الفوضى المعرفية في المنظمات الكبيرة: كيف توحيد البيانات يغيّر قواعد القرار؟

في ظل التحوّل الرقمي الذي يشهده القطاع الحكومي، تزداد كميات البيانات المتاحة بشكل غير مسبوق. إلا أن المفارقة المؤلمة تكمن في أن هذا التوفر لا يُترجم بالضرورة إلى وضوح في القرار، أو دقة في التوجيه، أو كفاءة في التنفيذ.
العديد من الجهات تمتلك مؤشرات أداء، وتصدر تقارير، وتبني لوحات تفاعلية، ومع ذلك لا تزال تعاني من بطء القرار، وتضارب الرؤية، واختلاف التفسير.

هنا تظهر المشكلة الحقيقية: الفوضى المعرفية داخل المؤسسة.

ليست الفوضى في توفر البيانات، بل في غياب لغة موحّدة لقراءتها، وانعدام مرجعية معرفية تضبط تفسيرها، واختلاف فهمها بين إدارة وأخرى.
ففي جهة واحدة، قد تختلف تعريفات "المستفيد الفعّال"، أو "معدل الإنجاز"، أو حتى "عدد المشاريع" من تقرير لآخر، ومن نظام لآخر. وقد تتضارب نتائج تحليلية صادرة عن إدارتين مختلفتين، رغم اعتمادها على نفس البيانات.

هذه الفوضى لا تُسبب فقط ارتباكًا في القرار، بل تهدد الثقة داخل المؤسسة، وتُربك دورة المساءلة، وتُفشل محاولات التحسين المستندة إلى البيانات.

في هذا المقال، نطرح سؤالًا جوهريًا:
كيف يمكن للمؤسسات أن تنتقل من "امتلاك البيانات" إلى "امتلاك المعرفة"؟
ومن تعدد التفسيرات إلى نموذج معرفي موحّد يربط الأنظمة بالقرار؟

الجواب يبدأ من هنا…

مظاهر الفوضى المعرفية داخل المؤسسات

حين تفتقر المؤسسة إلى نموذج معرفي موحد، تبدأ الأعراض بالظهور في أدق تفاصيل العمل، ولكنها تتضخم بسرعة لتُصبح معوّقًا استراتيجيًا. الفوضى المعرفية لا تُعلن عن نفسها بصوت عالٍ، بل تتسلل بهدوء عبر التناقضات، والتقديرات المتباينة، والتقارير التي لا تتطابق، حتى تتراكم وتتسبب في قرارات مرتجلة أو متأخرة، وأحيانًا متضاربة.

أبرز مظاهر هذه الفوضى:

١. تعدد تعريفات المؤشرات:
يُقدَّم "عدد المستفيدين" مثلًا كرقم موحد في التقرير العام، بينما تملك كل إدارة داخل الجهة تعريفًا مختلفًا لهذا المفهوم. قسم الدعم الفني يحتسب من تواصل مرة واحدة، في حين تحتسب إدارة الجودة من أكمل دورة كاملة، والمالية تعتمد على من سدد الرسوم فقط. النتيجة: رقم واحد… بثلاثة معانٍ مختلفة.

٢. تضارب التقارير الرسمية:
قد تصدر الجهة ثلاثة تقارير دورية، تحتوي على نفس المؤشر ولكن بأرقام متباينة، ببساطة لأن كل تقرير اعتمد نظامًا مختلفًا، أو سحب بياناته من وقت مختلف، أو فسره وفق فهم خاص به. هذا التناقض يُضعف الثقة المؤسسية، ويجعل "البيانات" محط شك لا مرجعية.

٣. غياب قاموس بيانات مؤسسي:
في الكثير من الجهات، لا يوجد مرجع داخلي يشرح التعريفات الرسمية للمفاهيم المتداولة، ولا توثيق لمصادر البيانات أو طريقة احتسابها. يعتمد الفريق على "الخبرة المتراكمة" أو "ما تعارف عليه الزملاء"، وهو ما يجعل التفسير عرضة للاجتهاد والمزاج الإداري.

٤. الاعتماد على جداول إكسل مستقلة:
رغم وجود أنظمة معلومات مركزية، إلا أن العديد من الإدارات تستمر في استخدام جداول إكسل منفصلة، تُبنى وتُحدّث يدويًا. هذه الجداول قد تحتوي على أرقام حساسة تُقدَّم لصانعي القرار، لكنها لا تمر عبر قنوات المراجعة أو الحوكمة، وغالبًا ما تتعارض مع بيانات النظام الرسمي.

