Data Analitikası Nədir? Əsas Anlayışlar və Tətbiq Sahələri(H1)

Günümüzdə məlumatlar (data) gözlə görünməyən lakin hər yerdə olan gücdür.

Hər gün milyardlarla insan internetdə axtarışlar edir, məhsullar alır, sosial mediada paylaşım edir. Bəs bu məlumatlar hara gedir? Onlardan necə istifadə olunur?

İnsanlar hər gün saysız-hesabsız məlumat yaradırlar .Sizə bu məlumatlar sadəcə rəqəmlər yığını kimi görünə bilər. Lakin bu datalar böyük dəyərə sahibdir. Data analitikası məhz bu anda sizin köməyinizə çatır. Sadə dillə desək, data analitikası, məlumatları toplayıb onları “danışdırmaq” sənətidir.

Data analitikası məlumatları oxuyaraq, onların içində gizlənən dəyərli bilikləri ortaya çıxarır.

Onun əsas məqsədləri:

• Böyük həcmdə məlumatı sistemli şəkildə araşdırmaq
• Trendləri müəyyənləşdirib, qabaqlayıcı addımlar atmaq
• Dəqiq və effektiv qərarlar qəbul etməyə kömək etmək

Data analitikası bu gün bir çox sahədə inqilabi dəyişikliklərə səbəb olub.Data analitikası biznesiniz üçün kompas rolunu oynayır və səhv qərarlardan qoruyur. Eyni zamanda, biznes dünyasında rəqabət üstünlüyü əldə etmək istəyən şirkətlər üçün bu sahə əvəzedilməzdir.

Bir şirkət düşünək ki, müştərilərinin satınalma vərdişlərini analiz edir. Onlar hansı məhsulları tez-tez alır? Hansı vaxtlarda alış-veriş edirlər? Hansı təkliflər onların marağını daha çox cəlb edir? Bu suallara cavab tapmaq üçün data analitikası vasitəsilə detallı təhlillər aparılır.Beləcə daha ağıllı qərarlar alaraq daha çox gəlir əldə edə və biznesini inkişaf etdirə bilər.

Gelin qısaca bir hansı sahelerde istifadə oluna biləcyinə nəzər yetirək.

Banklar üçün data analitikası risklərin və fırıldaqçılıq hallarının qarşısını almağa kömək edir. Tibbi sahədə isə xəstəliklərin yayılmasını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Marketinqdə isə müştəri davranışlarını anlamaq və daha hədəfli reklam strategiyaları qurmaq üçün geniş tətbiq edilir. Və daha bir çox sahədə data analitikasının rolundan faydlana bilərsiniz. Çünki bu günün və gələcəyin uğurlu biznesləri məhz data analitikası ilə daha ağıllı qərarlar verərək inkişaf edirlər.

Data Analitikası Necə İşləyir? (H2)

Data analtiki dedektiv , məlumatları ipucu olaraq düşünün. Siz sirli bir işi açmağa çalışırsınız. Ən önəmlisi dediyimiz kimi ipuclar insanlar deyil, məlumatlardır! Data analitikası da məhz budur – fərqli yerlərdən gələn məlumatları toplayıb onları mənalı və faydalı biliklərə çevirmək.

Bəs bu məlumatlar haradan gəlir? Əsas məsəslədə elə buradadır. Gəlin birlikdə bununla bağlı kiçik bir araşdırma edək:

• İstifadəçi Davranışları: Sosial mediada hansı postları bəyəndik? Hansi məhsulları axtardıq? Hər bir klik bir məlumatdır!
• Sensorlar və IoT Cihazları: Ağıllı saatımız neçə addım atdığımızı, hava durumu isə hansı saatda yağış yağacağını analiz edir.
• Maliyyə və Bank Məlumatları: Hansı ödənişlər edirik? Bank kartlarımız hansı şübhəli əməliyyatları avtomatik bloklayır?
• Tibbi Qeydlər: Xəstəliklərin yayılmasını izləmək və fərdi müalicə planları hazırlamaq üçün məlumatlar necə istifadə olunur?

Bütün bu məlumatlar toplanır, amma xam məlumatın özü bir şey ifadə etmir. Əsas məsələ onu analiz edib anlamlı nəticələr çıxarmaqdır! Burada data analitikasının rolundan yararlanacayıq.

Bir aşpaz yemək bişirməyə başlardan hansi prosesleri həyata keçirir? İlk olaraq keyfiyyətli inqrediyentləri seçir, onları təmizləyir, doğrayır və nəhayət, ortaya ləzzətli bir yemək çıxarır. Data analitikası da eyni prosesdir!

