بناء End-to-End Data Engineering Pipeline على Azure باستخدام Data Lakehouse Architecture

قمت بتصميم وتنفيذ مشروع كامل في مجال هندسة البيانات (Data Engineering) على منصة Microsoft Azure بهدف تحويل البيانات الخام غير المنظمة إلى بيانات جاهزة للتحليل واتخاذ القرار. يعتمد المشروع على تصميم حديث يُسمى Data Lakehouse Architecture باستخدام منهجية Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold) لضمان جودة البيانات، قابلية التوسع، وسرعة المعالجة. مكونات المشروع: 1. مرحلة إدخال البيانات (Data Ingestion) استخدام Azure Data Factory ربط البيانات من On-Premises SQL Server باستخدام Self-hosted Integration Runtime إنشاء Pipelines ديناميكية لسحب أكثر من جدول بشكل آلي 2. طبقة التخزين (Data Storage) استخدام Azure Data Lake Storage Gen2 تطبيق هيكل Medallion: Bronze → بيانات خام كما هي Silver → بيانات نظيفة ومهيكلة Gold → بيانات جاهزة للتحليل 3. مرحلة المعالجة (Data Processing) استخدام Azure Databricks الاعتماد على Apache Spark (PySpark) في: تنظيف البيانات التحويلات (Transformations) تطبيق منطق الأعمال (Business Logic) تحسين الأداء باستخدام Photon Engine استخدام Delta Lake لضمان: معاملات ACID ثبات البيانات إمكانية الرجوع (Rollback / Time Travel) 4. مرحلة تخزين وتحليل البيانات (Data Serving) استخدام Azure Synapse Analytics Serverless SQL Pools للاستكشاف Dedicated SQL Pools للأعمال الثقيلة إنشاء SQL Views كطبقة عرض للبيانات 5. مرحلة العرض (Visualization) استخدام Power BI إنشاء Dashboard تفاعلية لعرض المؤشرات والنتائج تحويل البيانات إلى رؤى واضحة وسهلة الفهم المشكلة التي يحلها المشروع: تحويل بيانات خام غير منظمة وموزعة على مصادر On-Premises إلى نظام متكامل قابل للتوسع يوفر بيانات موثوقة وجاهزة للتحليل واتخاذ القرار. المهارات والتقنيات المستخدمة: Microsoft Azure Azure Data Factory Azure Data Lake Storage Gen2 Azure Databricks Apache Spark (PySpark) Delta Lake Azure Synapse Analytics Power BI تصميم Data Pipelines ETL / Data Engineering نتيجة المشروع: تم بناء نظام متكامل وآلي لتحويل البيانات من شكلها الخام إلى رؤى وتحليلات تساعد في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات (Data-Driven Decisions).