Advanced Revenue Analysis & Root Cause Dashboard using Power BI

- الهدف:

بناء نظام تحليلي متكامل لفهم أداء الإيرادات عبر 17 سنة (1999–2015)، مع التركيز على:

تحليل النمو السنوي (YOY)

مقارنة الأداء بالسنة السابقة

تحليل الأداء التراكمي (Running Total %)

اكتشاف أسباب الانخفاض في سنوات معينة

تحديد المناطق والقطاعات المؤثرة على الأداء

لم يكن الهدف مجرد عرض الإيرادات، بل إنشاء لوحة تحكم تساعد الإدارة على فهم لماذا تغير الأداء؟

- التحدي:

البيانات موزعة بين عدة جداول (مبيعات – منتجات – مناطق – تواريخ)

الحاجة لحساب مؤشرات زمنية متقدمة (Time Intelligence)

وجود سنوات بانخفاض حاد مثل 2009 (-35%)

ضرورة الوصول إلى السبب الجذري (Root Cause) وليس الاكتفاء بالمؤشر العام

الحل:

? 1️⃣ تصميم نموذج بيانات احترافي (Star Schema)

Fact Table للمبيعات والوحدات

Dim-Product

Dim-Region

إنشاء جدول Calendar مخصص بالكامل لدعم Time Intelligence

بناء علاقات One-to-Many صحيحة لضمان دقة الحسابات

2️⃣ تطوير معادلات DAX متقدمة

تم إنشاء Measures احترافية تشمل:

Year Over Year (YOY)

VRV YOY

%YOY

Running Total %

Running Total % Last Year Advanced

SAMEPERIODLASTYEAR

DATESYTD

ALLEXCEPT للتحكم المتقدم في الفلاتر

3️⃣ إنشاء صفحة تحليل السبب الجذري (Root Cause Analysis)

تم تصميم صفحة تفاعلية تسمح بـ:

تحديد الشهر المؤثر على الانخفاض

تحديد الـ Segment المتسبب

تحديد الـ Manufacturer المسؤول

تحليل الانخفاض تدريجيًا حتى الوصول للسبب الحقيقي

- النتائج:

✔ اكتشاف أن بعض الانخفاضات السنوية لم تكن عامة، بل مرتبطة بقطاع أو منطقة معينة

✔ تحليل سنة 2009 التي شهدت انخفاضًا يقارب -35% وتحديد مصادر التأثير

✔ توفير لوحة تحكم تفاعلية تقلل وقت التحليل من ساعات إلى دقائق

✔ تمكين متخذ القرار من رؤية الاتجاهات الشهرية والربعية بوضوح

✔ تحسين دقة المقارنات الزمنية باستخدام Time Intelligence بدل الحسابات اليدوية

? الأدوات المستخدمة:

Power BI

Power Query

DAX (Advanced Time Intelligence)

Data Modeling (Star Schema Design)