تقنيات وتطبيقات تنقيب البيانات أن عملية التنقيب عن البيانات هي عملية مفيدة من حيث يمكن استخراج انماط كثيرة من البيانات. ان تطور المعلومات ادى الى ظهور كميات كبيرة من البيانات الضخمة وبتطور الوقت ظهرت تقنيات لتخزينهذه البيانات الضخمة ومن ثم معالجتها لاتخاذ القرارات المناسبة لها والحصول على المزيد من القرارات .يمكن ان نسمي عملية تنقيب البيانات هي عملية استخراج المعلومات المفيدة من البيانات الضخمة. ويمكن ان نسميها ايضآ بأنها عملية اكتشاف المعلومات ، أو التنقيب عن المعرفة من البيانات ، أو استخراج المعرفة أو تحليل البيانات . أن عملية التنقيب عن البيانات هي عملية منطقية تقوم على استخدام البحث في بيانات كبيرة لغرض الحصول على معلومات مفيدة وبمجرد الحصول على هذه المعلومات يتم اتخاذ قراراتمبنية وفقآ لهذه المعلومات المستخرجة للاستفادة منها في تطوير العمل . تتضمن عملية تنقيب البيانات ثلاث مراحل (الاستكشاف- تحديد نمط المعلومة- النشر او اتخاذ القرار) وهذه المراحل سنتعرف على كل واحد منها بأختصار . الاستكشاف : تمثل هذه العملية البحث في البيانات الكبيرة ثم استخراج المعلومة المفيدة بناءآ على نوع المشكلة المطلوبة تحديد النمط: بمجرد استكشاف البيانات وصقلها وتعريفها للمتغيرات المحددة ، وهي تشكيل تحديد النمط. تحديد واختيار الأنماط التي تقدم أفضل تنبؤ. النشر: يتم نشر الأنماط للخارج المطلوب تطبيقات التنقيب عن البيانات ان الخوارزميات والتقنيات المستخدمة في تنقيب البيانات هي التصنيف والتجميع والانحدار والذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية وقواعد الارتباط وأشجار القرار والخوارزمية الجينية وطريقة الجار الأقرب وما إلى ذلك ، لاكتشاف المعرفة من قواعد البيانات. لنتعرف على هذه الخوارزميات التصنيف هو أكثر تقنيات التنقيب عن البيانات شيوعًا . ويستخدم هذا النهج في كثير من الأحيان شجرة القرار أو خوارزميات التصنيف القائمة على الشبكة العصبية. تستخدم بيانات اختبار التصنيف لتقدير دقة قواعد التصنيف. إذا كانت الدقة مقبولة ، يمكن تطبيق القواعد على مجموعات البيانات الجديدة. التجميع هو تحديد لفئات متشابهة من الكائنات يمكننا تحديد المناطق الكثيفة والمتفرقة في مساحة الكائن ويمكننا اكتشاف نمط التوزيع العام والارتباطات بين سمات البيانات. على سبيل المثال ، لتكوين مجموعة من العملاء بناءً على أنماط الشراء ، لتصنيف الجينات بوظائف مماثلة الانحدار يمكن استخدام تحليل الانحدار لنمذجة العلاقة بين واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة والمتغيرات التابعة. المتغيرات المستقلة في التنقيب عن البيانات هي سمات معروفة بالفعل ومتغيرات الاستجابة هي ما نريد التنبؤ به. وإن العديد من مشاكل العالم الحقيقي ليست مجرد تنبؤ. على سبيل المثال ، من الصعب للغاية التنبؤ بحجم المبيعات وأسعار الأسهم ومعدلات فشل المنتج لأنها قد تعتمد على التفاعلات المعقدة لمتغيرات توقع متعددة. لذلك ، قد تكون التقنيات الأكثر تعقيدًا ضرورية للتنبؤ بالقيم المستقبلية. غالبًا ما يمكن استخدام أنواع النماذج نفسها لكل من الانحدار والتصنيف. على سبيل المثال ، يمكن استخدام خوارزمية شجرة قرار (التصنيف وأشجار الانحدار) لبناء كل من أشجار التصنيف (لتصنيف متغيرات الاستجابة