تحليل الأزمات بالاعتماد على البيانات

ترى مؤسسة مرسي كور الإنسانية الدولية غير الحكومية دعم المجتمعات المتضررة من الأزمات مجرد خطوة أولى. ويتطلب تأمين وسائل لاستدامة سبل العيش وجعلها أكثر مرونة في مواجهة الاضطرابات المستقبلية حلولاً طويلة المدى تتسم بالتعقيد والديناميكية. وفي بيئة دائمة التقلب تحتاج المؤسسات الإنسانية على غرار مرسي كور إلى القدرة على جمع المعلومات والبيانات بالإضافة إلى القدرة على تجميعها وتحليلها.

وتلتزم مرسي كور بالاستثمار في القدرة على استخدام البيانات الكمية وتحسينها لدعم عمليات البرامج ومدى تأثيرها وانتشارها. ويمتد هذا النهج إلى ما هو أبعد من العمل في التحليلات المحوسبة للأزمات والاستجابة الإنسانية الفورية ليصل إلى تصميم البرامج وتنفيذها على المديين الطويل والمتوسط. وعبر استراتيجيتها العالمية، الطريق إلى الممكن (Pathway to Possibility)، التي تمتد لعشر سنوات، التزمت مرسي كور بأن تكون مؤسسة تعتمد على الأدلة والبيانات وتركز أولاً على المكونات الأساسية: السكان والثقافة والهياكل التنظيمية والأنظمة واعتبارها أساساً لاستراتيجية شاملة. نعلم في مرسي كور أن جمع كميات كبيرة من البيانات ومعالجتها وتحليلها بطريقة سليمة تسهم في تحسين برامجنا في جميع أنحاء العالم.

ولنجاحنا في العثور على التقنيات المناسبة لإنجاز مثل هذه المهام المعقدة، كان من الضروري امتلاك الموارد المخصصة والشراكات القوية. فعلى الصعيد الداخلي، يساعد فريق التنمية باستخدام التكنولوجيا لدينا فرق برنامجنا على الاستفادة من التكنولوجيا لتحسين أدائها وجودة عملها. كما نمتلك فريقاً عالمياً للتحليل المحوسب للأزمات وهو مخصص للتحليل العميق وذلك لدعم عملياتنا الإنسانية في بيئات العمل الأكثر تعقيداً في العالم.

وعلى الصعيد الخارجي، أتاحت لنا الشراكة مع مؤسسة أمازون ويب سيرفيسز (AWS) الاستفادة من البنية السحابية ومنتجاتها لتسهيل تخزين البيانات المتقدمة ومشاركتها وتحليلاتها، بالإضافة إلى الحصول على شريك مفكر لديه رؤية لتحوّل القطاع الإنساني وقطاع الاستجابة للكوارث. بالإضافة إلى ذلك، يتيح لنا تحديد المسؤوليات وتعيين فرق القيادة والموظفين في كلتا المؤسستين الفرصة لتحمل المزيد من المخاطر في التحول القائم على البيانات.

نهج مختلط

“التحليلات المحوسبة للأزمات” هو مصطلح شامل يستخدم في قطاع العمل الإنساني لوصف كيفية إنتاج المؤسسات للبيانات وتجميعها وتحليلها لتحسين عملية صناعة القرارات الحساسة تجاه عامل الوقت. ويمكن أن تساعدنا هذه التحليلات في فهم السياقات المعقدة للأزمات، كما تعمل كحلقة وصل بين الصراع السياسي والمناخ والاضطراب الاقتصادي. ومن المعتاد في قطاعنا شرح هذه الأزمات بطريقة وصفية، لكن التفاعلات الديناميكية بين القطاعات في المجتمعات التي نخدمها تتطلب تحليلات أكثر كماً (معلومات مدعومة بالأرقام) ودقة. سعت مرسي كور من خلال تعاونها مع أمازون ويب سيرفيسز إلى تضمين علم البيانات وتعزيزه كممارسة أساسية فيها، مع التركيز على تصميم بنية سحابية للتحليلات المحوسبة للأزمات والمناخ في جميع مناطق عمليات المؤسسة. كما وسّعت مرسي كور على وجه التحديد استخداماتها للتحليلات المحوسبة للأزمات لدعم قدرتها على تنظيم البيانات الكمية وجمعها وتحليلها.

