أهلاً بمجتمع نفذلي، أشارككم اليوم خلاصة تجربتي كـ مهندس ومحلل بيانات (Power BI & SQL) في بداية رحلتي على المنصة. لاحظت أن الكثيرين يسألون: "كيف أبدأ؟" الإجابة تكمن في تحويل الدراسة إلى قيمة عملية. أنا أؤمن أن القيمة الحقيقية للمحلل ليست في إتقان الأداة، بل في التأثير المالي والإداري الذي يُحدثه. 3 دروس أساسية تعلمتها من مشاريعي الأولى: ركز على القيمة، وليس الكود (Value over Code): الخطأ الشائع: التركيز على كتابة استعلامات SQL معقدة أو دوال DAX صعبة. القيمة الحقيقية: العميل لا يشتري الكود، بل يشتري النتيجة. في مشروع قواعد البيانات المدرسية، القيمة كانت في ضمان جودة البيانات (Data Integrity) واستخراج تقارير فصلت "المتفوقين (GPA > 90)" عن "غير المجتازين". هذا قرار إداري، وليس مجرد تقرير! تنظيف البيانات أولاً.. ثم التحليل (Data Cleaning is Half the Job): لا يوجد تحليل سليم بدون بيانات نظيفة. في مشاريع تحليل المبيعات والعملاء، كان التعامل مع +10,000 صف ومعالجتها عبر Power Query هو الخطوة الأصعب. لا تتجاهل هذه المرحلة، فهي أساس دقة تقاريرك. تحدث بلغة العميل (Communicate the Insight): العميل لا يريد أن يرى مخطط الكيانات والعلاقات (ER Diagram). هو يريد أن يعرف: "ماذا سأكسب؟" لذا، يجب أن تترجم أرقامك (مثل زيادة المبيعات 15% أو توفير 25% من التخزين) إلى لغة تجارية واضحة ومباشرة. نصيحة للمبتدئين في مجال البيانات: ابدأ بمشاريعك الأكاديمية (مثل SQL) وطوّرها لتقدم رؤى قابلة للتنفيذ عبر Power BI. هذه المشاريع هي أفضل دليل على إمكانياتك. سؤال للمجتمع: ما هو أصعب تحدٍ واجهته في تنظيف البيانات لمشروعك الأول؟ شاركوني تجاربكم.