ذكاء مهني

كبير موظفي البيانات

عدسة الدور

يتولى كبير موظفي البيانات إدارة وظائف إدارة البيانات على مستوى المؤسسة ووظائف استخراج البيانات. ويضمنون أن البيانات تُستخدم كأصل تجاري إستراتيجي على المستوى التنفيذي ويُنفّذون ويدعمون بنية تحتية أكثر تعاونًا وتناسقًا لإدارة المعلومات لصالح المؤسسة ككل.

٤٠%
المرونة النتيجة · ٢٠٢٦ (الأعلى هو الأفضل)
درجة الماجستير أو ما يعادلها ٥١% التعرض للذكاء الاصطناعي · ٢٠٢٦
سوق العمل

أين يوجد طلب على هذه المهنة

حالات النقص والفائض في العمالة المُبلَّغ عنها، حسب السنة. تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.

تشمل الأرقام مديرو الإنتاج والخدمات المتخصصة — ١٨٦ مهنة، من بينها هذه.

٧ من ١١ بها نقص٢٠٢٥١٤ من ٢٦ في نمو٢٫٥Mوظائف حتى ٢٠٣٥

نقص: إيطاليا, التشيك, الدانمرك, بلجيكا و٣ أخرى.

أطول نقص: بلجيكا، ٤ سنوات.

اختر منطقة على الخريطة لعرض أرقامها.

عن هذا المصدر›

المصدر: ELA/EURES، حالات النقص والفائض في العمالة. تُنشر البيانات على مستوى المجموعة المهنية وتغطي أوروبا. تختلف الإصدارات في بنية الملحق وفي الدول المشمولة، لذا لا يعني الاختلاف بين سنة وأخرى دائمًا أن سوق العمل قد تغيّر. الدول الرمادية لم يُبلَّغ عنها، وهذا ليس كالتوازن.

ماذا تعني هذه الكلمات

الأمور الأربعة التي يبيّنها هذا القسم

الطلب المُبلَّغ عنه
الطلب المُبلَّغ عنه: ما إذا كان أصحاب العمل يبلّغون عن حاجتهم إلى أشخاص في هذه المهنة — وهو حكم تنشره جهة وطنية أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وليس عدداً.
إلى أين يتجه
إلى أين يتجه: المسار المتوقع للتوظيف في هذه المهنة خلال السنوات المقبلة، استناداً إلى توقّع رسمي.
الوظائف الشاغرة
الوظائف الشاغرة: عدد فرص العمل التي تنشأ تقريباً بسبب النمو وبسبب مغادرة أشخاص هذه المهنة.
الأجر المعتاد
الأجر المعتاد: ما يكسبه الأشخاص في هذه المهنة عادةً في الأماكن التي ينشر فيها المصدر هذه البيانات. ولا يعني ترك الخانة فارغة أن العمل غير مدفوع الأجر؛ بل يعني أنه لا ينشره أحد لذلك المكان.

يُترك المقياس خالياً عندما لا ينشره أحد لذلك المكان، بدلاً من عرضه على أنه صفر.

إلى أي اتجاه يميل السوق بالنسبة إليك

في صالحك
الوظائف الشاغرة أكثر من الباحثين عن عمل — وأصحاب العمل يتنافسون على المرشحين.
متوازن
عدد الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل متقارب تقريبًا.
تنافسي
الباحثون عن عمل أكثر من الوظائف الشاغرة — توقّع منافسة.
بيانات متضاربة
المصادر غير متفقة، أو أن المجموعة المهنية نفسها تعاني نقصًا في منطقة وفائضًا في أخرى.

تُصنّف كل المصادر ضمن واحدة من هذه الفئات الأربع، ولذلك توجد مجموعة مصطلحات واحدة لتعلّمها: في صالحك، متوازن، تنافسي، بيانات متضاربة. وما يختلف هو الأدلة التي تستند إليها، وهي مطبوعة أسفل كل تصنيف — نسبة مقيسة بين الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل، أو تقييم تنشره جهة وطنية.