الفئوية) وأشجار الانحدار (للتنبؤ بمتغيرات الاستجابة المستمرة). يمكن للشبكات العصبية أيضًا إنشاء نموذج التصنيف والانحدار الشبكة العصبية هي مجموعة من وحدات الإدخال / الإخراج المتصلة ولكل اتصال وزن موجود معها. خلال مرحلة التعلم ، تتعلم الشبكة عن طريق تعديل الأوزان لتتمكن من التنبؤ بتسميات الفئات الصحيحة لمجموعات الإدخال. تتمتع الشبكات العصبية بقدرة ملحوظة على استخلاص المعنى من البيانات المعقدة أو غير الدقيقة ويمكن استخدامها لاستخراج الأنماط واكتشاف الاتجاهات المعقدة للغاية بحيث لا يمكن ملاحظتها من قبل البشر أو تقنيات الكمبيوتر الأخرى. هذه مناسبة تمامًا للمدخلات والمخرجات ذات القيمة المستمرة. على سبيل المثال ، إعادة تنظيم الأحرف المكتوبة بخط اليد ، لتدريب الكمبيوتر على نطق النص الإنجليزي والعديد من مشاكل العمل في العالم الحقيقي ، وقد تم بالفعل تطبيقها بنجاح في العديد من الصناعات. الشبكات العصبية هي الأفضل في تحديد الأنماط أو الاتجاهات في البيانات وهي مناسبة تمامًا لاحتياجات التنبؤ قاعدة الارتباط هو العثور على نتائج متكررة لمجموعة العناصر بين مجموعات البيانات الكبيرة. يساعد هذا النوع من الاكتشاف الشركات على اتخاذ قرارات معينة ، مثل تصميم الكتالوج والتسويق المتقاطع وتحليل سلوك تسوق العملاء. يجب أن تكون خوارزميات قاعدة الاقتران قادرة على إنشاء قواعد ذات قيم ثقة أقل من واحدة. ومع ذلك ، فإن عدد قواعد الارتباط الممكنة لمجموعة بيانات معينة كبير جدًا بشكل عام ، وعادة ما تكون نسبة عالية من القواعد قليلة القيمة تطبيقات التنقيب عن البيانات يعد التنقيب عن البيانات تقنية جديدة نسبيًا لم تنضج بشكل كامل. على الرغم من ذلك ، هناك عدد من الصناعات التي تستخدمه بالفعل بشكل منتظم. تشمل بعض هذه المنظمات متاجر البيع بالتجزئة والمستشفيات والبنوك وشركات التأمين. تجمع العديد من هذه المؤسسات بين التنقيب عن البيانات وأشياء مثل الإحصائيات والتعرف على الأنماط وأدوات مهمة أخرى. يمكن استخدام التنقيب في البيانات للعثور على الأنماط والوصلات التي يصعب العثور عليها بخلاف ذلك. الخلاصة التنقيب في البيانات له أهمية فيما يتعلق بالعثور على الأنماط والتنبؤ واكتشاف المعرفة وما إلى ذلك ، في مجالات الأعمال المختلفة. تساعد تقنيات وخوارزميات استخراج البيانات مثل التصنيف والتجميع وما إلى ذلك في العثور على الأنماط لاتخاذ قرار بشأن الاتجاهات المستقبلية في الأعمال التجارية للنمو. يحتوي استخراج البيانات على نطاق تطبيق واسع تقريبًا في كل صناعة يتم فيها إنشاء البيانات ، ولهذا السبب يعتبر التنقيب عن البيانات أحد أهم الحدود في أنظمة قواعد البيانات والمعلومات وواحد من أكثر التطورات الواعدة متعددة التخصصات في تكنولوجيا المعلومات .

المستخلص: ذكاء الأعمال عبارة عن مجموعة من حلول تكنولوجيا المعلومات، التي تتضمن أدوات لجمع المعلومات وتحليلها وإعداد التقارير حول أداء المنظمة وبيئاتها، تجمع أنظمة ذكاء الأعمال بين البيانات التشغيلية والأدوات التحليلية لتقديم المعقد والمعلومات التنافسية للمخططين وصناع القرار. الهدف هو قياس فاعلية استخدام ذكاء الاعمال في تعزيز وتحفيز القوة النفسية لدى المدراء في شركات الانترنيت وتكنلوجيا المعلومات في محافظه بغداد حيث يعتبر