متخصص في الذكاء الاعتيادي الأعلى في الأعمال الذكية

Param Info Computer Services

الخبرة: 7+ سنوات

الإشعار: الحد الأقصى 10 أيام

الموقع: أبوظبي (في الموقع)

المهارات المطلوبة:

Power BI (إلزامي) | Qlik, Tableau (من الجيد أن يكون موجودًا)
استعلامات SQL المتقدمة، تحسين
تخزين البيانات: Snowflake، Star & Snowflake schema، OLAP
أدوات ETL: Azure Data Factory (ADF)، DBT، Informatica، SSIS
الأتمتة: Power Automate، Power Apps
تحسين DAX باستخدام DAX Studio، Tabular Editor، Power BI Helper
DevOps & التحكم في الإصدار: GitLab
التعاون القوي مع أصحاب المصلحة وخبرة تحليل BI

المهارات المفضلة:

التعرض لصناعة النقل البحري / الموانئ / اللوجستيات / الشحن
تحليل البيانات المالية & تطوير مؤشرات الأداء الرئيسية
الشهادات في Power BI أو نمذجة البيانات

وصف الوظيفة:

دور أخصائي ذكاء الأعمال الأول ذو أهمية بالغة في منظمتنا، حيث يعمل كخبير BI متكامل. تشمل مسؤولياتهم تصميم وتطوير وصيانة حلول ذكاء الأعمال لدينا. سيفتح المرشح المثالي الفجوة بين هندسة البيانات وتحليل الأعمال، مما يضمن أن بياناتنا دقيقة وسهلة الوصول إليها وتستخدم لتسهيل اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

المسؤوليات الرئيسية:

• خبرة مثبتة في تطوير حلول ذكاء الأعمال باستخدام Power BI (Qlik و Tableau من الجيد أن يكون موجودًا). يجب أن يكون المورد خبير BI متكامل
• مهارات SQL قوية لاستعلام البيانات، والتلاعب، والتحسين.
• خبرة مع أدوات ETL مثل Informatica، DBT أو تقنيات معادلة.
• معرفة Microsoft Azure Data Factory (ADF) لدمج البيانات وتنظيمها.
• خبرة في العمل مع مستودع بيانات Snowflake لتخزين البيانات واسترجاعها.
• الإلمام بممارسات DevOps وأنظمة التحكم في الإصدار مثل GitLab
• القدرة على العمل مع مجموعات بيانات كبيرة وتطبيق تقنيات نمذجة البيانات.
• معرفة مفاهيم تخزين البيانات، والنمذجة البعدية، ودمج البيانات
• مهارات تحليل وحل المشكلات ممتازة.
• مهارات اتصال وعرض قوية.
• القدرة على العمل بشكل تعاوني في فريق ومع مختلف أصحاب المصلحة.
• معرفة بأفضل الممارسات لتصور البيانات.
• شهادات ذات صلة في Power BI أو نمذجة البيانات (اختياري).

تحليل ذكاء الأعمال::

• التعاون مع أصحاب المصلحة لفهم متطلبات الأعمال وترجمتها إلى حلول ذكاء الأعمال.
• تطوير لوحات معلومات وتقرير مرئية جذابة باستخدام Power BI (Qlik، و Tableau من الجيد أن يكون موجودًا)
• إجراء تحليل البيانات، وتحديد الاتجاهات، وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ لدعم استراتيجيات الأعمال.
• إجراء تحليل مخصص وتنقيب بيانات للإجابة على أسئلة الأعمال المعقدة.
• مراقبة وتحسين أداء حلول ذكاء الأعمال باستمرار لضمان دقة وموثوقية البيانات.
• هندسة البيانات:
• تصميم وتطوير وصيانة عمليات ETL باستخدام أدوات مثل Informatica، DBT، Microsoft ADF أو تقنيات معادلة.
• استخراج وتحويل وتحميل البيانات من مصادر مختلفة إلى مستودع بيانات Snowflake (أو ما يعادله) أو بحيرة بيانات
• استخدام Microsoft Azure Data Factory (ADF) لتنظيم أنابيب البيانات وسير العمل.
• تنفيذ فحوصات جودة البيانات وتطوير إجراءات تنظيف البيانات وإثرائها.
• التعاون مع الفرق متعددة الوظائف لضمان تكامل البيانات ومزامنتها عبر الأنظمة.
• تطوير وصيانة نماذج البيانات، والمخططات، وقواميس البيانات لدعم التقارير والتحليلات.
• المجال البحري والمفاهيم المالية (المفضلة):
• امتلاك فهم جيد لصناعة النقل البحري ومصادر بياناتها ذات الصلة، والعمليات، والتحديات.
• الإلمام بالمفاهيم المالية مثل الإيرادات، والمصروفات، والربحية، والتقارير المالية.
• القدرة على تحليل البيانات المالية وتطوير مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لتحليل الماليات.
• فريق هندسة البيانات:
• التعاون مع مهندسي البيانات لضمان التكامل السلس للبيانات من مصادر مختلفة إلى منصة ذكاء الأعمال ومناقشة عمليات الاستخراج، والتحويل، والتحميل (ETL).
• محللو الأعمال: التواصل المنتظم مع محللي الأعمال لفهم متطلباتهم المحددة في التقارير والتحليلات وتزويدهم بالحلول اللازمة لذكاء الأعمال.
• علماء البيانات: التفاعل مع علماء البيانات لمشاركة رؤى البيانات والنماذج لمشاريع التحليلات المتقدمة وتعلم الآلة.
• المستخدمون النهائيون: تقديم التدريب والدعم وجمع الملاحظات من المستخدمين النهائيين لضمان قدرتهم على استخدام أدوات ذكاء الأعمال بشكل فعال ولدمج مدخلاتهم في تحسين تجربة المستخدم.
• مديرو المشاريع: التعاون مع مديري المشاريع في المشاريع المتعلقة بذكاء الأعمال لضمان تسليمها في الوقت المحدد وضمن النطاق.
• فرق التدريب والتطوير: التنسيق مع فرق التدريب والتطوير لإنشاء وتقديم برامج تدريب للمستخدمين النهائيين وأصحاب المصلحة حول كيفية استخدام أدوات ذكاء الأعمال بشكل فعال.
• 
  

المهارات المطلوبة:

ذكاء الأعمال & تصور البيانات:

• Power BI
• Excel Services
• Deneb
• Pureviz
• Figma

نمذجة البيانات & التخزين:

• Star Schema
• نموذج Snowflake المعقد (النماذج الهجينة)
• نماذج البيانات المنطقية والفيزيائية
• نموذج OLAP
• مستودعات البيانات الوصفية
• Snowflake

ETL & تكامل البيانات:

• Azure Data Factory (ADF)
• DBT
• SSIS
• Power Automate
• Power Apps

تحسين DAX وكفاءة الأداء:

• DAX Studio
• Tabular Editor
• Power BI Helper

المؤهلات التعليمية والتقنية:

درجة البكالوريوس في مجال ذي صلة (مثل علوم الكمبيوتر، نظم المعلومات).

مهارات اللغة:

الإنجليزية إلزامية

العربية من الجيد أن تكون موجودة