كيف تقارن هذه المهنة بالمهن الأخرى في البلد نفسه

قوي
من أقوى المهن في that country
جيد
أقوى من معظم المهن في that country
متفاوت
قريبة من المعتاد في that country
ضعيف
أضعف من معظم المهن في that country

هذا ترتيب داخل بلد واحد، وليس نتيجة يمكنك مقارنتها عبر الحدود — فالسجلات التي تقف وراء بلدين تحصي أشخاصاً مختلفين، ولذلك يعني العدد نفسه أشياء مختلفة في كل بلد. ولهذا أيضاً قد تكون المهنة ضمن الأقوى في بلد ما، ومع ذلك تظهر على أنها تنافسي: فهي تتصدر سوقاً يشهد منافسة شديدة بوجه عام.

مصدر هذه البيانات

تنشر كل رقم جهة وطنية للإحصاء أو مرفق عام للتوظيف أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وتذكر كل بطاقة مصدرها والفترة التي تغطيها. تُحصى البيانات في بعض الأماكن شهرياً، بينما تُقيّم في أماكن أخرى مرة أو مرتين في السنة، ولذلك قد تصف منطقتان على الخريطة نفسها لحظتين مختلفتين — ويظهر التاريخ دائماً.

لا تتنبأ أي من هذه المعلومات بفرص شخص بعينه. إنها تصف سوقاً.

الطلب المُبلَّغ عنه · الأجر المعتاد · إلى أين يتجه (ألمانيا, السويد, فرنسا, هولندا, بلجيكا, النمسا)
الطلب المُبلَّغ عنه · الأجر المعتاد · إلى أين يتجه
الطلب المُبلَّغ عنه الأجر المعتاد إلى أين يتجه
ألمانيا أُبلغ عن فائض ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٧٦٫٢% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
السويد لم يُبلَّغ عنه — +٤٠٫٥% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
فرنسا لم يُبلَّغ عنه — +١١٠٫٩% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
هولندا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٤ * — −٣٫٦% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
بلجيكا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * — −٠٫٣% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
النمسا أُبلغ عن فائض ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +١٥٫٦% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *

* تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.

هل تقدّمون الإرشاد المهني للطلاب أو العملاء أو الموظفين؟ استخدموا بيانات هذه المهنة في مؤسستكم.

NexFuture™

نظرة المستقبل لـ كبير موظفي البيانات

The outlook for كبير موظفي البيانات reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

كيف يتم حساب هذه الدرجات؟

يُقدِّر مؤشر المرونة (من ٠ إلى ١٠٠) مدى الحماية الهيكلية لهذه المهنة من الأتمتة واضطرابات الذكاء الاصطناعي، استناداً إلى تحليل مستوى المهام. وتعني الدرجات الأعلى مهاماً تعتمد بدرجة أكبر على الحكم الإنساني. يُظهر التعرض للذكاء الاصطناعي النسبة المئوية التقديرية لساعات المهام التي قد تتأثر بقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. وهذه مؤشرات هيكلية مستمدة من النماذج، وليست تنبؤات بأمن الوظائف الفردية.

لعب المستقبل
كيف يمكن أن يتغير كبير موظفي البيانات مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي؟

قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.

يُقدّر حدوث تحول كبير على مستوى المهام خلال ١٢ سنوات (حوالي ٢٠٣٨) بموجب سيناريو متوقع المختار.
~٣٥%
المرونة
مخاطر الأتمتة
EXP~٥٥%
الحافة البشرية
MOAT~٤٠%

سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.

٢٠٢٦
٢٠٣٣
٢٠٤٣
سرعة اعتماد الذكاء الاصطناعي:

التقدير القائم على النموذج. استخدمها كإشارة تخطيط، وليس ضمانًا.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير هذا الدور؟

التفسير الحتمي القائم على النموذج لإشارات الدور الحالي - وليس ضمانًا للاستبدال.

٤٠% مملوكة للإنسان

ما لا يزال يعتمد على الناس

  • تطبيق سياسات أمن المعلومات
  • تحديد استراتيجية التكنولوجيا
  • تحديد معايير جودة البيانات
الميزة البشرية للبقاء في الطليعة في هذا الدور، ركز على استخراج البيانات و أنظمة دعم القرارات. هذه المهارات التي تركز على الإنسان هي الأصعب للذكاء الاصطناعي في النسخ المتماثل في العشرين سنة القادمة.
٢٨% مساعدة

حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار

  • اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات
  • استخدام نظام دعم القرار
  • الإشراف على هيكل بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
٥١% أتمتة

المهام الأكثر عرضة للأتمتة

  • إدارة عملية تصنيف بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
  • ادارة البيانات
تحليل مفصل

