بناء خط معالجة بيانات المبيعات باستخدام Python وDuckDB وdbt

منذ أسبوعين

اطلب عمل مماثل

عرض العمل

الوصف

نبذة عن المشروع

تصميم وتنفيذ خط معالجة بيانات (ETL Pipeline) لبيانات فرص المبيعات باستخدام Python وDuckDB وdbt، بهدف تحويل البيانات الخام إلى نماذج منظمة وجاهزة للتحليل.

الأدوات والتقنيات المستخدمة
- Python لتحميل البيانات والتعامل مع ملفات CSV.
- DuckDB لتخزين البيانات وتنفيذ الاستعلامات التحليلية.
- SQL لتنفيذ عمليات تحويل البيانات.
- dbt Core وdbt-duckdb لبناء نماذج البيانات وتنظيم التحويلات.

أبرز مراحل التنفيذ
- تحميل بيانات فرص المبيعات من ملفات CSV.
- تنظيم البيانات وتجهيزها للمعالجة.
- بناء نماذج مرحلية باستخدام dbt.
- إنشاء نماذج الأبعاد والحقائق لدعم التحليل.
- تنظيم العلاقات بين الجداول وتوثيق مسار البيانات باستخدام dbt Docs.
- مراجعة نماذج البيانات والتأكد من تنفيذ التحويلات بنجاح.

النتيجة النهائية

خط معالجة بيانات منظم يحول بيانات المبيعات الخام إلى نماذج تحليلية، مع توثيق العلاقات بين الجداول لتسهيل فهم بنية البيانات وتتبع مراحل التحويل.