قمت بالعمل على مشروع جماعي يهدف إلى بناء خط إنتاج بيانات (Data Pipeline) متكامل وقابل للتوسع لتحليل بيانات قطاع العقارات، وذلك بالاعتماد الكلي على خدمات Microsoft Azure السحابية. يغطي المشروع كافة المراحل بدءاً من جلب البيانات الخام وصولاً إلى استخراج رؤى وتوقعات ذكية تدعم اتخاذ القرار.
المراحل التقنية للمشروع:
هندسة واستيعاب البيانات (Data Ingestion): نقل البيانات من المصادر المحلية وتخزينها وتنسيقها داخل Azure SQL Database.
نمذجة البيانات (Data Modeling): بناء الهياكل العلائقية وتصميم الجداول باستخدام SSMS لضمان كفاءة الاستعلامات.
معالجة وتحويل البيانات (ETL): استخدام Azure Data Factory (Dataflows) لتنظيف البيانات وتحويلها بشكل مؤتمت لتصبح جاهزة للتحليل.
الذكاء الاصطناعي وتوقع الأسعار (Machine Learning): تدريب نماذج تعلم آلي باستخدام Azure ML (Automated ML) للحصول على أفضل النتائج التوقعية بأعلى دقة ممكنة.
عرض البيانات والذكاء البصري (Visualization): تصميم لوحات تحكم تفاعلية (Dashboards) عبر Power BI لعرض النتائج بوضوح وسهولة.
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
Cloud: Microsoft Azure (SQL DB, Data Factory, Azure ML).
Database Management: SQL Server Management Studio (SSMS).
Business Intelligence: Power BI.
Machine Learning: Automated ML for predictive analytics.
الهدف من المشروع:
تحويل البيانات العقارية الضخمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال سير عمل سحابي يتسم بالكفاءة والقدرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات (Scalability).