المؤشرات الحيوية ونواقل الذكاء الاصطناعي

ناقلات التعرض لمنظمة العفو الدولية

٠-١٠٠%
الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي ٢٨%

التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية

الذكاء الاصطناعي التوليدي ٦%

التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة

البرمجيات المعرفية ٣%

التعرض لأتمتة سير العمل وبرامج دعم القرار وتحديث العمليات

الأتمتة الروبوتية والمادية ٠%

التعرض للأتمتة الفيزيائية والروبوتات والإزاحة المدفوعة بالمستشعرات

التفاصيل الفنية
المنهجية: NexFuture v3.0 المصادر: O*NET® ٣٠٫٣, ESCO v1.2.1 تم التحديث: أكتوبر ٢٠٢٦

يقدّر NexFuture v3.0 التعرّض للأتمتة مباشرةً من مجموعات المهارات الأساسية في ESCO، مرجَّحةً بكتلة المهارات ومعايَرةً وفق مراسي الخبراء. الدرجات تقديرات احتمالية وليست ضمانات. راجع ورقة منهجية NexFuture للحصول على التفاصيل الكاملة.

يقيس التعرّض للأتمتة. ولا يقيس الأجر أو الطلب أو عدد الوظائف المتاحة بالقرب منك.

يوم في الحياة

ما يفعله الأشخاص في هذا الدور عادة

التكنولوجيا الرقمية

يوم في الحياة

يوم نموذجي مثل كبير موظفي البيانات

٠٩
٠٩:٠٠ · صباح
إدارة عملية تصنيف بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
الإشراف على نظام التصنيف الذي تستخدمه المنظمة لتنظيم بياناتها. تخصيص مالكًا لكل مفهوم بيانات أو مجموعة مفاهيم وتحديد القيمة لكل عنصر من عناصر البيانات.
١٠
١٠:٣٠ · منتصف الصباح
ادارة البيانات
إدارة كل أنواع مصادر البيانات من خلال دورة حياتها عن طريق تصنيف البيانات، وتحليلها، وتوحيدها، وإجراء دقة الهوية والتطهير والتحسين والتدقيق. ضمان أن البيانات مناسبة للغرض، وذلك باستخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات المتخصصة لتلبية معايير جودة البيانات.
١٢
١٢:٠٠ · منتصف النهار
استخدام نظام دعم القرار
استخدام أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات المتاحة التي يمكن استخدامها لدعم الأعمال التجارية أو اتخاذ القرارات التنظيمية.
١٤
١٤:٠٠ · بعد الظهر
الإشراف على هيكل بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
مراقبة القواعد واستخدام تقنيات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتحديد بنية أنظمة المعلومات لإدارة جمع البيانات وتخزينها ودمجها وترتيبها واستخدامها في أي منظمة.
١٥
١٥:٣٠ · في وقت متأخر بعد الظهر
تحديد استراتيجية التكنولوجيا
وضع خطة شاملة للأهداف والممارسات والمبادئ والتكتيكات المتعلقة باستخدام التقنيات داخل المنظمة ووصف وسائل الوصول إلى الأهداف، مع مراعاة التحليلات واللوائح ذات الصلة.
١٧
١٧:٠٠ · الختام
تحديد معايير جودة البيانات
تحديد معايير قياس جودة البيانات لأغراض تجارية مثل أوجه التضارب ومواطن النقص وقابلية تحقيق الأغراض التجارية ودقتها.

ترتيب المهام توضيحي. تختلف الأيام الفردية.

المهارات والمعرفة

ما تحتاج إليه لأداء هذا العمل

المهارات والمعرفة والأدوات التي يتطلبها هذا الدور — والسمات والمكافآت التي تأتي معه.

المهارات الأساسية
إدارة، وجمع البيانات الرقمية وتخزينها
  • إدارة عملية تصنيف بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    الإشراف على نظام التصنيف الذي تستخدمه المنظمة لتنظيم بياناتها. تخصيص مالكًا لكل مفهوم بيانات أو مجموعة مفاهيم وتحديد القيمة لكل عنصر من عناصر البيانات.

تطوير الخطط المالية أو التجارية أو التسويقية
  • تحديد استراتيجية التكنولوجيا

    وضع خطة شاملة للأهداف والممارسات والمبادئ والتكتيكات المتعلقة باستخدام التقنيات داخل المنظمة ووصف وسائل الوصول إلى الأهداف، مع مراعاة التحليلات واللوائح ذات الصلة.

