İkinci məqaləmiz olaraq "data analitikası" haqqında yazmağa qərar verdim. Bu məqalədə öz fikirlərim ilə yanaşı, bu haqda digər şəxslərin məqalələrindən də istifadə etmişəm. Sonunda həmin məqalələrin tam mətnini paylaşacam. Deməli belə başlayaq......
İlk sualımız: data nədir?
Birinci məqaləmizdə qeyd etmişdik ki, müəssisələrdə büdcə hazırlamaq, investisiya qoyuluşlarını həyata keçirmək və nəhayət istənilən məsələ ilə bağlı düzgün qərar vermək üçün ilk öncə müəyyən informasiyaya sahib olmalıyıq. Bəs bu informasiya necə yaranır və qərarvermə prosesində rolu nədən ibarətdir? Əslində data hər yerdədir, Müasir dövrdə hər addımımızda müəyyən növ informasiya yaranır. Lakin onlar özlüyündə heç bir əhəmiyyət daşımır. Çünki informasiya əldə edildikdən sonra qruplaşdırılır, təmizlənir, ümumiləşdirilərək daha optimal hala salınır və sonda ondan istifadə edərək müxtəlif göstəricilər hesablanır. Biz həmin göstəricilər vasitəsilə müxtəlif problemlərin həlli üçün təhlillər apara, analizlər edə və müxtəlif modellər hazırlaya bilirik. Müasir dövrdə demək olar ki, hər gün çox böyük həcmdə informasiya formalaşır. Əsas məsələ bu məlumatlardan istifadə edərək düzgün nəticələrə gəlməkdir. Deməli data qərar vermə prosesi üçün lazım olan informasiyadır.
Data analitikası nədir?
Data analitikası müasir metodlar və proqram təminatından istifadə edərək yığılmış informasiyanın düzgün formaya salınmasını, qruplaşdırılmasını, statistik göstəricilərin hesablanmasını, datanın təhlilini, vizuallaşdırılmasını və müxtəlif modellərin qurulmasını əhatə edən sahədir. Müasir dövdə data analitik ən vacib peşələrdən biridir. Biz işimizdə data analitikasını tətbiq etməklə:
- fəaliyyətimizi daha yaxşı qura,
- perspektivləri müəyyən edə,
- gələcəyə doğru optimal qərar verə,
- baş verən dəyişikliklərə daha tez reaksiya verə,
- müxtəlif amillərin təsirini opertiv aşkarlaya,
- gəlirlərimizi artıra və xərclərimizi düzgün bölüşdürə bilərik.
Data analitikası harda tətbiq olunur?
Data analitikasının tətbiq olunduğu sahələrə aşağıdakıları misal göstərə bilərik.
Satış analitikası – Sales Analytics
Maliyyə analitikası– Financial Analytics
Matketinq analitikası–Marketing Analytics,
HR analitikası– HR Analytics.
Cinayət analitikası- Crime Analytics.
Tibbi analitika- Medical Analytics.
Cinayət analitikası- Crime Analytics.
Tibbi analitika- Medical Analytics.
1. Bank və kredit təşkilatlarında data analitikasının tətbiqi.
Bank və kredit təşkilatlarında data analitikası-müştərilərə ilk dəfə kredit verərkən risk dərəcəsinin müəyyən edilməsi, digər risk analizlərinin aparılması, risklərin idarə edilməsi, kredit kartı dələduzlarının, bank anomaliyalarının aşkarlanması, müştəri seqmentasiyasının aparılması və sair məqsədlə tətbiq olunur. Tutaq ki, siz ilk dəfə kredit almaq üçün banka müraciət edirsiniz. Bank əvvəlcə sizə verəcəyi kreditin risk dərəcəsini qiymətləndirir. Bəs o bunu necə edir? Belə ki, sizdən əvvəl bankdan kredit alan bütün müştərilərin məlumatları yığılmışdı. Onlardan kim isə vaxtında kreditini qaytarıb, kimi gecikdirib, kimsə də ümumiyyətlə ödəməyib. Data analitikasından istifadə olunmaqla krediti qaytarmayan və ya gecikdirən müştərilərə qaytarmamasına və ya gecikdirməsinə təsir göstərən bütün faktorlar müəyyənləşdirilir. Bundan sonra bank öz növbəsində bilmək istəyir ki, siz bu müştərilərdən daha çox hansına uyğun gəlirsiniz və bunu sizin kredit tarixçənizi, maliyyə vəziyyətinizi və digər faktorları əvvəlki müştərilərin məlumat bazası ilə müqayisə edərək təyin edir.
