تكرار أرقام الانتظار
تشويه البيانات وانحراف القرار الإداري
" مقاربة أكاديمية تطبيقية "

إعداد: د. محمد عيدروس باروم باحث مستقل ومدرب معتمد في القيادة والحوكمة والاستراتيجية

⏱️ 801 مشاهدة

ملخص الفكرة

تكرار إصدار أرقام الانتظار Queue Numbers للمستفيد الواحد يحوّل المؤشرات التشغيلية من قياس “عدد المستفيدين” إلى عدّ “عدد المحاولات”، مما يخلق تضخمًا إحصائيًا يُضلل القيادة ويشوّه جودة القرار الإداري. يقدم هذا المقال إطارًا أكاديميًا–تطبيقيًا لقياس هذه الظاهرة ومعالجتها مؤسسيًا.

أولًا: الإشكاليات المؤسسية الناتجة عن تكرار أرقام الانتظار

يمثل تكرار إصدار Queue Numbers للمستفيد الواحد، في كل مرة يُعاد فيها لاستكمال متطلب أو إجراء، أحد أكثر مصادر التشويه البنيوي خطورة على موثوقية بيانات الخدمة. إذ تتحول الأنظمة من قياس تدفق المستفيدين الحقيقي إلى قياس عدد المحاولات، فتتضخم الأرقام وتبتعد المؤشرات عن الواقع الفعلي.

أبرز مظاهر الخلل الناتج عن تكرار الأرقام:

• تضخم إحصائي يُضلل القيادة: البيانات تعكس تكرار المحاولة لا حجم الطلب الحقيقي.
• انحراف المؤشرات التشغيلية: المؤشر يقيس عيوب الإجراء بدل أداء الخدمة.
• قرارات غير مثلى: إعادة توزيع موارد وفتح مسارات خدمة بناءً على أرقام متضخمة.
• رحلة مستفيد غير مستقرة: الإرجاع المتكرر يكشف غياب التحقق المبدئي وضعف تصميم المسار.

ثانيًا: المؤشرات الأكاديمية – المعادلات والدلالات

لمعالجة الظاهرة بصورة منهجية، يقترح المقال ثلاث مؤشرات رئيسية، تجمع بين الصياغة الأكاديمية والمقابل التشغيلي القابل للقياس من أنظمة الانتظار.

1. معدل الإرجاع – Rework Rate

المعادلة:
Rework Rate = (Repeat Tickets ÷ Unique Users) × 100

الدلالة:

• يقيس حجم الإرجاعات الناتجة عن خلل إجرائي أو ضعف في التحقق المبدئي.
• كلما ارتفع المعدل، دلّ ذلك على فجوات في تصميم رحلة الخدمة أو في وضوح المتطلبات.
• في الأنظمة الناضجة، يُتوقع أن يبقى ضمن نطاق أحادي الرقم.

2. معدل الإنجاز من أول مرة – First-Time Resolution (FTR)

المعادلة:
FTR = (Completed on First Attempt ÷ Total Services) × 100

الدلالة:

• يعكس نسبة الخدمات التي تُنجز من الزيارة الأولى دون تكرار إصدار رقم جديد.
• ارتفاع هذا المعدل مؤشر على جودة تصميم الخدمة ووضوح المتطلبات ونضج الإجراءات.
• مراكز الخدمة عالية الأداء تستهدف عادةً نسبًا تتجاوز 80٪.

3. معدل تضخم البيانات – Data Inflation Ratio

المعادلة:
Data Inflation = (Total Tickets – Unique Tickets) ÷ Unique Tickets

الدلالة:

• يقيس حجم التضخم الوهمي الناتج عن تكرار الأرقام لنفس المستفيد.
• كلما ارتفع هذا المعدل، ابتعدت البيانات عن تمثيل الواقع، وفقدت المؤشرات قيمتها التحليلية.
• معايير جودة البيانات (مثل ISO 8000) تستهدف معدلات تكرار منخفضة جدًا، لا تتجاوز عدة نقاط مئوية.

ثالثًا: مثال تطبيقي لتضخم البيانات

توضيح عملي:

إذا كان لدى الجهة عدد إجمالي من التذاكر الصادرة يساوي Total Tickets = 1000، بينما عدد التذاكر الفريدة (المستفيدين الفعليين) يساوي Unique Tickets = 800:

Data Inflation = (1000 – 800) ÷ 800 = 0.25 = 25%

النتيجة: حوالي 25٪ من البيانات تمثل تضخمًا وهميًا لا يعكس مستفيدين حقيقيين، بل تكرارًا لنفس الرحلة بسبب خلل في تصميم الإجراء.