وقد أظهرت هذه الاستراتيجية آفاقاً واعدة، لا سيما من خلال عملنا في سوريا، حيث استخدمنا هذا النهج الجديد المختلط. حيث أجرينا مقابلات استطلاعية باستخدام أساليب وصفية مع أشخاص لديهم رؤى نقدية حول ما كان يحدث في هذا البلد. حيث شرح معلمون وأصحاب أعمال تجارية وأطباء كيف تؤثر الأزمة المالية على حياتهم اليومية. ونظراً للتقلب الكبير في أسعار صرف العملات، أضفنا تنبؤات اقتصادية لنمذجة القدرة على تحمل تكاليف السلع الأساسية وإبلاغ فريقنا الذي يعمل هناك عن التقلبات المحتملة في الأسعار. وعندها استخدم الفريق هذه المعلومات للتخطيط للتضخم. وكان من الممكن من خلال الأساليب الكمية التنبؤ بالقدرة على تحمل الأسعار لتحسين التخطيط في وقت كانت تعاني فيه الأسر هزاتٍ في كل من أمنها المالي والغذائي.

تضم مرسي كور فِرَقاً للتحليل المحوسب للأزمات في 11 دولة لمساعدتها على تنفيذ تلك المهمة. حيث يقوم المحللون بتجميع البيانات وتحليلها لتحسين عملية اتخاذ القرار في حالات الأزمات. على المستوى العالمي، تحدد الفرق أوجه التشابه ما بين العمليات وتطبق كلاً من جمع البيانات الكمية والوصفية وتحليلها لفهم تحديات كل حالة. فعلى سبيل المثال، تحمل تقلبات أسعار العملات تداعيات سلبية على قدرة الأسرة على الاستهلاك وأمنها الغذائي، ما يهدد سبل عيشها ونموها الاقتصادي. وباعتماد سوريا كحالة اختبار أولى للاستفادة من التكنولوجيا السحابية، طورت مرسي كور منصة للتنبؤ بالأسعار، وهي نموذج يوفر تجارب يمكن تكرارها في مناطق جغرافية أخرى تواجه تحديات مماثلة. وبسبب أوجه التشابه في العمليات وتحديات التي تفرضها الحالة، توفر تجربتنا في الاستفادة من التكنولوجيا السحابية للتنبؤ بالأسعار في سوريا دروساً يمكن للآخرين تطبيقها لزيادة تأثيرهم.

وبناءً على نجاحنا المبكر في هذه العملية، تعلمنا أن استراتيجية جمع البيانات الدقيقة لا سيما إدخال الحلول المؤتمتة لجمع البيانات من عدة مصادر وتنظيفها ومعالجتها ودمجها تمثل خطوة أولى بالغة الأهمية. في الظروف المثالية، تحوي هذه العملية مكوناً يتضمن فهماً خاصاً لاتجاهات البيانات وأنماطها والحالات الشاذة بحسب البلد. كما يجب أن تتضمن استراتيجية البيانات هذه عمليات ومبادئ لتخزين البيانات على نحو آمن. وستستفيد المؤسسة التي تستخدم هذه الاستراتيجية أيضاً من التفكير في تحليل البيانات عبر تصور هذه البيانات وتحليلها والتفاعل معها.

ومن خلال دعم محللي الأزمات في مؤسستنا، اكتشفنا أننا بحاجة إلى مؤسسة عالمية كبيرة لمواجهة تحديات إدارة البيانات. ولتحقيق ذلك، كنا بحاجة إلى بناء ممارسة سحابية لعلم البيانات تهدف إلى تجميع البيانات المجزأة من جميع أنحاء العالم في مساحة تخزين مشتركة.

أدى هذا التحول من نهج يعتمد على الوصف إلى حد كبير وقائم على المطبوعات والمقابلات الميدانية إلى نهج يتضمن البيانات والتنبؤات إلى فتح عالم من الإمكانات لعملنا الإنساني. وقد سرّع قدرتنا على توسيع نطاق الحلول لمجتمعات ومناطق بأكملها بناءً على تحليل البيانات آنياً، بما في ذلك القدرة على تحمل تكاليف السلع مثل الخبز واللحوم والفواكه والخضروات في مناطق مختلفة في سوريا.

التنبؤ بالقدرة على تحمل التكاليف

لاختبار هذا النهج الجديد، شرعنا في تجربة لنمذجة قدرة الناس على تحمل تكاليف احتياجاتهم الأساسية وسط تقلبات الأسعار غير المنتظمة وعدم استقرار العملة في سوريا. فمنذ أواخر عام 2019 ارتفع سعر سلة الغذاء؛ أي الحد الأدنى للمبلغ النقدي المطلوب لتلبية احتياجات الأسرة الغذائية، بنسبة 250%. ويسمح مفهوم سلة الغذاء للمؤسسات معرفة المبلغ الذي يتعين عليها إنفاقه لتقديم الدعم للأسر. وتحدد الأجور والتكاليف قدرة الأسرة على تحمل تكلفة السلة. فعندما ترتفع التكاليف بشكل أسرع من الأجور، يضطر الناس إلى العمل لساعات أطول لتوفير الضروريات الأساسية. وتصبح العائلات غير قادرة على تحمل تكلفة السلة عندما تعجز عن العمل لساعات كافية في اليوم لتغطية الحد الأدنى من احتياجاتها.