تصميم أنظمة أو تطبيقات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
  • الإشراف على هيكل بيانات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    مراقبة القواعد واستخدام تقنيات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتحديد بنية أنظمة المعلومات لإدارة جمع البيانات وتخزينها ودمجها وترتيبها واستخدامها في أي منظمة.

تطوير السياسات والإجراءات التشغيلية
  • تحديد معايير جودة البيانات

    تحديد معايير قياس جودة البيانات لأغراض تجارية مثل أوجه التضارب ومواطن النقص وقابلية تحقيق الأغراض التجارية ودقتها.

حماية الخصوصية والبيانات الشخصية
  • تطبيق سياسات أمن المعلومات

    تنفيذ السياسات والأساليب واللوائح لتحقيق أمن البيانات والمعلومات من أجل احترام مبادئ السرية والنزاهة والإتاحة.

إدارة المعلومات
  • ادارة البيانات

    إدارة كل أنواع مصادر البيانات من خلال دورة حياتها عن طريق تصنيف البيانات، وتحليلها، وتوحيدها، وإجراء دقة الهوية والتطهير والتحسين والتدقيق. ضمان أن البيانات مناسبة للغرض، وذلك باستخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات المتخصصة لتلبية معايير جودة البيانات.

تحليل العمليات التجارية
  • اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات

    جمع البيانات مثل مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لشركة واستخدام المعلومات لصياغة الإجراءات والاستراتيجيات.

استخدام الأدوات الرقمية للتعاون والإنتاجية
  • استخدام نظام دعم القرار

    استخدام أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات المتاحة التي يمكن استخدامها لدعم الأعمال التجارية أو اتخاذ القرارات التنظيمية.

مجالات المعرفة & البرمجيات والتقنيات
مجالات المعرفة
  • استخراج البيانات

    أساليب الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي والإحصاءات وقواعد البيانات المستخدمة لاستخراج المحتوى من مجموعة بيانات.

  • أنظمة دعم القرارات

    أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات التي يمكن استخدامها لدعم الأعمال التجارية أو اتخاذ القرارات التنظيمية.

  • تخزين البيانات

    المفاهيم المادية والتقنية لكيفية تنظيم تخزين البيانات الرقمية في أنظمة محددة داخليًا، مثل محركات الأقراص الثابتة وذاكرات الوصول العشوائي (RAM) وعن بُعد، عبر الشبكة أو الإنترنت أو السحابة.

  • تقنيات العرض البصري

    تقنيات التمثيل والتفاعل المرئي، مثل المدرج التكراري، والمخطط المبعثر، والمخطط السطحي، وخرائط الأشجار والمخطط الإحداثي المتوازي، التي يمكن استخدامها لتقديم بيانات عددية وغير رقمية مجردة، من أجل تعزيز الفهم الإنساني لهذه المعلومات.

  • هيكل المعلومات

    نوع البنية التحتية التي تحدد تنسيق البيانات: شبه منظمة وغير منظمة ومنظمة.

  • أدوات تطوير قواعد البيانات

    المنهجيات والأدوات التي تُستخدم في إنشاء هيكل منطقي ومادي لقواعد البيانات، مثل هياكل البيانات المنطقية والمخططات التوضيحية ومنهجيات النمذجة والعلاقات بين الكيانات.

  • استخراج المعلومات

    التقنيات والأساليب المستخدمة للحصول على المعلومات واستخراجها من الوثائق والمصادر الرقمية غير المهيكلة أو شبه الهيكلية.

  • إستراتيجية أمن المعلومات

    الخطة التي تحددها الشركة والتي تحدد أهداف وتدابير أمن المعلومات لتخفيف المخاطر وتحديد أهداف الرقابة ووضع المقاييس والمعايير مع الامتثال للمتطلبات القانونية والداخلية والتعاقدية.

  • البروتوكول الخفيف لتغيير بيانات الدليل

    البروتوكول الخفيف لتغيير بيانات الدليل هو لغة استعلام لاسترجاع المعلومات من قاعدة البيانات والمستندات التي تحتوي على المعلومات المطلوبة.

