1. تقييم البنية التحتية المادية: يتم في هذه المرحلة فحص الأضرار التي لحقت بالمباني، والطرق، وشبكات المياه والكهرباء لتحديد مستوى الدمار الفعلي.
2. 2. تقييم التأثير الاجتماعي والاقتصادي: تُقيَّم هنا آثار الدمار على حياة الأفراد والمجتمع، مثل فقدان المساكن أو الوظائف، وتأثيره على النشاط الاقتصادي.
3. جمع البيانات ورسم الخرائط: يتم جمع المعلومات الميدانية باستخدام أدوات حديثة ومتنوعة، مثل أجهزة نظام تحديد المواقع (GPS) لتحديد مواقع الأضرار بدقة، والطائرات المسيّرة (الدرونز) لتصوير المناطق المتضررة من الأعلى، وأجهزة المسح الليزري (LiDAR) لقياس الارتفاعات ورسم النماذج ثلاثية الأبعاد. كما تُستخدم كاميرات حرارية للكشف عن الشقوق أو التسربات في المباني، وأجهزة قياس الشد والانحناء لفحص سلامة الجسور والهياكل. تُحلَّل هذه البيانات لاحقًا باستخدام برامج نظم المعلومات الجغرافية (GIS) لإنتاج خرائط رقمية دقيقة توضّح مستوى الدمار وتُسهم في وضع خطط الاستجابة والإعمار.
4. التحليل الوظيفي: في هذه المرحلة يتم تحليل مدى تأثر الخدمات العامة والوظائف الأساسية، وتحديد الأولويات لإعادة التشغيل والإصلاح.

وفي النهاية، تُسهم هذه المراحل المتكاملة في بناء تصور دقيق وشامل يساعد الجهات المختصة على اتخاذ قرارات مدروسة لاستعادة الحياة الطبيعية بأسرع وقت ممكن.

 التحديات الوطنية في بناء منظومات تحليل البيانات

رغم الأهمية المتزايدة لتحليل البيانات في التخطيط الهندسي وإدارة المشاريع، تواجه الدول عدة تحديات وطنية تعيق بناء منظومات فعّالة.

• نقص الكوادر المتخصصة: يعتبر افتقار الخبراء والمحللين المتخصصين في تحليل البيانات الهندسية من أبرز المعوقات، مما يحد من قدرة المؤسسات على استخدام البيانات بشكل فعّال في اتخاذ القرارات.
• ضعف البنية التحتية الرقمية: نقص الشبكات المتطورة، قواعد البيانات المحدثة، وأنظمة التخزين والتحليل يشكل عائقًا أمام جمع البيانات ومعالجتها بسرعة ودقة.
• الحاجة إلى تشريعات واضحة: غياب الأطر القانونية والتنظيمية التي تحدد كيفية مشاركة البيانات بين الجهات الحكومية والخاصة يعيق الاستفادة الكاملة من البيانات ويقلل من تكامل المنظومات الوطنية.

إن معالجة هذه التحديات يمثل خطوة أساسية نحو إنشاء منظومات تحليل بيانات وطنية متكاملة تسهم في تحسين التخطيط الهندسي، إدارة المشاريع، ودعم عملية إعادة الإعمار بشكل أكثر كفاءة واستدامة.

استراتيجية وطنية لإعادة الإعمار بالبيانات

لتحقيق إعادة إعمار فعّالة ومستدامة، يصبح من الضروري اعتماد استراتيجية وطنية تعتمد على البيانات كأساس لاتخاذ القرارات.

