Epsilon AI Academy Egypt

فاكر أول Dashboard عملتها؟
أنا فاكر كويس...

قعدت ساعات طويلة أختار الألوان المناسبة، وأجرب أشكال مختلفة للـ Charts، وأضيف Filters وتفاعلات، وأراجع التصميم مرة واثنين وعشرة.
وكل ما أبص عليها كنت مقتنع إنها تحفة فنية.
كنت شايف إن دي Professional Dashboard بكل المقاييس.
لحد ما في يوم حد بص عليها وسألني سؤال بسيط جدًا:
"إنت متأكد إن الأرقام دي صحيحة؟"
ساعتها اكتشفت حاجة مهمة...
إني كنت مركز على كل حاجة في الـ Dashboard إلا أهم حاجة فيها.
كنت مهتم بالشكل أكثر من البيانات.
ومهتم بالـ Visuals أكثر من الـ Business Logic.
ومهتم بالتصميم أكثر من جودة ودقة المعلومات.

ومن هنا اتعلمت واحد من أهم الدروس في مجال البيانات:

الـ Dashboard مش هدفها تبهر الناس...
هدفها تساعد الناس تاخد قرار صح
مفيش مدير هيهتم قد إيه التصميم جميل لو أرقام المبيعات غلط.

ومفيش صاحب شركة هيقتنع بالـ Dashboard لو الـ KPIs متحسبه بطريقة غير صحيحة.

ومفيش Decision Maker هيعتمد على تقرير شكله رائع لكن نتائجه غير موثوقة.

ومع الوقت اتعلمت درس تاني مهم جدًا...
إن الـ Visuals الكتيرة مش معناها Dashboard أفضل.

بالعكس.
أحيانًا أكتر Dashboard بتسبب مشاكل هي اللي فيها عشرات الـ Charts والألوان والمؤشرات لدرجة إن المستخدم يضيع وميوصلش للمعلومة اللي محتاجها.

يعنى ببساطة قبل ما تبني أي Dashboard لازم تسأل نفسك:
• مين هيستخدمها؟
• هو بيحاول يجاوب على إيه؟
• إيه القرار اللي محتاج ياخده؟
• إيه أهم KPIs بالنسباله؟
• وإيه المعلومات اللي فعلًا هتساعده ياخد قرار أفضل؟

لأن الـ CEO مش بيدور على نفس المعلومات اللي بيدور عليها مدير المبيعات.
ومدير العمليات مش مهتم بنفس التفاصيل اللي تهم المدير المالي.

كل Stakeholder ليه أهداف مختلفة... وبالتالي محتاج Dashboard مختلفة.

علشان كدة أفضل Dashboard هي اللي تقدر في ثواني توصل للمستخدم:
✔️ ايه اللى بيحصل ؟
✔️ وبيحصل ليه ؟
✔️ وهل فى مشكلة؟
✔️ وايه القرار الصح اللى ممكن ياخده ؟

علشان كده لو أنت لسه في بداية رحلتك في Data Analysis أو Power BI، افتكر الترتيب ده دايمًا:

✅ البيانات لازم تكون نظيفة وصحيحة

✅ الحسابات والـ Business Logic لازم تكون سليمة

✅ النتائج لازم تكون منطقية ومتوافقة مع الواقع

✅ فهم الـ Business Requirements والـ Stakeholders

✅ تصميم Dashboard بسيطة وواضحة ومركزة على القرار

✅ وبعد كل ده ييجي دور الألوان والشكل النهائي

لأن الحقيقة اللي بيتعلمها كل Data Analyst عاجلًا أو آجلًا هي:
"الناس بتشتري الثقة في البيانات... مش جمال الـ Dashboard."

ودى كانت واحدة من أهم الدروس اللي اتعلمتها في بداية رحلتي مع البيانات وتحليل الأعمال.

وأنت؟
لو عندك Dashboard اشتغلت عليها في مشروع حقيقي أو مشروع تدريبي، شاركها في التعليقات.

خلينا نشوف أفكار مختلفة، ونتعلم من بعض، ونتناقش:
حتى لو لسه في بداية الطريق.

مستنيين نشوف شغلكم وتجاربكم 👇

Epsilon AI Academy
من الـ Data إلى الـ AI

#سلسلة من خبرات المهندسين في سوق العمل..
من رحلة المهندس علي بكر Senior Data Analyst at Epsilon AI

قبل ما تسأل الناس وتجاوبك بناءً على تجربتها :
“أخد الدبلومة دي ولا لأ؟”
اسأل نفسك الأول:

• هدفي إيه من الكورس؟ (أول شغل؟ ترقية؟ Career Shift؟)

• مستوايا الحالي إيه؟ Beginner ولا عندي أساسيات؟

• عندي وقت قد إيه ألتزم بيه أسبوعيًا؟

• هل الكورس فيه مشاريع وتطبيق عملي هتفيدنى وهقدر ألتزم بيها ؟

• هل المحتوى مناسب لمستوايا ولا متقدم زيادة؟

• إيه الوظائف أو الفرص اللي الكورس ده ممكن يفتحها؟

• هل عندي المتطلبات الأساسية للكورس؟

• هل أقدر ألتزم وأكمل ولا هبدأ وأوقف ؟

لأن القرار الصح مش بيبدأ من رأي الناس…
بيبدأ من إنك تفهم نفسك واحتياجك الحقيقي.

مش كل دبلومة مناسبة لكل شخص، ومش كل ترشيح مناسب لظروفك.
اعرف أنت رايح فين الأول… وبعدها اختار الطريق.
ولو تايه ومش عارف تختار كلمنا دلوقتى على رقم 01122885566
او سجل فى الفورم 👇🏻
https://zurl.co/zefvu
وهيبقى معاك شخص فاهم يساعدك توصل للطريق الصح

ابسلون معاك من الـ Data للـ AI…