ذكاء الاعمال احيانا موثرا في نفسية رجل الاعمال والمدراء حيث ان التنافس بين المدراء والاعمال الحره يجعل المدير اكثر تعقيدا واكثر تفكيرا لهذا لتحقيق هذا البحث والوصول الئ ابرز النتائج قمنا باختيار مجموعة من الشركات الخدمية العملية التي تعمل على تجهيز خدمات الاتصالات والانترنيت للفئات البشريه حيث تتكون هذه الشركات من 130 مدير من الاداره العليا والجهات التي تقوم بتفيذ المهام والامور الاداريه حيث تم اختيارهم ليكونوا هم ضمن خطط دراسه هذا البحث حيث تم جمع البيانات والمعلومات هذا البحث من استبانه متكونه من 59 فقره فضلا عن عمليات البحث والمقابلات التي اجريت على بعض المدراء الذين هم من يقوموا بتسيير اعمال الشركات الخاصه بهم ليكونوا هم عينه لهذا العمل . يتم استخدام ذكاء الأعمال لفهم القدرات المتاحة في الشركة ؛ حالة من الفن والاتجاهات والتوجهات المستقبلية في الأسواق والتقنيات والبيئة التنظيمية التي تتنافس فيها الشركة وتصرفات المنافسين والآثار المترتبة على هذه الإجراءات.تزايد ظهور مستودع البيانات كمستودع للتقدم في تنقية البيانات تتحد إمكانيات الأجهزة والبرامج وظهور بنية الويب معًا خلق بيئة ذكاء أعمال أكثر ثراءً مما كان متاحًا في السابق.لغرض الحصول على نتائج جيدة ومرضية التي نبحث عنها في هذا البحث تم استخدام طريقه المنهاج الوصفي التحليلي حيث تم اجراء فرضتين رئيسية لقياس العلاقات والاثر متفرعه من كل منها خمس فرضيات مهمه وخمس طرق مستخدمه حيث تم استخدام مجموعه من الطرق الحصائية ضمن برنامج SPSS حيث توصلنا لعدة من النتائج وابرزها تم اكتشاف وجود علاقة مرتبطه وتاثير بين متغير ذكاء الاعمل ومتغير القوة النفسية للمدراء حيث يمكن للمدراء من خلق وتحفيز القوة النفسيه تجمع أنظمة ذكاء الأعمال بين جمع البيانات وتخزين البيانات وإدارة المعرفة بأدوات تحليلية لتقديم معلومات داخلية وتنافسية معقدة إلى المخططين وصناع القرار. المقدمة في حين أن مصطلح ذكاء الأعمال جديد نسبيًا ، فهو ذكاء أعمال قائم على الكمبيوتر ظهرت الأنظمة ، بشكل أو بآخر ، منذ ما يقرب من أربعين عامًا استبدل مصطلح BI كمصطلح القرار الدعم ، ونظم المعلومات التنفيذية ، ونظم المعلومات الإدارية [Thomsen ، 2003]. مع كل تكرار جديد ، زادت القدرات مع ازدياد تعقيد المؤسسات في احتياجاتهم الحسابية والتحليلية ومع نضوج أجهزة وبرامج الكمبيوتر تجمع أنظمة ذكاء الأعمال بين جمع البيانات وتخزين البيانات وإدارة المعرفة بأدوات تحليلية لتقديم معلومات داخلية وتنافسية معقدة إلى المخططين وصناع القرار, يشهد الكون اليوم العديد من التغيرات لتي تحدث بين حين واخر ومستمره هذه التطورات والابتكارات الى زمننا هذا التي توثر على مجالات الحياة سواء كانت اقتصادية او سياسية او اجتماعية حيث ادى لى العديد من لصعوبت ولمشاكل لتي ربما يوجه رجل لاعمال ومتخذين لقرر في اتخاذ القرارات وعملية الاختيار القائم على هذا ومن الصعوبات لتي تواجه متخذ القرارات وهي اتخاذ القرارات لدقيقه والصادقه والمبنية على معلومات حقيقية والحصول على معلومات دقيقه ,حيث متخذ القرار يحبب ان تكون المعلومات المتعلقة بلقرارات متاحه تحت يده ومتوفره وهذا مادفع العديد من الباحثين للبحث عن افضل الطرق لتحسين ذكاء الاعمال وتسير عمله. فان الحصول على