• بناء قاعدة بيانات وطنية: من المقترحات العملية إنشاء قاعدة بيانات مركزية تضم كافة المعلومات المتعلقة بالمباني، البنى التحتية، شبكات الخدمات، والمرافق العامة. تساعد هذه القاعدة في تتبع الأضرار، أولويات الصيانة، واحتياجات التمويل بشكل دقيق.
• تشبيك النقابات والجامعات والمؤسسات الحكومية: التعاون بين الجهات الأكاديمية والمهنية والحكومية يضمن جمع البيانات بشكل منهجي، مشاركة الخبرات، وتطوير أدوات تحليلية مشتركة تسهم في تحسين التخطيط والإشراف على مشاريع الإعمار.
• إدماج التحليل الإحصائي والمعلوماتي في مشاريع الإعمار الكبرى: استخدام النماذج الإحصائية، نظم المعلومات الجغرافية، وتقنيات البيانات الكبيرة يتيح تقييم الأضرار بدقة، توقع الاحتياجات المستقبلية، وتحسين تخصيص الموارد، ما يزيد من فعالية تنفيذ المشاريع الكبرى ويعزز من استدامتها.

باستخدام هذه الاستراتيجية، يمكن للدولة أن تؤسس منظومة متكاملة لإعادة الإعمار تعتمد على البيانات والمعرفة، تعزز التخطيط الهندسي السليم، وتدعم القرارات الاقتصادية والاجتماعية بشكل أكثر استدامة وفعالية.

خاتمة: إعادة الإعمار تبدأ من المعلومة الصحيحة

تؤكد هذه الدراسة على أن نجاح عمليات إعادة الإعمار يعتمد بشكل أساسي على توفر البيانات الدقيقة والمعلومات الصحيحة. فهي تمكّن المخططين والمهندسين وصانعي القرار من تقييم الأضرار، تحديد الأولويات، وتخصيص الموارد بكفاءة. الانتقال من التخمين والقرارات الحدسية إلى التخطيط المبني على البيانات يعزز من استدامة المشاريع ويقلل من المخاطر الاقتصادية والهندسية. كما يتيح هذا النهج دمج التكنولوجيا الحديثة، نظم المعلومات الجغرافية، والذكاء الاصطناعي في إدارة المدن والبنية التحتية.

في النهاية، إن اعتماد القرارات المبنية على البيانات والمعلومة الدقيقة ليس خيارًا مستقبليًا فقط، بل ضرورة لتسريع التعافي وإعادة بناء مدن سورية ذكية ومستدامة.