Bank və kredit təşkilatlarında data analitikası-müştərilərə ilk dəfə kredit verərkən risk dərəcəsinin müəyyən edilməsi, digər risk analizlərinin aparılması, risklərin idarə edilməsi, kredit kartı dələduzlarının, bank anomaliyalarının aşkarlanması, müştəri seqmentasiyasının aparılması və sair məqsədlə tətbiq olunur. Tutaq ki, siz ilk dəfə kredit almaq üçün banka müraciət edirsiniz. Bank əvvəlcə sizə verəcəyi kreditin risk dərəcəsini qiymətləndirir. Bəs o bunu necə edir? Belə ki, sizdən əvvəl bankdan kredit alan bütün müştərilərin məlumatları yığılmışdı. Onlardan kim isə vaxtında kreditini qaytarıb, kimi gecikdirib, kimsə də ümumiyyətlə ödəməyib. Data analitikasından istifadə olunmaqla krediti qaytarmayan və ya gecikdirən müştərilərə qaytarmamasına və ya gecikdirməsinə təsir göstərən bütün faktorlar müəyyənləşdirilir. Bundan sonra bank öz növbəsində bilmək istəyir ki, siz bu müştərilərdən daha çox hansına uyğun gəlirsiniz və bunu sizin kredit tarixçənizi, maliyyə vəziyyətinizi və digər faktorları əvvəlki müştərilərin məlumat bazası ilə müqayisə edərək təyin edir.
2. Satış müəssislərində data analitikasının tətbiqi.
Data analitikasının tətbiq olunduğu növbəti bir biznes sahəsi satışdır. Belə ki, biz data analitikasından istifadə edərək gələcək dövrə olan satışlarımızı proqnozlaşdıra bilərik. Daha sonra satışın həcminə müvafiq olaraq tələb olunan mal-material ehtiyatının qalığını, istehsalın həcmini və sair planlaşdırırıq.
3. HR analitikası.
HR analitikası müəssisənin kadr heyəti ilə bağlı datanın yığılması və onları analiz edərək müəyyən qərarların qəbul edilməsidir. Bura curn analizini misal göstərə bilərik. Curn analizi əvvəlki işçilər barədə məlumatları toplayaraq onların işi tərk etməsinə təsir göstərən əsas faktorların müəyyən olunmasıdır. Bu faktorlar arasındakı əlaqələrdən istifadə edərək model qururuq və bu bizə yeni işçi işə qəbul olunduğunda işçinin işi tərk edib-etməyəcəyini proqnozlaşdırmağa imkan verir. Bundan başqa biz yığılmış dataları analiz edərək optimal işçi sayını, əmək haqının, mükafatlandırma-bonus sisteminin işçilərin əmək məhsuldarlığına təsirini və sair müəyyənləşdirə bilərik.
4. Büdcənin hazırlanmasında data analitikasının tətbiqi. Büdcənin hazırlanmasında data analitikasının rolu əvəzedilməzdir. Belə ki, büdcənin qabaqcadan hazırlanması üçün mütləq bizdə əvvəlki dövrlərə dair məlumat olmalıdır. Yuxarıda qeyd etdiyimiz kimi satışı proqnoz etdikdən sonra biz buna müvafiq satış, istehsal, mal-material tədarükü, əmək haqqı və digər büdcələri hazırlayırıq.
5. Marketinq tətqiqatlarında data analitikasının tətbiqi.
Data analitikasının ən çox istifadə olunduğu sahə marketinqdir. Analitika
Data analitikasının ən çox istifadə olunduğu sahə marketinqdir. Analitika
- Müştəri seqmentasiyasında,
- müştərilərin demoqrafik özəliklərinin, onların zövq və təlabatlarının, davranış aspektlərinin öyrənilməsində,
- müştərilərdə təlabatların formalaşdırılması, onların əldə saxlanılmasına dair müxtəlif marketinq kampaniyalarının və strategiyalarının hazırlanmasında,
- bazar səbəti,
- çarpaz satış analizlərinin təşkilində və sair tətbiq olunur.
