بناء نظام ETL لأتمتة معالجة بيانات المبيعات وتحليلها (Python & SQL)

في هذا المشروع، قمت بمحاكاة مشكلة واقعية تواجه الشركات، وهي الحاجة لتحويل بيانات المبيعات الخام وغير المنظمة إلى قاعدة بيانات جاهزة للتحليل واتخاذ القرار.

ما قمت بتنفيذه تقنياً:

Extract (الاستخراج): بناء سكربت Python لسحب البيانات من ملفات CSV متعددة.

Transform (المعالجة):

تنظيف البيانات وإزالة الطلبات الملغية (Cancelled Orders) والقيم المفقودة (Nulls) لضمان دقة التقارير.

هندسة البيانات (Feature Engineering) وحساب إجمالي الإيرادات (Total Revenue) لكل طلب بناءً على الكمية والسعر.

توحيد صيغ التواريخ (Date Standardization) لتتوافق مع قواعد البيانات.

Load (التحميل): أتمتة إدخال البيانات النظيفة إلى قاعدة بيانات SQL بشكل منظم وآمن.

النتيجة: تحويل البيانات من ملفات عشوائية إلى قاعدة بيانات هيكلية (Structured DB) جاهزة للربط مع أدوات الـ BI مباشرة.

التقنيات المستخدمة: Python, Pandas, SQL (SQLite/PostgreSQL), ETL Pipelines.