ملحق: شرح المصطلحات التقنية

1. تحليل البيانات (Data Analytics): عملية منهجية حديثة لفحص البيانات الخام وتحويلها إلى معلومات قيمة لدعم اتخاذ القرار وحل المشكلات. تشمل جمع البيانات، تنقيتها، معالجتها، وتفسير النتائج للوصول إلى رؤى قيمة.
2. اتخاذ القرار المبني على البيانات (Data-Driven Decision Making): منهجية لإدارة المشاريع واتخاذ القرارات تعتمد على البيانات الدقيقة والتحليل الموضوعي بدلاً من الحدس أو التخمين.
3. نظم المعلومات الجغرافية (GIS): نظام يدمج البيانات المكانية مع معلومات أخرى لإنتاج خرائط دقيقة وتحليل المواقع، ويستخدم في تقييم الأضرار وتخطيط الإعمار.
4. الدرونز (Drones): طائرات مسيّرة تُستخدم لجمع البيانات والتصوير الجوي للمناطق المتضررة بدقة عالية.
5. LiDAR: تقنية قياس الليزر لارتفاعات الأرض والمباني، تُستخدم لرسم نماذج ثلاثية الأبعاد للمنشآت والمناطق.
6. التحليل الوظيفي (Functional Analysis): تحليل مدى تأثر الخدمات العامة والوظائف الأساسية لتحديد أولويات إعادة التشغيل والإصلاح.
7. البيانات الكبيرة (Big Data): مجموعات ضخمة ومعقدة من البيانات تتطلب تقنيات خاصة لتحليلها واستخراج المعلومات المفيدة منها.
8. النمذجة التنبؤية (Predictive Modeling): استخدام البيانات التاريخية لإنشاء نماذج تساعد في التنبؤ بالنتائج المستقبلية وتحديد المخاطر المحتملة.
9. التخطيط الحضري الذكي (Smart Urban Planning): استخدام البيانات والتقنيات الحديثة لتحسين إدارة المدن، نظم النقل، الخدمات، والمراقبة البيئية.
10. الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence – AI): تقنيات حوسبية تتيح تحليل البيانات واتخاذ القرارات بشكل ذكي، مثل التنبؤ بالاحتياجات أو تحسين تخصيص الموارد.
11. الاستدامة الاقتصادية (Economic Sustainability): القدرة على تحقيق الفوائد الاقتصادية للمشاريع مع إدارة المخاطر المالية وضمان الاستمرارية.
12. قاعدة بيانات وطنية (National Database): قاعدة مركزية تحتوي على جميع المعلومات المتعلقة بالمباني والبنى التحتية وشبكات الخدمات لدعم التخطيط والإعمار.
13. التقييم الميداني (Field Assessment): جمع وتحليل البيانات مباشرة من الموقع المتضرر باستخدام أجهزة قياس ومسوحات متعددة.
14. التصور الرقمي ثلاثي الأبعاد (3D Digital Modeling): استخدام البيانات الميدانية لإنشاء نماذج رقمية دقيقة للبنى التحتية والمناطق المتضررة.
15. التحديات الوطنية (National Challenges): العقبات المتعلقة بالكوادر البشرية، البنية التحتية الرقمية، والقوانين التي تؤثر على فعالية منظومات تحليل البيانات.
16. تكامل البيانات (Data Integration): دمج البيانات من مصادر متعددة لتقديم صورة شاملة ودقيقة لدعم اتخاذ القرار.
17. تقييم الجدوى الاقتصادية (Economic Feasibility Analysis): تحليل قدرة المشروع على تحقيق العوائد المتوقعة مقابل التكاليف والمخاطر المالية.
18. تقييم نطاق الدمار (Damage Assessment): عملية تحديد حجم الخسائر المادية والاجتماعية والاقتصادية بعد الكوارث أو الحوادث الكبرى.
19. المعلوماتية (Informatics / Data Science): استخدام الأساليب العلمية لتحليل البيانات واستخراج المعرفة لدعم القرارات الهندسية والإدارية.
20. تحليل المخاطر (Risk Analysis): عملية تحديد وتقييم المخاطر المحتملة في المشاريع لتقليل آثارها على التنفيذ والميزانية والجودة.

قائمة المراجع

Articlegateway. (2023). Challenges of Post-Disaster Reconstruction Projects: An Empirical Investigation According to Project Management Knowledge Areas. بحث علمي. https://articlegateway.com/index.php/AJM/article/view/4557, 1/11/2025.

Civile Journal. (2022). Fundamental Challenges and Management Opportunities in Post-Disaster Reconstruction Projects. بحث علمي. https://www.civilejournal.org/index.php/cej/article/view/4284, 1/11/2025.

Data Calculus. (بدون سنة). Urban Data Analytics for Disaster Preparedness. مقال ويب. https://datacalculus.com/en/blog/architecture-and-planning/urban-data-analyst/urban-data-analytics-for-disaster-preparedness, 1/11/2025.

DOAJ. (2023). Critical Factors Influencing Post-Disaster Reconstruction: A Quantitative Analysis of Yemen’s Recovery Challenges. بحث علمي. https://doaj.org/article/e4350a66f05545289d119708cf9bafd1, 1/11/2025.

Geoenvironmental Disasters. (2023). A Method for Evaluating Population and Infrastructure Exposed to Natural Hazards: Tests and Results for Two Recent Tonga Tsunamis. بحث علمي. https://geoenvironmental-disasters.springeropen.com/articles/10.1186/s40677-023-00235-8, 1/11/2025.

Hackett Group. (2025). Data Analytics Glossary. تقرير مهني. https://www.thehackettgroup.com/glossary/data-analytics, 1/11/2025.