مهارات عبر القطاعات
  • أخلاقيات البيانات
  • علم البيانات
  • عمليات الأعمال
البرمجيات والتقنيات
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEApache HadoopMicrosoft Visual StudioSplunk EnterpriseApache HiveApache CassandraNoSQLMicrosoft .NET FrameworkAmazon RedshiftPostgreSQLMicrosoft SQL Server Reporting Services SSRSOracle PL/SQLApache Subversion SVNMongoDBApache KafkaAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BI
السمات الرئيسية التي تحتاجها
النزاهة الاعتمادية السيطرة الذاتية تحمل الضغط التقدير التعاون الإنجاز التكيف/المرونة الاستقلال التفكير التحليلي الاهتمام بالآخرين التنوع الإنجاز/الجهد القيادة الابتكار التوجه الاجتماعي
المكافآت الرئيسية التي يمكنك توقعها
الإنجازظروف العملالتقديرالعلاقاتالدعمالاستقلال
كيفية التأهل

كبير موظفي البيانات: كيف تتأهل وأين تدرس

ما يتطلبه الأمر عادةً للتأهل: المستوى التعليمي، حيث تعتبر مهنة منظمة، ومكان الدراسة.

مستوى التعليم النموذجي

درجة الماجستير أو ما يعادلها

أين تدرس

٩٧٢ برنامجًا في دولٍ يبلغ عددها ٢٨ تعلّم المهارات الأساسية لهذه المهنة. وهناك أيضًا ٢٩١ دورة تدريبية قصيرة، يبني كلٌّ منها مهارة واحدة.

بعض الأمثلة، تُدرَّس بلغة هذه الصفحة:

مهني أمن المعلومات

Umm al-Qura University · المملكة العربية السعودية

المصادر
  1. ١. Source: Study in Saudi Arabia, Ministry of Education (studyinsaudi.sa).
التقدم الوظيفي

مسارات النمو والأدوار المماثلة

استكشف مسارات التقدم المهني النموذجية والمهارات المجاورة والأدوار المماثلة للتخطيط لانتقالك المهني القادم.

للمؤسسات

بيانات هذه الصفحة، في خدمة طلابكم وعملائكم وموظفيكم.

الأسئلة الشائعة

الأسئلة المتداولة

ما هي المهارات الأساسية المطلوبة لشغل منصب كبير موظفي البيانات؟
بالإضافة إلى المعرفة التقنية القوية في مجالات إدارة قواعد البيانات، وتحليل البيانات، والبرمجة (مثل Python أو R)، يتطلب الدور مهارات قيادية ممتازة، وقدرة على التواصل الفعال مع مختلف أصحاب المصلحة، وفهم عميق لأعمال المؤسسة.
كيف يختلف دور كبير موظفي البيانات عن دور محلل البيانات؟
بينما يركز محلل البيانات على تحليل البيانات وتقديم رؤى محددة، يتولى كبير موظفي البيانات مسؤولية أوسع نطاقًا تشمل تطوير استراتيجيات إدارة البيانات، والإشراف على فرق العمل، وضمان توافق ممارسات إدارة البيانات مع أهداف المؤسسة.
ما هي أهمية دور كبير موظفي البيانات في المؤسسات الحديثة؟
في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات، أصبح دور كبير موظفي البيانات بالغ الأهمية. فهو يضمن أن المؤسسة تستفيد بشكل كامل من بياناتها لاتخاذ قرارات مستنيرة، وتحسين الأداء، واكتساب ميزة تنافسية.
كبير موظفي البيانات — هل يوجد نقص في أوروبا؟
نعم. في إصدار ELA/EURES لعام ٢٠٢٥، أُبلغ عن نقص في ٧ من أصل ١٠ دولة أوروبية قيّمت هذه المجموعة المهنية: بلجيكا، بلغاريا، قبرص، التشيك و٣ أخرى. بلجيكا تُبلغ عنه منذ ٤ سنوات متتالية. تُنشر هذه التقييمات حسب المجموعة المهنية لا حسب المسمى الوظيفي.
كبير موظفي البيانات — كم الأجر في الولايات المتحدة؟
١٣٥٬٩٨٠ دولار سنويًا عند الوسيط، حتى ٢٠٢٥-٠٥. تتراوح وسطاء الولايات بين ٩٥٬٦٢٠ و١٧٠٬١٦٠ دولار. المصدر: مكتب إحصاءات العمل الأمريكي. الرقم يخص الولايات المتحدة وليس توقعًا لأوروبا.

المصادر: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS ILO ISCO-08 (CC BY ٤٫٠) تم تحديث البيانات في ١٩ أكتوبر ٢٠٢٦ حول بياناتنا