هكذا معلومات قيمة وعالية الدقة تؤدي الى عدم ضعف القوة النفسية للمدراء وهذا يجعل المدراء كثر ثقة بنفسهم واكثر جاهزية لاتخاذ القرارات , لذا لابد من توفر انظمة تحوي على المعلومات المناسبة والملائمة للقرارات و توفيرها في الوقت المناسب ومن هذه الانظمة انظمة ذكاء الاعمال يشير ذكاء الأعمال أحيانًا إلى اتخاذ القرار عبر الإنترنت ، أي الاستجابة الفورية. عظم في ذلك الوقت ، يشير إلى تقليص الإطار الزمني بحيث يظل الذكاء مفيدًا لـ صانع القرار عندما يحين وقت القرار. في جميع الحالات ، استخدام ذكاء الأعمال ينظر إليها على أنها استباقية. المكونات الأساسية للذكاء الاصطناعي الاستباقي هي [Langseth و Vivatrat ،2003[حيث يجب ان تحتوي على مجموعة من البيانات والمعلومات ولها القدرة على تحليله وتجهيزها وفهمها لكي تكون اكثر جاهزية. منهجية البحث وبعض الدراسات السابقة : في هذ البحث وفي هذا القسم سوف نوضح اهم الطرق المستخدمة وبعض الفرضيات وكذلك سوف نوضح مشكلة البحث واهمية البحث واهداف البحث . اولاً : مشكلة البحث : تكمن مشكله البحث في هذه الورقة من خلال المسح الاولي الذي تم اجراءه الباحث في شركات الانترنيت في محافظه بغداد وفي نواحي عديده حيث هنا اكتشفنا مشكله البحث التي تكمن في زياده المشكلات وبعض الصعوبات التي تعتبر اهم عائق يقف في طريق متخذ القرار حيث بسبب البيئة في العراق وبعض الامور التي تحتاج الى معلومات كبيره لمعرفه المفضله وطرق الاختيار بين اهم البدائل المتخذة هذا الامر تطلب وجود نظام يقوم بتوفير المعلومات وبعض الامور التي يحتاجها متخذ القرارات لكي يكون اكثر وثوقا بنفسة وبما يقوم به , كذلك تحليل البيانات ومعالجتها هذا مادفع العديد من الباحثين البحث على ابرز الطرق ونحن من ضمنهم لايجاد طرق ممتازه تعزز قوة وصلابة متخذ القرارات . ثانياً: اهمية البحث اهمية هذا البحث حيث يركز هذا البحث على ذكاء الاعمال ومفهوم تحفيز وتعزيز لقوة النفسية عند مدراء شركات الاتصالات وخدمات الانترنيت حيث عند التعرف على ذكاء الاعمال يعطي قوة لتعزيز قوة وصلابه النفسية متخذ القرار وزياده توعية مدراء الشركات لمفهوم ذكاء الاعمال والدور الذي يلعبة في تعزيز ثقه ونفسية المدير في اتخاذ القرارات التي تكون اكثر صلابة وقوة وتوثرا ايجابيا على نفسية متخذ القرار. ثالثاً : اهداف البحث : التعرف على اثر ذكاء الاعمال وتاثيره في تعزيز القوة والصلابة في نفسية المدراء كذلك من اهم اهداف هذا البحث هو تطبيق انظمة ذكاء الاعمال في الشركات والعمل على تحقيق افضل معالجة واستخدام البيانات والمعلومات المنشوره والاكثر اتاحه بلطرق الحديثة للحصول على ابرز الطرق لحديثة لانتاج القرارات المهمة وذات معنى ودقة عالية وبهذا قد نحصل على معلومات جيده تحسن من ذكاء الاعمال وتعطي الصلابة والقوة لمتخذ القرار . رابعاً : مخطط البحث الفرضي ويوضح الشكل رقم ) 1 مخطط البحث الفرضي) خامسا: بعض الدراسات السابقة: 1-دراسة الذهيباوي : – 2019 ) اطروحة دكتو ا ره غير منشورة ( فاعلية أسلوبي الأمل والمواجهة في تنمية الصلابة النفسية لدى أمهات ذوي الاحتياجات الخاص. اقترح المؤلف في هذه الدراسة امكانية التعرف على فاعلية فاعلية اسلوبي الامل في تنمية قوة وصلابة لدى لامهات ذوي الاحتياجات الخاصة من خلال البحث والتحقق من الفرضيات الصفرية تكونت العينة من 220 ام تم اختيارهن من حيث الاسلوب لطبقي العشوائي من حيث تواجدهن الفعال في المجتمع في محافظه بغداد حيث تم ستخدام طريقة لجمع البيانات ومعامل بيرسون والمتوسط الحسابي والانحراف المعياري,حيث من خلال دراستهم توصللوا الى اهم النقااط والاستنتاجات منها حيث قاموا بتطبيق المقياس الصلابة النفسية حيث توصلوا الى ان اغلبية الامهات لا يمتلكن الصلابيه والقوة للحالة النفسية. 