رابعًا: الإطار المؤسسي للمعالجة

لا تقتصر معالجة الظاهرة على تعديل عدّاد الدور، بل تتطلب إطارًا مؤسسيًا متكاملًا يعالج جذور الخلل في رحلة المستفيد وجودة البيانات.

• رقم موحّد لرحلة المستفيد: اعتماد Queue Number واحد يظل فعّالًا حتى إكمال جميع خطوات الخدمة، مما يلغي التكرار التشغيلي ويعيد الانضباط للبيانات.
• تحقق استباقي قبل الدخول للنظام: فحص المتطلبات الأساسية قبل دخول المستفيد إلى الطابور الفعلي؛ لتقليل الإرجاعات الناتجة عن نقص وثائق أو غموض معلومات.
• تصنيف منهجي لأسباب الإرجاع: بناء تصنيف ثابت يشمل – على الأقل – خمس فئات:
  • وثائق ناقصة.
  • أخطاء موظفين.
  • غموض أو تعقيد الإجراء.
  • إحالات غير ضرورية بين الجهات أو الأقسام.
  • ضعف التكامل التقني بين الأنظمة.
• لوحة مراقبة جودة البيانات – Service Data Quality Dashboard: تطوير لوحة مؤشرات تراقب بشكل لحظي Rework Rate، FTR، وData Inflation، مع تنبيهات (Alerts) عند تجاوز النطاق المرجعي.

خامسًا: البعد الاقتصادي للتشويه الإحصائي

تكرار أرقام الانتظار ليس إشكالًا شكليًا في التقارير؛ بل يحمل تكلفة اقتصادية وتشغيلية مباشرة وغير مباشرة، يمكن تلخيصها في ثلاثة أبعاد رئيسية:

• تكاليف معالجة بيانات مشوّهة: وقت إضافي في التحليل والتدقيق وإعادة احتساب المؤشرات، مع فقدان الثقة الداخلية في الأرقام.
• خسارة فرص التحسين الحقيقي: قراءة الازدحام كحتمية تشغيلية، بدل اعتباره مؤشرًا على خلل إجرائي يمكن إصلاحه.
• تكلفة القرارات غير المثلى: توظيف زائد، توسعة وهمية في منافذ الخدمة، أو استثمارات تقنية لا تعالج السبب الجذري للمشكلة.

سادسًا: الأثر المؤسسي على صنع القرار

معالجة ظاهرة تكرار أرقام الانتظار تعيد بناء الثقة في البيانات، وتمنح القيادة قاعدة صلبة لصنع قرار رشيد. على مستوى الأثر المؤسسي، يمكن رصد النتائج التالية:

• استعادة صدقية المؤشرات التشغيلية، وربطها بالواقع الفعلي بدل التضخم الوهمي.
• تحسين تخصيص الموارد البشرية والتقنية وفق حجم الطلب الحقيقي.
• رفع جودة رحلة المستفيد، وتقليل زمن الانتظار والهدر الإجرائي.
• تعزيز التحول نحو إدارة قائمة على الحقائق (Evidence-Based Management).

خاتمة أكاديمية

عندما تتحول البيانات من تمثيل الواقع إلى تشويهه، تفقد المؤسسة بوصلة التحسين الحقيقي. ومعالجة تكرار أرقام الانتظار ليست تجميلًا للأرقام، بل إصلاحًا لمنظومة القرار نفسها.

الانتقال من “إدارة الأوهام” إلى “قيادة الحقائق” يبدأ من ضبط عدّاد الدور، وبناء نموذج بيانات يعكس ما يحدث فعليًا في الميدان، لا ما تولّده أخطاء الإجراء. في هذا السياق، تمثل المؤشرات والمعادلات والآليات المعروضة في هذه الورقة إطارًا معياريًا يمكن لأي جهة خدمية تبنيه لتحويل بياناتها من مصدر تضليل إلى أداة توجيه دقيقة وموثوقة.

من هم LinkedIn X YouTube المدونة

© 2025 جميع الحقوق محفوظة

د. محمد عيدروس باروم

يُسمح بالاقتباس لأغراض علمية وغير ربحية مع الإشارة إلى المصدر

اشترك في النشرة