بناء مستودع بيانات متكامل وتحليل المبيعات

قمت بتنفيذ مشروع متكامل لتحويل بيانات خام من نظام (OLTP) إلى مستودع بيانات منظم (Data Mart) لدعم اتخاذ القرار. المشروع يغطي دورة حياة البيانات كاملة: من التصميم والبناء باستخدام SQL Server، مراراً بعمليات ETL عبر SSIS، وصولاً إلى التحليل المتقدم باستخدام Power BI و Python . المهام التقنية التي قمت بها: تصميم قاعدة البيانات: بناء Star Schema يتكون من Fact Table و 4 جداول أبعاد (Dimensions) لتحسين أداء الاستعلامات هندسة البيانات (ETL): استخدام SSIS لبناء مسارات بيانات تدعم الـ Full Load والـ Incremental Load لضمان تحديث البيانات بكفاءة . إدارة التغييرات (SCD): تطبيق تقنية SCD Type 2 لتتبع التغييرات التاريخية في بيانات العملاء والمنتجات تحليل البيانات (BI): بناء لوحة تحكم تفاعلية في Power BI تشمل: تحليل باريتو (80/20): لتحديد أهم العملاء الذين يمثلون أغلب المبيعات . تقسيم العملاء (Segmentation): تصنيف أكثر من 19 ألف عميل إلى شرائح (Wholesale, Key Accounts, etc) بناءً على سلوكهم الشرائي . التحليل البرمجي: استخدام Python (Pandas & Seaborn) لعمل تحليل وصفي وتصور بياني متقدم يحاكي مخرجات الـ BI [cite: 2026-03-06]. النتائج المحققة (Business Impact): توفير رؤية واضحة للإدارة حول ربحية المنتجات وأداء الفروع. تحديد فئة الـ "Wholesale Giants" التي تساهم بالنصيب الأكبر من الأرباح للتركيز عليها في الحملات التسويقية . بناء نظام بيانات مرن وقابل للتوسع لاستيعاب أحجام أكبر مستقبلاً. المهارات المستخدمة: SQL Server | SSIS | ETL | Power BI | DAX | Python | Pandas | Data Modeling