تنظيف وتحويل الداتا الخام (Raw Data) وتحويلها من شكل غير منظم ومليان أخطاء، لبيانات نظيفة ومهيكلة وجاهزة للتحليل بشكل فوري.

في المشروع ده ركّزت على أتمتة تنظيف وتحويل الداتا الخام (Raw Data) وتحويلها من شكل غير منظم ومليان أخطاء، لبيانات نظيفة ومهيكلة وجاهزة للتحليل بشكل فوري.

اللي اشتغلت عليه كان كالتالي:

* استخدمت ARRAYFORMULA عشان أطبق المعادلات على آلاف الصفوف مرة واحدة بشكل تلقائي، وبدون ما أكرر أي خطوات مع كل تحديث للداتا.

* عملت تصنيف ذكي باستخدام REGEXMATCH، بحيث يتم التعرف على الكلمات المفتاحية وتصنيف مشاكل العملاء (After-sales issues) بشكل أوتوماتيك بدل الفرز اليدوي.

* جهزت الداتا بالكامل لتكون متوافقة مع أدوات التحليل زي Pivot Tables وLooker Studio، من خلال تنظيم التواريخ، الأكواد، و الـ Status بشكل صحيح.

* بنيت نظام Data Cleaning يراجع القيم ويكتشف أي بيانات ناقصة أو غير صحيحة ويعالجها بشكل تلقائي.

النتائج كانت واضحة جدًا:

* بمجرد Copy/Paste للداتا الخام، يتم تنظيفها وتصنيفها في أقل من ثانية.

* تقليل كبير جدًا في الأخطاء البشرية الناتجة عن التصنيف اليدوي.

* تسريع مرحلة تجهيز التقارير بشكل ملحوظ، لدرجة إن الوقت بين “تجميع الداتا” و“عرض النتائج” قل بنسبة وصلت لـ 95%.

المشروع ده أثبت قد إيه الأتمتة ممكن تختصر وقت ومجهود كبير وتخلي الشغل أدق وأنضف.