مستشار مهندس ذكاء الأعمال

الوصف الوظيفي

1- النمذجة الدلالية وطبقة المقاييس في Looker: تصميم وصيانة نماذج LookML (العروض، الاستكشافات، الجداول المشتقة).

تحديد مقاييس الأعمال والأبعاد والحسابات المتسقة.

تنفيذ المقاييس القابلة لإعادة الاستخدام والربط والوعي بالتجميع.

تحسين النماذج الدلالية للأداء وقابلية الاستخدام.

مواءمة التعريفات الدلالية مع هندسة البيانات وأصحاب المصلحة في الأعمال.

النتائج:

نماذج LookML دلالية مُحوكمة ومتوافقة مع مجالات الأعمال.

استكشافات معتمدة بمقاييس وأبعاد موحدة.

توثيق تعريفات المقاييس ومنطق الأعمال.

مخرجات تحسين أداء الطبقة الدلالية.

2- تطوير لوحات المعلومات والتقارير: تصميم وتطوير لوحات معلومات وتقارير تفاعلية في Looker.

ترجمة متطلبات الأعمال إلى تصورات واضحة وقابلة للتنفيذ.

تطبيق أفضل ممارسات التصور لقابلية الاستخدام والسرد القصصي.

تنفيذ مرشحات لوحات المعلومات والتنقل التفصيلي والوصول على مستوى المستخدم.

صيانة وتحسين لوحات المعلومات الحالية بناءً على الملاحظات.

النتائج:

لوحات معلومات وتقارير Looker جاهزة للإنتاج.

معايير وقوالب تصميم لوحات المعلومات.

3- تمكين ذكاء الأعمال الذاتي: تمكين مستخدمي الأعمال من استكشاف البيانات باستخدام استكشافات Looker المعتمدة.

تصميم نماذج دلالية سهلة الاستخدام لتقليل الاعتماد على SQL المخصص.

تقديم التدريب والعروض التوضيحية وإرشادات أفضل الممارسات للمستخدمين.

تحديد ضوابط حوكمة البيانات لتحليلات الخدمة الذاتية.

النتائج:

استكشافات Looker جاهزة للخدمة الذاتية مع حقول معتمدة.

مواد تمكين المستخدمين (أدلة إرشادية، عروض تدريبية).

تقليل تراكم التقارير المخصصة.

مقاييس التبني ورؤى الاستخدام.

4- الطبقة الدلالية في قاعدة البيانات وتطوير SQL: كتابة وتحسين استعلامات SQL المعقدة لحالات استخدام التحليلات.

التحقق من دقة البيانات والتجميعات ومنطق الأعمال.

التعاون مع مهندسي البيانات لتحسين الجداول والأقسام والنماذج.

استكشاف وحل التناقضات في البيانات ومشكلات الأداء.

النتائج:

منطق SQL محسّن يدعم نماذج ولوحات معلومات Looker.

نتائج التحقق من الاستعلامات والمطابقة.

5- العمليات والمراقبة والتحسين المستمر: مراقبة أداء لوحات المعلومات واستخدامها وأعطالها.

صيانة دورة حياة محتوى Looker (التطوير والإنتاج).

تنفيذ ضوابط الوصول وتنظيم المحتوى.

التحسين المستمر للنماذج ولوحات المعلومات بناءً على تحليلات الاستخدام.

النتائج:

بيئة Looker مستقرة وعالية الأداء.

تقارير الاستخدام والتبني.

المتطلبات:

• خبرة تزيد عن 5 سنوات كمهندس ذكاء أعمال.
• المهارات المطلوبة التقنية/الإدارية:
• خبرة في BigQuery أو مستودعات البيانات السحابية الأخرى.
• إتقان قوي لـ SQL (إلزامي).
• خبرة عملية في Looker وLookML.
• خبرة في بناء لوحات معلومات المؤسسات والطبقات الدلالية.
• فهم متين لمفاهيم مستودعات البيانات ونمذجة التحليلات.
• القدرة على العمل عن كثب مع مهندسي البيانات وأصحاب المصلحة في الأعمال.
• [اختياري] PowerBI وأدوات ذكاء الأعمال الأخرى.
• درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو تقنية المعلومات أو نظم المعلومات أو مجال ذي صلة.

مُصنّف كـ: looker، lookml، powerbi، SQL