6. Saytlarda, sosial şəbəkələrdə və elektron ticarət əməliyatlarında data analitikasının tətbiqi.
Sosial şəbəkələr, o cümlədən facebook, twitter və digərləri bizim üçün məlumat bazası yaradan əsas mənbələrdəndir. Biz saytlardan aldığımız məlumatlarla (paylaşılan xəbərlərə baxış sayı, şərh bildirmə və sair) müxtəlif hipotez testləri qura, sayt oxuyucalarının maraq və zövqlərini öyrənə bilə, buna müvafiq olaraq saytın reklam siyasətini həyata keçirə və xəbər düzgün təqdim olunması yollarını aşkarlaya bilərik.
Eyni zamanda həmin şəbəkələr hər bir istifadəçi haqqında minlərlə məlumatları yığır. Onların yazdığı rəylər, bəyəndiyi statuslar, oxuduğu postlar və digərlərindən istifadə etməklə istifadəçilərin maraqlarını, onların davranışlarını, zövqlərini müəyyən etmək mümkündür.
7. Telekommunikasiya şirkətlərində data analitikasının tətbiqi. Telekominikasiya şirkətləri datadan ən çox istifadə edən təşkilatlardan biridir. Belə ki, bu şirkətlərdə hər gün minlərlə müştərilər barədə olduqca iri həcmli məlumatlar yığılır. Bu məlumatları analiz edilərək müştərilərin operatoru tərk-edib etməməsi, tərk etməsinə səbəb olan əsas faktorlar müəyyən olunur, daha sonra tərk etməyə meyilli olan digər müştərilərin saxlanması üçün yeni kampaniyalar hazırlanır. Bundan başqa servis keyfiyyətinin artırılmasında, keyfiyyət analizlərində, xətlərin sıxlıq təxminlərində və sair tətbiq olunur.
8. Tibbi analitika.
Səhiyyə və dərman istehsalı sahəsində də data analitikası geniş tətbiq olunur. Buraya yeni dərmanların yaradılması, testdən keçirilməsi, tibbi diaqnozların qoyulması, müalicə proseslərinin müəyyənləşdirilməsi və s misal göstərə bilərik. Məsələn, siz xəstləndikdə və yaxud zədə aldıqda diaqnoz aşağıdakı kimi qoyulur:
- Bütün xəstələrlə bağlı müəyyən məlumat bazası toplanır.
- Həmin məlumatlar minlərlə xəstələrdə araşdırılaraq xəstəliyə təsir göstərən bütün faktorlar müəyyənləşdirilir.
- Buna müvafiq olaraq modellər qurulur və siz həkimə müraciət etdikdə sizdə baş verən proseslər medələ daxil edilərək xəstəliyin nəfdən qaynaqlandığı və ya sizdə hansı xəstəliyin ola bilməsi ehtimalı qabaqcadan qiymətləndirilir.
Əslində data analitikasnının tətbiq olunduğu sahələri yuxarıda göstərilənlərlə məhdudlaşdırmaq olmaz. Çünki data analitikası müxtəlif sosial-iqtisadi tətqiqatların aparılmasında, ictimai rəyin öyrənilməsində, dövlət təşkilatları tərəfindən göstərilmiş xidmət səviyyələrininin ölçülməsində və daha onlarla sahədə tətbiq etmək mümkündür. Gələcək məqalələrimizdə hər biri ilə bağlı geniş məlumat verməyi düşünürük. Habelə daha da irəli gedərək data science, Big data, machine learning (maşın öyrənilməsi), deep learning, Artificial intelligence (süni zəka), modelləşdirmə kimi mövzulara da yer verəcəyik.