٥. انفصال بين الأنظمة والقرار:
حتى عندما توجد أنظمة إلكترونية لإدارة البيانات، كثيرًا ما تظل معزولة عن صانع القرار. النظام يُحدّث يوميًا، لكن القرار يُبنى على تقرير يُرسل بالبريد كل نهاية ربع. هذا الانفصال بين "ما يجري" و"ما يُقرَّر" يُفرغ البيانات من قيمتها الزمنية.

هذه المظاهر ليست مجرد خلل تقني، بل مؤشر على غياب البنية المعرفية التي توحّد رؤية المؤسسة نحو بياناتها، وتخلق إطارًا مشتركًا للفهم والتحليل والتصرف.

الأثر التشغيلي للفوضى المعرفية

الفوضى المعرفية داخل المؤسسة لا تبقى حبيسة الجداول أو مراكز البيانات، بل تمتد لتؤثر مباشرة على جودة القرار، وانسيابية العمليات، وفعالية الأداء. فحين تصبح البيانات محل جدل لا مصدر توجيه، يفقد القرار المؤسسي أحد أهم مقوماته: الثقة القائمة على المعرفة.

وفيما يلي تحليل لأبرز الأثر التشغيلي الذي تُخلّفه الفوضى المعرفية:

١. بطء اتخاذ القرار في المواقف الحرجة:
في الحالات التي تتطلب سرعة حسم – كالتعامل مع أزمة تشغيلية، أو تعديل مسار مبادرة، أو الاستجابة لمؤشر أداء سلبي – تُضيّع الجهات وقتًا ثمينًا في “البحث عن الرقم الصحيح”، بدلاً من التصرف بناءً عليه. الجهد يُستنزف في المطابقة بين تقارير متضاربة، أو في فهم الخلفية الحسابية لمؤشر بسيط.

٢. قرارات مرتجلة أو قائمة على تقدير شخصي:
عندما تنعدم الثقة في البيانات، يعود القائد للاعتماد على الحدس والخبرة الشخصية، أو على ما توفره له جهة محددة دون تحقق من مصدرها. النتيجة؟ قرارات قد تكون جيدة بالصدفة، ولكنها لا تُبنى على فهم جماعي أو مشترك، ولا يمكن تكرارها أو تطويرها.

٣. ضعف القدرة على المساءلة الحقيقية:
في بيئة معرفية فوضوية، يُصبح من الصعب تحميل المسؤولية على نتائج واضحة. إذا تضاربت أرقام الإنجاز أو اختلفت مؤشرات الأداء باختلاف التقارير، فمن يحاسب؟ وأي رقم هو المرجع؟ وهكذا تتحول المساءلة من أداة تحسين إلى ساحة نقاش مفتوح بلا نتائج.

٤. تعثر التحول الرقمي وفشل التكامل:
حتى المبادرات الطموحة للتحول الرقمي قد تُصاب بالشلل إذا لم تستند إلى نموذج معرفي موحد. قد تُطبّق الأنظمة، وتُقتنى الأدوات، ولكن النتيجة تكون أن كل نظام "يتحدث لغته الخاصة"، فلا يحدث تكامل، ولا يظهر الأثر.

٥. ضعف العلاقة بين التحليل والتمويل:
في غياب نموذج معرفي يربط المؤشرات بالنتائج، والنتائج بالميزانية، تصبح عملية تخصيص الموارد أقرب إلى التخمين منها إلى التوجيه الاستراتيجي. يتم صرف الأموال على مبادرات لا يمكن قياس أثرها بدقة، أو تُلغى مشاريع فعالة بسبب قصور في قراءة بياناتها.

في المجمل، تؤدي الفوضى المعرفية إلى بيئة عمل تعاني من الارتباك الداخلي، وتضارب الجهود، وإهدار الوقت والموارد، والأهم: قرارات بلا أساس ثابت.

ما هو النموذج المعرفي للبيانات؟

عندما نتحدث عن "نموذج معرفي للبيانات"، فإننا لا نشير إلى قاعدة بيانات أو نظام تقني، بل إلى إطار مؤسسي ذكي يُعرّف كيف تُفهم البيانات داخل المؤسسة، وكيف تُفسر، ومتى تُعتبر جاهزة لدعم القرار، ومن المسؤول عن صحتها، وكيف تتكامل بين الإدارات.

النموذج المعرفي هو بمثابة "دستور داخلي للبيانات"، يربط بين ثلاثة مكونات أساسية:

1. اللغة: توحيد المصطلحات والتعريفات حتى تتحدث جميع الإدارات بلغة بيانات واحدة.