تعد القدرة على التنبؤ بالأجور وسعر سلة الغذاء على مدى فترة تتراوح من ثلاثة إلى ستة أشهر مهمة للعاملين في المجال الإنساني الذين يتوجب عليهم توزيع موارد محدودة بكفاءة عالية. في هذه الحالة كانت هذه المعلومات مفقودة. كانت البيانات المطلوبة والمتاحة لفريقنا مجزأة ومتنوعة من حيث تنسيقها ومصادرها وجودتها، وكان جمع البيانات في كثير من الأحيان غير متسق.

فتعاونت مرسي كور مع أمازون ويب سيرفيسز لتصميم نهج سحابي لتجميع البيانات السياقية في مساحة تخزين مشتركة، ما يمكّن من الوصول إلى قاعدة بيانات موحدة (أي البيانات التي تم توحيدها عبر جميع السجلات) حول النظم الاقتصادية والسكان والصراعات وتغيرات المناخ والأمن الغذائي في سوريا

بالنسبة لحالة التجربة السورية التي قمنا بها، تمكّنا من سحب البيانات إلى السحابة من مصدرين مختلفين: موقع مجموعة بيانات أسعار الغذاء العالمي لبرنامج الغذاء العالمي هيومانيتاريان داتا إكستشينج (Humanitarian Data Exchange) الذي يستضيفه مكتب الأمم المتحدة لتنسيق الشؤون الإنسانية (UNOCHA)؛ ومجموعة ثانية من البيانات الداخلية عن الأسواق الفردية جمعها محلل سوري. وصممنا بالتعاون مع أمازون ويب سيرفيسز نموذجاً يحلل الأنماط الزمنية لأسعار السلع ويتوقع القدرة على تحمل تكلفتها بعد أربعة أشهر فقط. استفدنا من أدوات التحليل التنبؤية المستندة إلى السحابة لتحسين فهم التدفقات النقدية المستقبلية للأمن الغذائي على مستوى الأسرة.

وتوقع هذا النموذج أسعار سلة المواد الغذائية بمتوسط دقة يبلغ 88%. وساعدت هذه المقدرة فريقنا في سوريا على التعامل مع الأزمات الناشئة على نحو أفضل واستخدام المعلومات المستندة إلى البيانات لتخطيط البرامج والإجراءات التدخلية ودعمها وتنفيذها مثل زيادة طرق إنتاج الموارد الجانبية لتشجيع الإنتاج المحلي على تنفيذ برامج حماية لمواجهة آليات التأقلم التي تتبناها الأسر مثل الاضطرار إلى الاستغناء عن إحدى الوجبات.

تسمح لنا الآفاق الواعدة للتحليلات المحوسبة للأزمات المستندة إلى البيانات بتعزيز رؤى خبرائنا وتجاربهم متسلحين بأدلة داعمة واسعة النطاق ومن أرض الواقع.

تُظهر تجربتنا في سوريا أنه عند تطبيق التكنولوجيا السحابية على تحليلات الأزمات، فإن تضييق النطاق إلى حالة استخدام واضحة يؤدي إلى أفضل النتائج. ونعمل حالياً على توسيع هذا النهج ليشمل أكثر من 40 دولة. لم نسعَ لبناء نموذج بيانات من القمة إلى القاعدة على مستوى المؤسسة لمواجهة كل التحديات. بدلاً من ذلك، اتخذنا نهج عمل عكسي في تحدٍ واحد وتساءلنا كيف يمكننا توقع عدد الأشخاص الذين يحتاجون إلى مساعدات غذائية إنسانية في سوريا.

واعتماداً على الأفكار المستقاة من دراسة الحالة هذه بحثنا مشاريع البيانات مع فرق أخرى تواجه تحديات أو تحتاج إلى تحليل البيانات التي يمكن أن تستفيد من التقنيات السحابية والتحليلات التنبؤية. وبمرور الزمن بلورنا فهماً واسعاً لاحتياجات البيانات المشتركة لفرقنا.