Data analitikasının növləri
Təsviri Analitika – “Descriptive Analytics”. Bu analtikanın ilkin mərhələsidir. Təsviri analitikada biz əlimizdə olan məlumatlarla tanış olub, müxtəlif dəyişənlər haqqında məlumatlar əldə edirik. Bu məlumatlardan istifadə edərək müxtəlif göstəricilər hesablayırıq. Başqa sözlə burada əsas məqsəd əlimizdəki məlumatlarla tanış olmaq və ümumiləşdirilmiş göstəriciləri hesablamaqdır. Məs: Əlimizdə bir satış datası vardır. Biz həmin satış datasından istifadə edərək günlük, aylıq orta satışlarımızı, müştərilər, mal-material barədə müxtəlif göstəriciləri hesablaya bilərik.
Data Analitikası 4 hissədən ibarətdir:
Diaqnostik Analitika – “Diagnostic Analytics”. Diaqnostik Analitikada əldə etdiyimiz göstəricilərin müqayisəsini apararaq aralarındakı əlaqələri müəyyən edib, baş verən dəyişikliyə hansı amilin daha çox təsir etdiyini müəyyənləşdiririk. Məsələn, satış datamızda satışların hər hansı ay üzrə artıb-azalmasına təsir göstən amilləri, ümumi mənfəətdə hansı məhsulun payının daha çox olduğunu müəyyənləşdirə bilərik.
Proqnozlu Analitika – “Predictive Analytics”. Data Analitikasının bu mərhələsi, Təsviri və Diaqnostik analitika zamanı əldə edilmiş göstəricilərdən və aralarındakı münasibətlərdən istifadə edərək, gələcəkdə nəyin baş verə biləcəyini əvvəlcədən proqnozlaşdırırıq. Məs: biz satış datamızda əvvəlki ayların satışlarından və onlar arasındakı münasibətlərdən istifadə edərək növbəti aylarda satışın həcminin necə olacağını proqnozlaşdıra bilərik.
Ssenarili Analitika – “Prescriptive Analytics”. Bu data analitikasının sonuncu mərhələsidir. Adından da göründüyü kimi, biz bu mərhələdə gələcəkdə baş verə biləcək problemlərin necə həll olunmasını, hansı addımların atılmasını müəyyən edirik.
Data analitikasının bütün mərhələlərində, o cümlədən, məlumatlarla tanışlıq, göstəricilərin hesablanması, müxtəlif əlaqələrin müəyyən olunmasında rəqəm və hərflərlə yanaşı vizuallaşdırmadan da istifadə olunur. Vizuallaşdırma müxtəlif qrafik və diaqramlardan istifadə etməklə məlumatların təqdim edilməsidir. Vizuallaşdırma analitikanın əsas tərkib hissəsidir. Ondan istifadə etməklə müxtəlif dəyişənlər arasındakı əlaqələri asanlıqla görə və qarşı tərəfə ötürə bilərik.
Data analitikasının bütün mərhələlərində, o cümlədən, məlumatlarla tanışlıq, göstəricilərin hesablanması, müxtəlif əlaqələrin müəyyən olunmasında rəqəm və hərflərlə yanaşı vizuallaşdırmadan da istifadə olunur. Vizuallaşdırma müxtəlif qrafik və diaqramlardan istifadə etməklə məlumatların təqdim edilməsidir. Vizuallaşdırma analitikanın əsas tərkib hissəsidir. Ondan istifadə etməklə müxtəlif dəyişənlər arasındakı əlaqələri asanlıqla görə və qarşı tərəfə ötürə bilərik.
Datanı necə əldə edək?
Data əsasən 3 mənbə hesabına yaranır:
1) Keçmişdə toplanmış məlumatların istifadə olunmaqla;
2) Dövlət orqanlarının təqdim etdiyi statistik məlumatlar hesabına;
3) Yeni tədqiqatlar aparmaqla.
İlk mənbə müəssisələrin əvvəlki dövrlərdə apardığı əməliyyatlar hesabına müxtəlif informasiyaların toplanmasıdır. Burda ən vacib məsələ hər bir müəssisədə data mədəniyyətinin formalaşdırılmasıdır. Bəs data mədəniyyəti nə deməkdir? İlk öncə hər bir müəəsisə datanın yığılmasında maraqlı olmalıdır. Onlar keçmiş məlumatlardan istifadə edərək gələcəyə doğru çox ciddi addımlar ata və baş vermiş dəyişiklikləri vaxtında qiymətləndirə bilərlər. Datanın yığılmadan data analitikasının tətbiqi mümkün deyildir. Hazırda datanın yığılması çox asanlaşdırılmışdır. Biz müxtəlif sistemlər vasitəsilə kontragentlərimiz barədə bütün məlumatları toplayıb saxlaya bilərik. Bunun üçün hazırda müxtəlif serverlər, bulud texnologiyaları, metod və metodologiyalar mövcuddur.