McKinsey & Company. (بدون سنة). How Advanced Analytics Can Benefit Infrastructure Capital Planning. مقال مهني. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/how-advanced-analytics-can-benefit-infrastructure-capital-planning, 1/11/2025.

MDPI. (2024a). Research on Data-Driven Dynamic Decision-Making Mechanism of Mega Infrastructure Project Construction. بحث علمي. https://www.mdpi.com/2071-1050/15/12/9219, 1/11/2025.

MDPI. (2024b). Data-Driven Decision Making for Sustainable IT Project Management Excellence. بحث علمي. https://www.mdpi.com/2071-1050/16/7/3014, 1/11/2025.

MDPI. (بدون سنة). Towards an Integrated Approach to Infrastructure Damage Assessment in the Aftermath of Natural Hazards. بحث علمي. https://www.mdpi.com/2075-5309/11/10/450, 1/11/2025.

MDPI Sensors. (بدون سنة). Big Data and Data Analytics for AMI Data: A Case Study. بحث علمي. https://www.mdpi.com/1424-8220/20/11/3289, 1/11/205.

NHESS. (2020). Network-Risk: An Open GIS Toolbox for Estimating the Implications of Transportation Network Damage Due to Natural Hazards, Tested for Bucharest, Romania. بحث علمي. https://nhess.copernicus.org/articles/20/1421/2020/nhess-20-1421-2020.html, 1/11/2025.

PMC. (بدون سنة). Big Data Analytics and Smart Cities: Applications, Challenges… بحث علمي. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10213418, 1/11/2025.

Sahm Capital. (2025). SNG: World Bank Estimates Syria Reconstruction Cost at 216B USD. تقرير اقتصادي. https://www.sahmcapital.com/news/content/sng-world-bank-estimates-syria-reconstruction-cost-at-216bln-2025-10-22, 1/11/2025.

SAP. (بدون سنة). What Is Data Analytics? مقال تعريفي. https://www.sap.com/uk/resources/what-is-data-analytics, 1/11/2025.

ScienceDirect. (2022). The Big Picture on the Internet of Things and the Smart City. بحث علمي. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542660522000609, 1/11/2025.

SITECH Louisiana. (2023). Advantages of Data-Driven Decision Making in the Construction Industry. مقال ويب. https://sitechla.com/advantages-of-data-driven-decision-making-in-the-construction-industry, 1/11/2025.

Springer. (2023). Construction Analytics: Forecasting and Investment Valuation. كتاب. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-27292-9, 1/11/2025.

Springer – Natural Hazards. (2022). Data and Disaster Risk. بحث علمي. https://link.springer.com/article/10.1007/s11069-022-05590-7, 1/11/2025.

Springer. (2024). Smart Cities and the IoT: An In-Depth Analysis of Global Research Trends and Future Directions. بحث علمي. https://link.springer.com/article/10.1007/s43926-024-00076-3, 1/11/2025.

StudySmarter. (بدون سنة). Urban Analytics. مادة تعليمية. https://www.studysmarter.co.uk/explanations/architecture/architectural-technology/urban-analytics, 1/11/2025.

TechTarget. (2025). Data Analytics Definition. مرجع تقني. https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-analytics, 1/11/2025.

Urban SDK. (بدون سنة). AI & Geospatial Data for Disaster Planning. مقال ويب. https://www.urbansdk.com/resources/ai-geospatial-data-disaster-planning-cities-prepare-smarter, 1/11/2025.

Water Magazine. (2024). Collaboration Extends Data Analytics Tool to Energy Sector. مقال مهني. https://www.watermagazine.co.uk/2024/06/11/collaboration-extends-data-analytics-tool-to-energy-sector, 1/11/2025.

World Bank. (2025). Syria Physical Damage and Reconstruction Assessment 2011–2024. تقرير دولي. https://www.worldbank.org/en/news/press-release/2025/10/21/syria-s-post-conflict-reconstruction-costs-estimated-at-216-billion, 1/11/2025.