بناء Data Warehouse و إنشاء Power Bi Dashboard

قمت بتصميم وتنفيذ مشروع متكامل لبناء Data Warehouse حديث باستخدام منهجية ELT لتحويل أكثر من 20 مليون سجل تقييم أفلام إلى نموذج تحليلي نظيف (Star Schema) جاهز للاستخدام في التحليل واتخاذ القرار. اعتمدت على Medallion Architecture (Bronze → Silver → Gold) لتنظيم تدفق البيانات وضمان جودة المعالجة من البيانات الخام حتى طبقة التحليلات. ✔ما تم تنفيذه: • تصميم Star Schema يتكون من: * Fact Table مركزي * 3 Dimension Tables * Bridge Table لتمثيل العلاقات المعقدة * 3 Data Marts مخصصة للتحليلات ✔ تنفيذ Transformations متقدمة: * استخراج سنة الإصدار من العناوين باستخدام REGEXP * إثراء بيانات المستخدمين (سلوك المستخدم) من خلال اشتقاق مؤشرات مثل متوسط التقييم وعدد الأفلام * تنظيف البيانات باستخدام TRIM و INITCAP * تحويل التواريخ باستخدام TO_TIMESTAMP_LTZ * استخدام LATERAL FLATTEN لتحليل الأنواع (Genres) * فلترة الأفلام غير المؤثرة إحصائيًا (أقل من 50 تقييم) ✔ تم بناء Dashboard تفاعلي باستخدام Power BI لعرض: * مؤشرات رئيسية (عدد الأفلام، التقييمات، المستخدمين، متوسط التقييم) * أفضل الأنواع حسب حجم التقييمات * اتجاه التقييمات ومتوسطها عبر السنوات * أفضل الأفلام مع شرط حد أدنى من التقييمات * توزيع التقييمات * فلاتر ديناميكية حسب النوع وسنة الإصدار ✔أهم المميزات: * تطبيق عملي لـ Modern Data Stack (Snowflake + dbt) * تصميم Data Warehouse قابل للتوسع (Scalable) * معالجة بيانات ضخمة (20M+ Records) بكفاءة * Data Quality و Testing باستخدام dbt * تحويل البيانات إلى Insights واضحة عبر Dashboard احترافي ✔ التقنيات المستخدمة: Snowflake, dbt, Power BI, Amazon S3, SQL, ELT, Medallion Architecture