2. المنطق: تحديد قواعد التحليل والتفسير لضمان الاتساق والمنهجية.

3. السلطة: توزيع المسؤوليات المعرفية بوضوح، لتُعرف جهة الحقيقة ومصدر القرار.

في هذا النموذج، لا يُترك تفسير المؤشرات لاجتهاد الأفراد أو فهم الإدارات، بل تُضبط عبر منظومة واضحة تشمل:

• خريطة معرفية للأنظمة والبيانات (Data Map):
  توضح من أين تأتي البيانات، إلى أين تذهب، ومن يستخدمها، ولأي غرض. هذه الخريطة لا تُظهر فقط الجوانب التقنية، بل تصف كيف تتدفق المعرفة داخل المؤسسة.

• قاموس موحد للمصطلحات (Data Dictionary):
  مرجع مؤسسي يُحدد بدقة معنى كل مؤشر، وحدة قياسه، طريقة احتسابه، وجهة مسؤوليته، وتكراره الزمني. لا يعود هناك مكان لعبارات مثل "تقريبًا" أو "حسب فهم الإدارة".

• نظام مصادر الحقيقة (Single Source of Truth):
  يُحدد الجهة الوحيدة المخوّلة بإصدار الأرقام النهائية لكل مؤشر، حتى لا يظهر "رقمان رسميان" لنفس الظاهرة في تقريرين مختلفين.

• قواعد تفسير معيارية (Interpretation Rules):
  تصف متى يكون الرقم جيدًا أو سيئًا، مرتفعًا أو منخفضًا، طبيعيًا أو شاذًا. هذه القواعد تحمي المؤسسة من الانطباعات العشوائية أو التأويلات الخاطئة.

• حوكمة معرفية مرنة (Knowledge Governance):
  منظومة لضبط التحديث المستمر للمفاهيم والمؤشرات والمعاني، تواكب التغير في السياق والمهام، وتُراجع التعريفات وفق الحاجة.

النتيجة هي بيئة يُصبح فيها كل تقرير انعكاسًا دقيقًا لفهم مشترك، وكل رقم له قصة واضحة، وكل قرار مبني على تفسير لا جدل فيه.

إن وجود نموذج معرفي للبيانات لا يُعتبر "ميزة إضافية" للمؤسسات الطموحة، بل هو الشرط الأول لقرارات رصينة، ومبادرات قابلة للقياس، ومساءلة مبنية على وضوح لا على افتراض.

التجارب الدولية في بناء النموذج المعرفي للبيانات

عند النظر إلى الدول الرائدة في الحوكمة الذكية والتحول الرقمي، نجد أن القاسم المشترك بينها ليس وفرة البيانات أو تطور الأنظمة التقنية فحسب، بل وجود نماذج معرفية مؤسسية واضحة تضبط معنى البيانات، وتمنحها قدرة تفسير موحدة، وتربطها بالأثر الفعلي.

ومن أبرز هذه التجارب، تجربة سنغافورة التي تُعد من النماذج الأكثر تقدمًا في بناء "المنظومة المعرفية الحكومية" للبيانات.

سنغافورة لم تكتفِ بإتاحة البيانات، بل نظّمتها ضمن إطار شامل يُسمى Government Data Architecture (GDA)، والذي يضم:

• مراكز ثقة (Trusted Centers):
  جهات مسؤولة عن تجميع البيانات من مصادرها وتوزيعها على الجهات المستفيدة، بعد التحقق من جودتها وتفسيرها.

• مصادر الحقيقة الموحدة (Single Sources of Truth - SSOTs):
  يتم تعيين جهات حكومية معينة كمصدر وحيد موثوق لكل نوع من البيانات (مثل: وزارة الأسرة للعلاقات العائلية، وزارة التجارة لبيانات الأعمال). هذا يقلل التكرار والتضارب.

• بوابات موحدة للبيانات (مثل Data.gov.sg):
  تُتيح للجهات والجمهور الوصول إلى بيانات موثوقة مُعرّفة بالكامل، بتفسير واضح ومحدث، تدعم الاستخدام الفوري والتحليل التنبؤي.

• APEX وenTRUST:
  أنظمة متقدمة لتبادل البيانات عبر APIs، تضمن الأمان والمعرفة المضمنة (metadata) في كل نقطة تبادل، مما يسمح للأنظمة بفهم "ما تعنيه البيانات" لا فقط "ما تم نقله".

هذه البنية لم تُبنَ من أجل الإتاحة فقط، بل من أجل خلق بيئة معرفية حكومية موحدة، تسمح باتخاذ قرارات ذكية وسريعة، وتقليل الاعتماد على التقدير البشري أو التقارير المنفصلة.