الدروس المستفادة

يوفر علم البيانات والتكنولوجيا السحابية أدوات جديدة وفعالة لمرسي كور لتحقيق التوازن بين الأدلة الوصفية والكمية. وتعلمنا ثلاثة دروس مهمة خلال بلورة فهمنا لاحتياجاتنا من البيانات التنظيمية:

• حدد حالات اختبار ضيقة النطاق وقم بتشكيل فريق أساسي صغير لتطوير خطوط أنابيب تجزئة البيانات التي تخدم تلك الحالات.
• عيّن طاقم المحللين الأقرب جغرافياً قدر الإمكان لموقع الحالة حيث تحوي البيانات أنماطاً خاصة بالبلاد، ويتيح إبقاء المحللين على مقربة من المشكلات المعقدة قدر الإمكان التعلم على نحو سريع وتكثيف تبنّي نماذج جديدة.
• استفد من الأدوات السحابية الموجودة قبل إنشاء أدوات جديدة، فتجريب الخدمات القياسية التي تقلل من تكاليف التطوير تساعد على تصميم النماذج الأولية للأنظمة التي تأتي في المراحل اللاحقة من منحنى التطور.

منذ بدء العمل في سوريا خططت مرسي كور البنية التحتية لعلم البيانات اللازمة لتوسيع نطاق عمليات التحليل المحوسب. وركزت على مشروعين مهمين: كتالوج بيانات يوحد أنابيب تجزئة البيانات لديها، الذي مكّنها من بناء كتالوج بيانات مشترك حيث يمكن للمحللين الوصول إلى مجموعات البيانات من أكثر من 40 دولة، والبنية التحتية للنمذجة التي تستخدم أدوات تعلم الآلة القائمة على السحابة لتحليل الاتجاهات الزمنية والتنبؤ بالآفاق المستقبلية المحتملة.

ونتوقع أن يجعل هذا العمل برامج مرسي كور أكثر فعالية في العمليات التي غالباً ما تتسم بأهمية خاصة على غرار الإجراءات الاستباقية وإدارة البرامج القابلة للتكيف. تسمح لنا الآفاق الواعدة للتحليلات المحوسبة للأزمات المستندة إلى البيانات بتعزيز رؤى خبرائنا وتجاربهم متسلحين بأدلة داعمة واسعة النطاق ومن أرض الواقع. وهذا يعني أنه يمكننا تحديد إن كان تصورنا لوضع أزمة ما مدعوماً بالأدلة المستندة إلى البيانات. كما تسمح البيانات أيضاً بتنفيذ عمليات تقديم المساعدات الإنسانية على نطاق أوسع وعلى نحو أكثر فعالية. ونظراً لفعالية أدوات البيانات والتحليلات، يمكننا إنجاز عملنا بمزيد من الثقة والكفاءة. نحن الآن قادرون على كشف الحقائق وجمعها بطريقة منظمة لرؤية أوضح للأزمات ومسار الأحداث. وعبر هذا النهج القائم على البيانات، تستخدم مرسي كور المعلومات بشكل فعال لطلب الموارد ووضع البرامج.

وقد طبّقنا مؤخراً حلولاً سحابية لجمع البيانات وتحليلها ونمذجتها حول الأزمات الاقتصادية في اليمن ولبنان، بالإضافة إلى النزاعات السياسية والعسكرية المستمرة في لبنان وأوكرانيا وجمهورية الكونغو الديمقراطية. كما نواصل استكشاف استراتيجيات النمذجة. على سبيل المثال، نطور حالياً نموذجاً ديناميكياً لنظام يوضح الطبيعة المعقدة للعوامل البيئية والاقتصادية والاجتماعية في نظم تربية الماشية في الصومال، حيث نفقت واحدة من كل ثلاثة رؤوس ماشية منذ منتصف عام 2021 بسبب الجفاف الشديد.

ستستمر مرسي كور في تناول تحليلات الأزمات المحوسبة بسبل تخلق تأثيراً يمتاز بالسرعة والدقة والفاعلية بمساعدة الخدمات السحابية. ونحن ملتزمون بمشاركة البيانات ضمن منظومة العمل الإنساني الأوسع لتنسيق جهودنا على نحو أفضل، بالإضافة إلى مشاركة أفضل الممارسات والدروس المستفادة حتى نتمكن من المساهمة في تعزيز التحول القائم على البيانات عبر هذا القطاع. بالنسبة للمؤسسات التي تفكر في تطوير استراتيجية البيانات أو التحليلات المحوسبة، فمن المهم معرفة مدى أهمية البيانات لرسالتها، ثم اتخاذ قرار المضي قدماً.

يمكنكم الاطلاع على النسخة الإنجليزية من المقال من خلال الرابط، علماً أنّ المقال المنشور باللغتين محمي بحقوق الملكية الدولية. إنّ نسخ نص المقال دون إذن سابق يُعرض صاحبه للملاحقة القانونية دولياً