يقدم هذا المشروع حلاً تحليلياً شاملاً لتقييم الأداء المالي والمبيعات عبر مختلف الأبعاد التشغيلية. تم تطوير هذا النظام لمعالجة التحديات الشائعة في الشركات الكبرى التي تعاني من فجوة في الرؤية بين "حجم المبيعات" و"صافي الأرباح"، وذلك باستخدام هيكلية Star Schema المتطورة لضمان دقة واستمرارية البيانات.
أبرز الحلول والمميزات التقنية:
هيكلية البيانات (Data Modeling): يعتمد المشروع على تصميم متين يربط جدول الحقائق (FactSale) بأبعاد رئيسية (الزمان، الجغرافيا، المنتجات، الموظفين)، مما يتيح استخراج تقارير تفصيلية ومعقدة بأداء عالٍ وسرعة استجابة.
عمليات المعالجة (ETL Process): تم بناء خط أنابيب بيانات متكامل يشمل:
توحيد هيكلة البيانات وضبط المسميات.
تحسين أنواع البيانات (Data Type Optimization) لضمان دقة العمليات الحسابية والمالية.
تنظيف البيانات (Data Cleansing) ومعالجة القيم المفقودة لضمان سلامة مخرجات التقارير.
الرؤى التحليلية المقدمة:
تحليل الربحية والمبيعات: رصد دقيق للأداء المالي، حيث تم التعامل مع حجم مبيعات إجمالي قدره 19.9 مليون، مع تحليل تكاليف البضاعة المباعة (COGS) بدقة متناهية للوصول إلى صافي ربحية بنسبة 49.92%.
الأداء الجغرافي: تصنيف أداء الولايات والمناطق باستخدام مؤشرات أداء (KPIs) واضحة؛ حيث يظهر التقرير تفاوتاً في الأداء من مناطق "Amazing" (مثل كاليفورنيا بـ 4.4 مليون ربح) وصولاً إلى مناطق تحتاج لإعادة تقييم استراتيجي.
تحليل المنتجات والخدمات اللوجستية: تحليل عميق لتوزيع المبيعات حسب "حزم التعبئة" (Packaging Types)، حيث أظهرت البيانات هيمنة حزم "Each" بنسبة 70%، مما يوفر رؤية مباشرة لتحسين إدارة المخزون وتقليل تكاليف الشحن.
تتبع المسار الزمني: القدرة على مراقبة نمو الأرباح والمبيعات عبر السنوات (من 2013 إلى 2016)، مع تحديد الانحرافات المالية واللحظات الحرجة في أداء الشركة.
لوحات التحكم (Dashboards):
يتضمن المشروع تقارير تفاعلية مصممة بدقة لتخدم اتخاذ القرار:
لوحة ملخص المبيعات: توفر رؤية شاملة للمبيعات والكميات حسب المناطق.
لوحة الربحية: تركز على العلاقة بين التكاليف والأرباح وتفاصيل التكاليف حسب المدينة.
لوحة التفاصيل: تتيح البحث العميق (Drill-down) للوصول إلى تفاصيل المدن وأنماط التغليف والطرود.
التقنيات والأدوات المستخدمة:
أداة التحليل وتصور البيانات: Microsoft Power BI.
القياسات التحليلية: استخدام معادلات DAX لاستخراج مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتحليل الربحية بدقة.
تحليل البيانات المتقدم: لغة DAX (Data Analysis Expressions) للقياسات الحسابية المعقدة (Calculated Measures & KPIs).
مصدر البيانات: قاعدة بيانات Wide World Importers (WWI).
مصدر البيانات: WWI Enterprise Sample Database.
الهدف من المشروع:
توفير أداة استراتيجية لـ Wide World Importers تتيح للمحللين والإدارة تتبع المبيعات لحظة بلحظة، تحديد المنتجات الأكثر ربحية، وتحسين توزيع الموارد بناءً على الأرقام بدلاً من التقديرات.