6- سادسا الاستنتاجات ذكاء الأعمال (BI) له نوعان أساسيان مختلفان المعاني المتعلقة باستخدام المصطلح ذكاء. الأساسي ، في كثير من الأحيان ، هو قدرات الذكاء البشري المطبقة في الأعمال التجارية الشؤون الأنشطة. ذكاء الأعمال هو مجال جديد للتحقيق في التطبيق من الكليات الإدراكية البشرية والاصطناعية تقنيات الذكاء للإدارة و دعم القرار في مشاكل العمل المختلفة , اهم ما تم التوصل اليه حيث يمتلك المدراء في الشركات الانترنيت الاستعداد لتطوير تقنيات المستخدمة في تحويل الذكاء الاعمال وتحسين ادائة من خلال استخدام اهم الادوات ومكونات نظام ذكاء الاعمال وتنفيذها من خلال النتائج التي تم الحصول عليها من ذكاء الاعمال ,حيث تم اجراء اختبارات للمدراء لتعزيز تقوية الصلابه لمتخذ القرار ,حيث من خلال الطرق والاختبارات التي اجريت على متخذين القرار قد اظهرت نتائج جيده وناجحة وهذا يثبت على ان النموذج المقترح جيد وعمل عمل جيد.ان استخدام ذكاء الاعمال والقوة النفسية سيحمي متخذ القرار من الوقوع في المشاكل وعدم اتخاذ القرارات الخاطئة لان متخذ القرار عندما يصبح اكثر صلابه واكثر ثقة في نفسة دائما الشركات القوية وذات السمعة الطيبة تريد متخذين القرار ذات اكثر صلابة حتى لاتقع هذه الشركات مع الاخطاء عندما يتخذ صاحب القرار قرارا خطا سوف تواجه لشركه مشكله كبيره في تفادي هذا الامر .

في الدراسات البحثية التقليدية ، يبحث المستخدم عن المفاهيم المحددة بالفعل والمصطلحات ذات الصلة. تكمن المشكلة في أن النتائج المسترجعة في معظم الأحيان لا تكون وفقًا للمتطلبات المحددة التنقيب عن النص هو عملية نستخرج فيها مجموعة متنوعة من الأنماط ونكتشف حقائق مفيدة من مصادر نصية. يغطي التنقيب عن البيانات جميع أنواع التقنيات الخاصة بتعدين البيانات ، على سبيل المثال تقنيات معالجة بيانات الصوت والفيديو. يتم استخدامه لمعالجة السجلات الكبيرة المخزنة في قواعد بيانات مختلفة للكشف عن المفاهيم الهامة والعلاقات بين البيانات. هناك عدة تقنيات لاستعادة المعلومات النصية ، والفهرسة هي واحدة منها. يتم استخدامه للتعامل مع المستندات بتنسيق غير منظم. يركز هذا البحث على تطبيق الحوسبة السحابية تجاه البيانات الضخمة واتجاهات اعتماد السحابة باستخدام تقنيات التنقيب عن النصوص في الأوراق البحثية المنشورة في هذه المجالات. يجري العمل البحثي في مجال استخراج المعلومات باستخدام العديد من التقنيات. الهدف الرئيسي من إجراء هذا البحث هو العثور على التقنيات التي أثبتت فائدتها في استخراج البيانات المنظمة من مجموعة النصوص. يهدف التنقيب عن النص إلى الحصول على معلومات لم تكن متوفرة من قبل من مصادر نصية مختلفة. يمكن استخدام التنقيب في البيانات للتعامل مع البيانات المنظمة بينما يمكن استخدام التنقيب عن النص للتعامل مع البيانات