الرقم الذي يظهر في لوحة معلومات Power BI لا يبدأ من Power BI نفسه.
فخلف كل رقم نراه في لوحة معلومات رحلة متكاملة من العمل على البيانات، تبدأ قبل مرحلة العرض البصري بوقت طويل، وتمر بعدة مراحل تؤثر بصورة مباشرة في جودة النتيجة النهائية وموثوقيتها.
تبدأ الرحلة من مصدر البيانات (Source)، وهنا يبرز أول سؤال مهم:
هل المصدر المستخدم هو المصدر الصحيح والمعتمد؟
فحتى أفضل عمليات التحليل لن تنتج نتيجة موثوقة إذا كانت البيانات مأخوذة من مصدر غير معتمد أو غير محدث.
بعد ذلك تأتي مرحلة تنظيف البيانات (Cleaning)، حيث تتم معالجة المشكلات الشائعة مثل تكرار السجلات، واختلاف طريقة كتابة القيم، والحقول الناقصة، والتنسيقات غير المتسقة.
لكن وجود البيانات وتنظيفها لا يعني بالضرورة أنها أصبحت جاهزة للاستخدام.
وهنا تأتي مرحلة التحقق من البيانات (Validation)، للتأكد من أن القيم تتوافق مع قواعد العمل والتعريفات المعتمدة للمؤشرات؛ فقد تكون القيمة موجودة من الناحية التقنية، لكنها لا تعكس المفهوم المطلوب قياسه بصورة صحيحة.
ثم ننتقل إلى نمذجة البيانات (Data Modeling)، حيث يتم تنظيم الجداول وبناء العلاقات بينها بالشكل الصحيح، بما يضمن أن عمليات التحليل والحساب تعمل ضمن نموذج واضح ومترابط.
بعدها تبدأ مرحلة بناء المقاييس والحسابات باستخدام DAX.
وهنا تظهر نقطة بالغة الأهمية:
المعادلة الصحيحة تقنيًا لا تعني بالضرورة وجود مؤشر صحيح.
فقد تكون معادلة DAX مكتوبة بصورة سليمة تمامًا، لكن إذا كان تعريف المؤشر غير واضح، أو كانت البيانات التي تغذيه غير موثوقة، فإن النتيجة النهائية ستظل بحاجة إلى مراجعة.
ثم تأتي مرحلة التصور البصري للبيانات (Visualization).
والهدف هنا ليس زيادة عدد الرسوم والمخططات داخل لوحة المعلومات، بل اختيار الشكل الذي يساعد المستخدم على فهم السؤال والإجابة عنه بصورة أسرع وأوضح.
وفي النهاية تصل الرحلة إلى أهم محطة:
القرار (Decision).
فالهدف الحقيقي من لوحة المعلومات ليس عرض الأرقام فحسب، وإنما تحويل البيانات إلى معلومات واضحة وموثوقة تساعد على فهم الواقع، وتدعم عملية اتخاذ القرار.
ويمكن تلخيص هذه الرحلة في المسار التالي:
Source → Cleaning → Validation → Modeling → DAX → Visualization → Decision
وكلما ارتفعت جودة المراحل الأولى، زادت الثقة بما يظهر في المرحلة الأخيرة.
لذلك، فإن بناء لوحة معلومات ناجحة لا يبدأ باختيار الرسم المناسب أو كتابة معادلة DAX، بل يبدأ من جودة البيانات ومصدرها وتعريف المؤشرات التي تعتمد عليها.
للاطلاع على المنشور الأصلي والاستزادة عبر LinkedIn:
https://lnkd.in/p/d-dAidM6
المصدر: منشور للأستاذ عبدالخالق الشديدي عبر LinkedIn.
