البيانات والتحليلاتالحالة: تجريبي
لوحة تحكم مالية مع محلل بيانات بالذكاء الاصطناعي
التحدي
كانت الأرقام المالية وأرقام المبيعات موزّعة على عدة قواعد بيانات وجداول حقائق صعبة القراءة. واحتاجت الإدارة إلى عرض حي موحّد وإجابات عن أسئلة عَرَضية دون كتابة SQL.
التقنيات
- Python
- FastAPI
- SQL Server
- LLM-Agent (Text-to-SQL)
- MCP
- React
- Docker
المتطلبات
- وصول للقراءة فقط بشكل صارم إلى قواعد بيانات الإنتاج
- قائمة الأرباح والخسائر، الموازنة/الفعلي/السنة السابقة، مراكز التكلفة والتوقعات
- طرح الأسئلة على البيانات بلغة طبيعية
- تشغيل دون اتصال على آلة افتراضية بلقطة بيانات
- لا بيانات اعتماد ولا بيانات أعمال في الكود
المنهجية
- 01واجهة خلفية بحارس تقني للقراءة فقط على اتصال قاعدة البيانات
- 02طبقة تجميع لقائمة أرباح وخسائر صحيحة الإشارة من مكعب البيانات
- 03وكيل ذكاء اصطناعي بأداة تحويل النص إلى SQL وتعريف بالمخطط
- 04لوحة معلومات بأربعة عشر فصلًا ومرشّحات عامة وإشارات مرجعية وتصدير PDF/CSV
- 05خادم MCP لعملاء الذكاء الاصطناعي؛ حزمة Docker بقاعدة بيانات محلية وتحقق بدقة السنت