وفي تجربة إستونيا، تم بناء نظام يُدعى X-Road، يربط بين الأنظمة الحكومية والخاصة بطريقة تُمكّن أي جهة من الوصول للبيانات الصحيحة من المصدر الأصلي، مرفقة بتعريفها وسياقها وملكيتها، مما قلل الحاجة لنسخ البيانات أو إعادة تفسيرها.

النتيجة في كلا النموذجين:
بيئة قرارية مؤسسية تفهم "ماذا تعني البيانات"، لا فقط "كم رقمًا تحوي"، مما يُمكّن الجهات من بناء سياسات أكثر دقة، ومسؤولية أكثر وضوحًا، وتحول رقمي أكثر استدامة.

كيف يمكن للجهات السعودية الاستفادة من النموذج المعرفي؟

في السياق السعودي، تتسارع خطط التحول الوطني في كافة القطاعات: من الصحة والتعليم، إلى العدل والاقتصاد، إلى الأمن والخدمات. هذا الزخم الإصلاحي يصطدم في كثير من الأحيان بمشكلة مركزية: البيانات متوفرة، لكن الرؤية الموحدة غير متوفرة.
وتكمن الخطورة في أن تضارب التفسير، أو غياب التعريف، قد يُفشل أفضل الاستراتيجيات، أو يؤخر أثرها، أو يُضعف القدرة على مساءلتها.

هنا يُصبح النموذج المعرفي للبيانات ضرورة، لا خيارًا.

ويمكن للجهات السعودية الاستفادة من هذا النموذج في عدّة أبعاد:

١. توحيد التفسير بين الإدارات المختلفة داخل الجهة الواحدة:
وزارة الصحة، على سبيل المثال، تمتلك أنظمة متنوعة تغطي المستشفيات، التأمين، الوقاية، والإحصاء. بدون نموذج معرفي، سيظهر "عدد المستفيدين" أو "معدل الإشغال" أو "الرضا" بأشكال متباينة بين الإدارات. النموذج المعرفي يُلزم الجميع بنفس المعايير، ويخلق فهمًا مشتركًا يُعيد توجيه الجهود.

٢. رفع كفاءة المتابعة والتقويم والحوكمة:
عندما تكون المؤشرات موحّدة ومعرّفة بوضوح، يمكن للمراجعين، والجهات الرقابية، والمجالس العليا، متابعة الأداء بدقة دون الحاجة لتفسير مخصص لكل تقرير أو مشروع. بل ويمكنهم التنبؤ بالفجوات قبل أن تقع، وتصحيح الانحرافات بناءً على تفسير علمي لا اجتهاد شخصي.

٣. دعم عملية تخصيص الميزانيات والموارد بناءً على نتائج حقيقية:
الوزارات والهيئات كثيرًا ما تصارع لإثبات أثر برامجها أمام لجان الميزانية. النموذج المعرفي يجعل هذا الإثبات بديهيًا، حيث يتم ربط المؤشرات بالنتائج، والنتائج بالتمويل، والتمويل بالقرار.

٤. تسريع التحول الرقمي من خلال الربط بين الأنظمة:
بدون إطار معرفي موحد، كل نظام جديد يُضاف إلى المؤسسة يتحول إلى "جزيرة مستقلة". أما حين يُبنى النموذج المعرفي، فإن كل نظام جديد يُربط تلقائيًا بالشبكة الإدراكية القائمة، ويُغذي المعرفة لا يضاعف الجهد.

٥. تمكين القيادات العليا من اتخاذ قرارات مبنية على معنى لا رقم:
حين يرى الوزير أو المدير العام لوحة المؤشرات، فإن وجود النموذج المعرفي يضمن أن الرقم المعروض ليس مجرد قيمة، بل قصة مكتملة من السياق والتفسير والمصدر والاتجاه والمقارنة المعيارية. وهذا يُمكّنه من اتخاذ القرار بثقة ووعي.

النموذج المعرفي لا يُضيف مزيدًا من التعقيد… بل يُزيل الفوضى، ويحول المؤسسة من بيئة "تحاول فهم الواقع" إلى بيئة "تبني المستقبل على معرفة مؤسسية دقيقة".

