Enterprise Sales Intelligence Dashboard | Adidas | Power BI, Power Query & Advanced Data Modeling
تفاصيل العمل
Enterprise Sales Intelligence Dashboard | Adidas | Power BI, Power Query & Advanced Data Modeling
في هذا المشروع، قمت بتصميم وتطوير End-to-End Business Intelligence Solution لتحليل أداء المبيعات لشركة Adidas باستخدام Power BI، مع تطبيق أفضل الممارسات في Data Modeling، Data Transformation، وDAX لبناء نموذج تحليلي احترافي عالي الكفاءة.
Data Engineering & Preparation (Power Query)
بدأت المشروع بتنفيذ مرحلة ETL باستخدام Power Query، حيث قمت بـ:
إجراء Data Profiling لاكتشاف الأخطاء والقيم الشاذة
معالجة القيم المفقودة وتوحيد أنواع البيانات
تحسين جودة البيانات (Data Cleaning & Transformation)
تقليل حجم البيانات لرفع كفاءة الأداء
Data Modeling (Star Schema Architecture)
قمت ببناء Star Schema Model لتقسيم البيانات بشكل احترافي، مما ساعد على تحسين الأداء وسهولة التحليل.
كما قمت بإنشاء Date Table (جدول تاريخ خارجي) باستخدام DAX، لدعم:
Time Intelligence
تحليل الاتجاهات الزمنية (Monthly / Yearly Trends)
Advanced DAX & KPI Development
قمت بتطوير مجموعة من DAX Measures الديناميكية لحساب أهم مؤشرات الأداء (KPIs)، مثل:
Total Revenue
Total Profit
Profit Margin %
Total Quantity
Number of Orders
Return Rate
Average Delivery Time
واعتمدت على:
CALCULATE & Filter Context
ALL / REMOVEFILTERS للتحكم في الفلاتر
Time Intelligence Functions
Dashboard Design & Visual Analytics
قمت بتصميم Dashboard تفاعلية تساعد في تحليل البيانات من زوايا مختلفة، حيث تشمل:
تحليل الأداء حسب Cities & Regions
تحليل حسب Categories & Sub-Categories
تقييم الأداء حسب Customer Segments
تحليل أداء Sales Representatives
متابعة الاتجاهات الشهرية (Revenue & Profit Trends)
UX Optimization & Conditional Formatting
ركزت على تحسين تجربة المستخدم من خلال:
تصميم KPI Cards واضحة وسريعة القراءة
استخدام Dynamic Slicers (Year / Month)
تطبيق Conditional Formatting لعرض:
القيم السلبية والإيجابية
أعلى وأقل أداء
الاتجاهات بشكل بصري واضح
كما حافظت على تصميم بصري متناسق يعكس هوية Adidas.
Performance Optimization
قمت بتحسين الأداء من خلال:
الاعتماد على Measures بدل Calculated Columns
تقليل حجم البيانات
تحسين العلاقات داخل الـ Data Model
Business Impact
من خلال هذا المشروع، تمكنت من:
تحديد المناطق الأعلى والأقل أداءً
اكتشاف فئات تحقق مبيعات عالية ولكن بأرباح منخفضة
دعم اتخاذ قرارات استراتيجية مثل تحسين التسعير وتوزيع الموارد