يتمحور هذا المشروع حول استغلال قوة SQL في تحويل قواعد البيانات المصرفية الضخمة إلى مستودع للمعلومات الاستراتيجية. تم تصميم المشروع لاستخراج الأنماط السلوكية للعملاء وتقييم أداء الخدمات عبر استعلامات متقدمة، مما يربط بين هيكلة البيانات (Database Schema) والنتائج التحليلية لدعم اتخاذ القرار.
الدور التقني لـ SQL في المشروع
لم تكن SQL مجرد أداة لاسترجاع البيانات، بل كانت المحرك الأساسي لكافة مراحل التحليل:
-تكامل البيانات (Data Integration): استخدام استعلامات الـ JOIN المعقدة لربط جداول العملاء، الحسابات، المعاملات، وفروع البنك، مما أتاح رؤية 360 درجة لكل خدمة.
-استخراج المؤشرات (Aggregation & Grouping): تنفيذ دوال التجميع (SUM, COUNT, AVG) عبر GROUP BY لاستخراج إحصائيات دقيقة، مثل تحديد أن 83% من الطلبات تتركز في "دفع الفواتير"، وحصر نسبة الطلبات المرفوضة بـ 13.4%.
-تحليل السلوك التشغيلي: استخدام الـ Filtering المتقدم (WHERE, HAVING) لاكتشاف تركز 75.5% من العمليات في فرع شيكاغو، وتحديد أن 42.3% من أنشطة العملاء هي مجرد استعلام عن الرصيد.
-هندسة الخصائص (Feature Engineering): كتابة استعلامات مخصصة لإنشاء متغيرات جديدة (مثل حساب متوسط رصيد العميل أو عدد طلباته)، وهي البيانات التي تم تمريرها لاحقاً لنماذج تعلم الآلة.
النتائج التشغيلية المستخرجة عبر SQL:
-أداء الخدمات: كشفت الاستعلامات أن 42.5% من طلبات الخدمات ما زالت "قيد التنفيذ"، مما يستوجب مراجعة فورية لجداول الـ Service_Request.
-النمط الديموغرافي: أظهرت نتائج الاستعلامات أن فئة كبار السن هي الأكثر استخداماً للخدمات، بناءً على ربط الـ DOB (تاريخ الميلاد) مع جدول المعاملات.
-سلوك الدفع: التحليل الإحصائي عبر SQL أكد سيطرة النقد (55.7%) كأداة دفع رئيسية، مما يوفر بيانات قيمة لمديري الأفرع لإعادة النظر في استراتيجية التحول الرقمي.
التوصيات المبنية على استعلامات SQL:
-تحسين كفاءة المعالجة: تطوير Stored Procedures لأتمتة معالجة الطلبات التي استوفت شروط "الأهلية" (قيمة الرصيد والخدمة) لتقليل نسبة الـ 42.5% المعلقة.-
-إدارة المخاطر: إنشاء Views متخصصة لمراقبة العمليات المرفوضة بشكل لحظي (Real-time Monitoring) للوقوف على أسباب الرفض (13.4%) وتقليلها.
-تحسين الأداء: استخدام Indexing على الأعمدة الأكثر استعلاماً مثل (CUSTOMER_ID, BRANCH_ID, SERVICE_TYPE) لتسريع استخراج التقارير.
الـ Insights (الرؤى المستخلصة):
-المسؤولية الكاملة (Data Integrity): الربط المحكم بين Service_Request و Employees عبر SQL يضمن تتبعاً كاملاً لكل موظف وعلاقته بالخدمات المرفوضة أو المعلقة.
-تمركز الأداء: البيانات أثبتت أن "فرع شيكاغو" ليس فقط الأكثر نشاطاً، بل هو المصدر الأكبر لبيانات التدريب الخاصة بالنماذج التنبؤية.
-الاستراتيجية القائمة على البيانات: بفضل هيكلة SQL القوية، أصبح البنك قادراً على اتخاذ قرارات مبنية على (قيمة الخدمة، الرصيد، والعمر) بدلاً من التوقعات العامة.