كيف تساعد IDM الجهات الحكومية في بناء النموذج المعرفي؟

في IDM، لا نكتفي بتقديم حلول تقنية أو أدوات تحليل، بل نبدأ من حيث تبدأ المعرفة: منهجية مؤسسية متكاملة تعيد بناء العلاقة بين البيانات، والقرار، والنتائج.
نعمل جنبًا إلى جنب مع الجهات الحكومية لتأسيس نموذج معرفي يتناسب مع هويتها المؤسسية، وأنظمتها التشغيلية، وطبيعة خدماتها، واحتياجاتها الاستراتيجية.

رحلتنا تبدأ بثلاثة محاور رئيسية:

١. تقييم العمق المعرفي الحالي:

نُجري مراجعة شاملة للأنظمة، والتقارير، والمصطلحات، ومسارات البيانات داخل الجهة. نكشف الفجوات المفاهيمية، وتعدد التعريفات، واختلاف التفسيرات، والاعتماد المفرط على جداول خارج النظام.

٢. بناء النموذج المعرفي المؤسسي:

• نصمم خريطة معرفية تُحدد المسارات بين الأنظمة والمؤشرات، وتربط الأنشطة بالمخرجات.

• نطوّر قاموس مؤشرات (Data Dictionary) يحتوي على تعريف موحد، وطريقة الحساب، والمصدر، والمسؤول، والهدف الاستراتيجي لكل مؤشر.

• نُنشئ سجل مصادر الحقيقة (SSOT Registry) الذي يُحدد من هي الجهة المسؤولة عن كل رقم، ويمنع التكرار والتضارب.

• نُعرّف قواعد تفسير معيارية (Interpretation Logic) لكل نوع من البيانات (تشغيلية – سلوكية – استراتيجية).

٣. ربط المعرفة بالقرار:

بعد بناء النموذج، لا نتركه نظريًا. بل نقوم بربطه فعليًا:

• بلوحات مؤشرات تفاعلية تعتمد عليه.

• بتقارير تشغيلية مبنية على تفسيره.

• بمنصات تنبؤ ومحاكاة تستند إلى منطقه الداخلي.

ونقوم بتدريب فرق العمل، وتصميم دورة حوكمة معرفية تُبقي النموذج حيًّا، قابلًا للتحديث، ومتصلاً بمستجدات القطاع.

نحن لا نُضيف طبقة معرفية فوق الفوضى… بل نُعيد بناء الأرضية التي تُبنى عليها كل بيانات المؤسسة.
وبدلاً من أن تتحول البيانات إلى عبء أو تناقض، تصبح المعرفة المؤسسية أداة توجيه لكل قرار وكل مشروع.

الخاتمة والتوصية التنفيذية: من البيانات إلى البصيرة المؤسسية

الجهات الحكومية اليوم لا تُقاس بعدد الأنظمة التي تمتلكها، ولا بكمية البيانات التي تخزّنها، بل بقدرتها على تحويل هذه البيانات إلى معرفة حقيقية قابلة للتنفيذ.
وفي عالم تزداد فيه التعقيدات، وتتداخل فيه المؤشرات، لا يعود امتلاك الرقم كافيًا… بل يصبح الفهم العميق للرقم، وسياقه، وتفسيره، هو الفرق بين قرار عشوائي وقرار مؤسسي رصين.

النموذج المعرفي للبيانات هو البنية التحتية الحقيقية للتحول المؤسسي، لأنه:

• يمنح كل رقم معنىً موحدًا.

• يربط بين الإدارات داخل الجهة بلغـة واحدة.

• يحوّل التقارير إلى أدوات قرار.

• ويوجه الأداء نحو نتائج قابلة للقياس والمساءلة.

في هذا الإطار، تقدم IDM نموذجًا سعوديًا موثوقًا في بناء المعرفة المؤسسية. نحن لا نبيع أدوات، بل نؤسس بنية معرفية مستدامة تُعيد تعريف العلاقة بين البيانات والقرار.

 كيف نساعدكم؟

نقوم في IDM بتصميم وتنفيذ نماذج معرفية متكاملة داخل الجهات، تشمل:

• خريطة البيانات وأنظمتها.

• سجل المؤشرات والمفاهيم الرسمية.

• مصادر الحقيقة للبيانات.

• قواعد التفسير والتحليل.

• ربط النموذج بلوحات المؤشرات والأنظمة التشغيلية.

نصنع حلولًا مخصصة، لا قوالب جاهزة. ونصمم النماذج بناءً على واقعكم التنظيمي، وطبيعة أنظمتكم، وأولوياتكم الاستراتيجية.

 لطلب عرض تفصيلي، أو جلسة تشخيص أولية، أو للاطلاع على نماذجنا المعتمدة، يمكنكم التواصل معنا عبر:

???? info@idm.sa
???? www.idm.sa