شبه المنظمة وغير المنظمة. هناك أنواع مختلفة من تقنيات التنقيب عن النص والتي تشمل التجميع والتصنيف ونمذجة الموضوع والتلخيص. الغرض الرئيسي من هذه التقنيات هو استخراج المعرفة من النص. تمر عملية التنقيب عن النص بعدة خطوات. في الخطوة الأولى ، يتم جمع المستند من مصادر مختلفة بدلاً من الخطوة التالية ، يتم التحقق من تنسيق المستند ثم يمر بمرحلة التحليل. تتضمن مرحلة التحليل التحليل الدلالي وتقنيات أخرى لمعالجة البيانات وفقًا للمتطلبات. يمكن تخزين نتيجة هذه المرحلة في نظام إدارة قاعدة البيانات لمزيد من المعالجة. من المفترض أن يكون التنقيب عن النص واستخراج البيانات من الأساليب المتشابهة ، ولكن في الواقع ، تختلف هذه الأساليب لأن التنقيب في البيانات يحتاج إلى بيانات منظمة ، ولكن في حالة التنقيب عن النص ، نتعامل مع بيانات غير منظمة تحتاج إلى خطوات معالجة مسبقة بالإضافة إلى أنها تتضمن التفاعل مع البرمجة اللغوية العصبية. تجري الكثير من الأبحاث في البرمجة اللغوية العصبية. إنه ينطوي على التفاعل والعلاقة بين الكميات الكبيرة من التنسيق النصي للبيانات. يتكون المستند المكتوب بلغة عادية من معلومات لا يمكن استخدامها لاستخراج البيانات. لكي يكون استخراج المعلومات ناجحًا ، يجب اختيار المقالات المناسبة بشرط أن يكون لهذه المستندات بعض الارتباط . تم اقتراح التقنية التي تستخدم الحقول العشوائية الشرطية لاستخراج الحقول المشتركة المختلفة من العنوان والاقتباس من الأوراق البحثية. تم اقتراح تقنية قائمة على التنقيب عن الرسم البياني تستخدم لاستكشاف محتوى الوثيقة. المواد والأساليب اختيار الأدب إجراءات تعدين النصوص ونمذجة الموضوعات السحابة تحليل التشابه التحليل العنقودي تم اقتراح التقنية التي تستخدم الحقول العشوائية الشرطية لاستخراج الحقول المشتركة المختلفة من العنوان والاقتباس من الأوراق البحثية المزايا تحدد هذه الدراسة المجالات العشرة الرئيسية للبيانات الضخمة باستخدام الحوسبة السحابية ، وأربعة عشر عاملاً نحو اعتماد السحابة ، والعقبات في التبني. يمكننا استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات لإخفاء المفاهيم المهمة والمعرفة من الأدبيات العلمية. يتم استخدامه لمعالجة السجلات الكبيرة المخزنة في قواعد بيانات مختلفة للكشف عن المفاهيم الهامة والعلاقات بين البيانات. يتم تطبيق تقنيات التنقيب عن النصوص في عدة مجالات ، تشمل الأوساط الأكاديمية وتطبيقات الويب والإنترنت والصناعة وغيرها من التخصصات. مفهوم تقنية الحوسبة السحابية التي تحول مهمة معالجة البيانات الضخمة واستخراج البيانات إلى حقيقة واقعة توفر منصة الحوسبة السحابية خدمات أفضل للمستخدم مقارنة بخدمات تكنولوجيا المعلومات التقليدية تمنح الحوسبة السحابية الفرصة للمؤسسات لتلبية متطلبات الحوسبة الخاصة بهم بشكل فعال السلبيات يتطلب استقراء مفهوم البيانات الضخمة مزيدًا من المتطلبات فيما يتعلق بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي ، وبالتالي لا يمكن لتقنية تكنولوجيا المعلومات التقليدية أن تلبي هذه المتطلبات بالكامل. تجلب الحوسبة السحابية بعض المشاكل الأمنية بالإضافة إلى ذلك. في السنوات القليلة الماضية ، كان اهتمام المؤسسة باعتماد الحوسبة السحابية متعدد الجوانب