هيكلة بيانات المبيعات (Star Schema Architecture)

قمت ببناء نموذج بيانات متكامل لتحليل عمليات البيع، يهدف إلى تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ (Actionable Insights). مر المشروع بثلاث مراحل أساسية: 1. تنظيف وتحويل البيانات (Data Cleaning & Transformation): استخدام Power Query لتنظيف الجداول والتأكد من جودة البيانات. التعامل مع القيم المفقودة (Missing values) وتصحيح أنواع البيانات (Data Types). عمل Data Transformation لإنشاء جداول الأبعاد (Dimensions) وفصلها عن جداول الحقائق (Facts) لضمان كفاءة النموذج. 2. نمذجة البيانات (Data Modeling): تصميم النموذج بناءً على منهجية Star Schema، حيث يتوسط النموذج جدول الـ Fact Sales Table. ربط جدول الحقائق بـ 8 جداول أبعاد مختلفة مثل (Customer, Product, Territory, Date, SalesPerson, etc.). إعداد علاقات من نوع One-to-Many (1:*) مع تفعيل اتجاه الفلترة الأحادي (Single Cross-filter direction) لضمان دقة الحسابات وسرعة أداء التقارير. 3. الميزات التقنية في النموذج: Time Intelligence: ربط جدول التاريخ (Dim Date) لتمكين المقارنات الزمنية (YOY, QOQ). Granularity: النموذج يدعم تحليل البيانات على مستويات مختلفة (بناءً على المنتج، المنطقة، أو المندوب). Scalability: التصميم مرن ويسمح بإضافة أبعاد جديدة أو مقاييس (Measures) معقدة بسهولة.