من البيانات الخام إلى لوحة تحكم تفاعلية
يستعرض هذا المشروع بناء حل تحليلي شامل، بدءًا من هندسة البيانات وصولًا إلى تقديم رؤى استراتيجية، وذلك عبر المراحل التالية:
1. هندسة البيانات وبناء الأساس (Data Engineering & Foundation):
محاكاة وإنشاء البيانات: تم إنشاء مجموعة بيانات مبيعات واقعية (CSV) باستخدام الذكاء الاصطناعي لمحاكاة بيئة عمل حقيقية.
تصميم وبناء قاعدة البيانات:
تصميم مخطط قاعدة بيانات (Schema) فعال وقابل للتطوير باستخدام DrawDB.
إعداد وبناء قاعدة بيانات سحابية (Cloud Database) باستخدام Neon PostgreSQL.
تنفيذ عمليات إثراء البيانات (Data Enrichment) عبر إضافة أعمدة محسوبة (مثل تكاليف التشغيل) وإجراء عمليات تنظيف وحسابات أولية مباشرة في قاعدة البيانات.
2. عملية ETL ونمذجة البيانات (ETL & Data Modeling):
ربط وتحويل البيانات: تم ربط قاعدة بيانات PostgreSQL مباشرة بـ Power BI، واستخدام Power Query كأداة لتحويل البيانات (ETL).
النمذجة: تم تنظيف وتشكيل ونمذجة البيانات لإنشاء نموذج بيانات (Data Model) متين ومُحسَّن للأداء العالي داخل Power BI.
3. التحليل والتصور التفاعلي (Analysis & Interactive Visualization):
تم تصميم وتطوير لوحة تحكم تفاعلية في Power BI لتمكين المستخدم من استكشاف البيانات والحصول على إجابات فورية. تتضمن اللوحة:
مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs): لتقديم نظرة عليا وفورية على صحة العمل (إجمالي الطلبات، المبيعات، متوسط قيمة الطلب).
تحليلات معمقة: مخططات توضح أداء المبيعات حسب الفئة، وتحدد المنتجات الأكثر مبيعًا، وتكشف عن الاتجاهات الموسمية والشهرية.
رؤى جغرافية: خريطة تفاعلية لتوزيع مواقع التوصيل وتحديد مراكز النشاط.
تحكم ديناميكي: فلاتر زمنية تسمح بتحليل الأداء عبر فترات محددة بسهولة.