İkincisi, dövlət orqanlarının hazırladığı statistik hesabatlardır. Əslində bu özü də digər iki mənbənin hesabına yaranmaqla sonradan müəssisələr üçün bir informasiya mənbəyinə çevrilir. Təşkilatlar həmin məlumatlardan istifadə etməklə öz tətqiqatlarını aparırlar.
Sonuncu mənbə isə yeni məlumatların toplanmasıdır. Bu əsasən müxtəlif marketing tədqiqatları vasitəsilə toplanmış məlumatlardır. Hazırda bunun üçün də müxtəlif sorğu, anket proqramları mövcuddur. Bu xidmətləri pulsuz və müəyyən miqdarda haqq qarşılığında görən şirkətlər mövcuddur. Buna misal olaraq Qualtrics, Google və müxtəlif surveyləri göstərə bilərik. Bundan başqa biz müxtəlif sosial şəbəkələr vasitəsilə sorğular təşkil edə, internetdən, sosial şəbəklərdən müxtəlif məlumatlar götürə bilərik.
Deməli belə: Bu məqaləmizin də sonuna gəldik. Məqaləmizin əsas məqsədi data analitikanın mahiyyəti barədə məlumat vermək idi. Növbəti məqaləmizdə görüşərik.
Data əsasən 3 mənbə hesabına yaranır:
1) Keçmişdə toplanmış məlumatların istifadə olunmaqla;
2) Dövlət orqanlarının təqdim etdiyi statistik məlumatlar hesabına;
3) Yeni tədqiqatlar aparmaqla.
İlk mənbə müəssisələrin əvvəlki dövrlərdə apardığı əməliyyatlar hesabına müxtəlif informasiyaların toplanmasıdır. Burda ən vacib məsələ hər bir müəssisədə data mədəniyyətinin formalaşdırılmasıdır. Bəs data mədəniyyəti nə deməkdir? İlk öncə hər bir müəəsisə datanın yığılmasında maraqlı olmalıdır. Onlar keçmiş məlumatlardan istifadə edərək gələcəyə doğru çox ciddi addımlar ata və baş vermiş dəyişiklikləri vaxtında qiymətləndirə bilərlər. Datanın yığılmadan data analitikasının tətbiqi mümkün deyildir. Hazırda datanın yığılması çox asanlaşdırılmışdır. Biz müxtəlif sistemlər vasitəsilə kontragentlərimiz barədə bütün məlumatları toplayıb saxlaya bilərik. Bunun üçün hazırda müxtəlif serverlər, bulud texnologiyaları, metod və metodologiyalar mövcuddur.
İkincisi, dövlət orqanlarının hazırladığı statistik hesabatlardır. Əslində bu özü də digər iki mənbənin hesabına yaranmaqla sonradan müəssisələr üçün bir informasiya mənbəyinə çevrilir. Təşkilatlar həmin məlumatlardan istifadə etməklə öz tətqiqatlarını aparırlar.
Sonuncu mənbə isə yeni məlumatların toplanmasıdır. Bu əsasən müxtəlif marketing tədqiqatları vasitəsilə toplanmış məlumatlardır. Hazırda bunun üçün də müxtəlif sorğu, anket proqramları mövcuddur. Bu xidmətləri pulsuz və müəyyən miqdarda haqq qarşılığında görən şirkətlər mövcuddur. Buna misal olaraq Qualtrics, Google və müxtəlif surveyləri göstərə bilərik. Bundan başqa biz müxtəlif sosial şəbəkələr vasitəsilə sorğular təşkil edə, internetdən, sosial şəbəklərdən müxtəlif məlumatlar götürə bilərik.
Deməli belə: Bu məqaləmizin də sonuna gəldik. Məqaləmizin əsas məqsədi data analitikanın mahiyyəti barədə məlumat vermək idi. Növbəti məqaləmizdə görüşərik.
Yorumlar
Yorum Gönder