وليس مشروعاً لمرة واحدة؛ إذ تبدأ التغييرات الملموسة في الظهور خلال 6-12 شهراً، لكنَّ الترسيخ الكامل قد يستغرق سنوات ويعتمد على التزام القيادة.

الثقافة هي الاستراتيجية الجديدة

باتت التكنولوجيا متاحةً وسهلة التطبيق، أما بناء ثقافة بيانات حقيقية، فيتطلب الصبر والرؤية واستراتيجية متماسكة؛ إذ إنَّ المؤسسات التي تخصص الوقت والموارد لتدريب موظفيها، وتوحيد مصادر بياناتها، وكسر الصوامع بين فرق العمل، وتعزيز الثقة في ما تملكه من معلومات، وتطبيق حوكمة مرنة، تتمكن من اتخاذ قرارات دقيقة وسريعة يمنحها ميزة تنافسية واضحة. في النهاية، ما يصنع الفرق ليس امتلاك البيانات بحد ذاته، بل القدرة على تحويلها إلى قرارات عملية ومؤثرة وقابلة للقياس.

هذا المقال من إعداد المدربة عائشة الحضرمي، كوتش معتمد من غلوباس.