• Məlumatların Toplanması: Müxtəlif mənbələrdən məlumatlar bir araya gətirilir.
• Təmizlənmə və Strukturlaşdırma: Lazımsız və səhv məlumatlar çıxarılır, informasiyalar nizamlanır.
• Analiz və Modelləşdirmə: Statistik üsullar, süni intellekt və maşın öyrənməsi tətbiq olunur. Məlumatlar içində gizlənmiş nümunələr aşkarlanır.
• Vizuallaşdırma və Nəticələrin Təqdim Edilməsi: Qrafiklər, diaqramlar və hesabatlar vasitəsilə məlumatlar oxunaqlı hala gətirilir.

Bütün bu mərhələlərin nəticəsində sonda bu məlumatlardan istifadə edib gələcəyi formalaşdırmaqdırmaq əsasdır!

Data Analitikası Harada İstifadə Olunur? (H2)

Data analitika hər yerdədir! İstər kiçik bizneslər, istərsə də beynəlxalq bir şirkət olsun, rəqəmsal dünyada uğurlu olmaq üçün məlumatları düzgün analiz etmək şərtdir. Xüsusilə biznes, maliyyə və e-ticarət sahələrində data analitikası rəqabət üstünlüyü qazandırır. Gəlin birlikdə bu sahələrdə data analtikasının rolu və önəmini öyrənək.

1.Biznes və Marketinq – Müştəri Davranışının Təhlili

Müştərilərin maraqlarını, ehtiyaclarını və alış-veriş vərdişlərini bilmək hər bir biznes üçün qızıl dəyərindədir. Data analitikası bu məlumatları toplayaraq marketoloqlara müştəriləri daha yaxşı anlamağa, onları cəlb edəcək kampaniyalar yaratmağa və satışları artırmağa kömək edir.

2.Maliyyə – Risk və Fırıldaqçılığın Aşkarlanması

Bank kartınızdan siz fərqində olmadan yüksək məbləğdə bir əməliyyat keçirilsə nə baş verər? Data analitika görünmez qoruyucu kimi bu cür anormal hərəkətləri dərhal aşkarlayır və sizi xəbərdar edir.

Banklar və maliyyə institutları milyonlarla əməliyyatı izləyərək fırıldaqçılıq risklərini azaldır, kredit risklərini idarə edir və müştərilərin təhlükəsizliyini təmin edirlər.

3.E-ticarət – Alış-veriş Təkliflərinin Fərdiləşdirilməsi

Online alış-veriş platformaları data analitikasını istifadə edərək hər bir müştəriyə fərdi təkliflər təqdim edir. Siz bir dəfə bir məhsula baxmısınızsa, həmin məhsulla əlaqəli digər məhsullar da sizə tövsiyə olunacaq.

Göründüyü kimi, hansi sahə olmasından asılı olmayaraq data analitikasından düzgün istifadə edənlər həmişə bir addım öndədir!

Data Analitikası üçün Əsas Alətlər (H2)

Rəqabətli bazarda qalib gəlmək üçün təkcə məlumat toplamaq kifayət etmir, onu düzgün emal edib, analiz edib, vizuallaşdırmaq da vacibdir. Bunun üçün isə doğru alətlərdən istifadə olunmalıdır.

Bəs bu sahədə ən çox istifadə olunan vasitələr hansılardır və onlar nə üçün lazımdır?Gəlin, data analitikasında ən çox istifadə olunan alətləri araşdıraq və hansı hallarda daha faydalı olduqlarını görək.

İlk addım olaraq, data analitikası alətlərini üç əsas kateqoriyaya ayıra bilərik: məlumat emalı, dərin analitika və vizuallaşdırma. Hər biri özünəməxsus məqsədlərə xidmət edir.

Məlumat Emalı: Excel və SQL

Məlumatın ilkin təmizlənməsi və təşkil edilməsi üçün ən çox istifadə olunan alətlərdir.

• Excel – Sadə analizlər, cədvəllər və hesabatlar üçün ideal seçimdir.
• SQL – Böyük həcmli məlumat bazalarından informasiyanı tez və effektiv şəkildə çıxarmağa kömək edir.

Dərin Analitika: Python və R

İrəliləmiş statistika, süni intellekt və proqnozlaşdırma üçün istifadə olunur.

• Python – Maşın öyrənməsi və böyük verilənlər (Big Data) analitikası üçün geniş yayılıb.
• R – Statistika və elmi araşdırmalarda dəqiq analizlər aparmaq üçün idealdır.

Vizuallaşdırma: Power BI və Tableau

Məlumatları daha anlaşılan və vizual şəkildə təqdim etmək üçün istifadə edilir.

• Power BI – İşgüzar analitika və hesabatlar üçün güclü bir vasitədir.
• Tableau – Böyük məlumat dəstlərini interaktiv qrafiklərə çevirmək üçün əla seçimdir.

Bu alətlərin hər biri öz sahəsində güclüdür və istifadə sahənizə görə düzgün kombinasiya seçmək sizi uğura aparacaq. Doğru analitik alətlər seçərək rəqiblərinizdən bir addım öndə ola bilərsiniz.

Bugünkü biznes mühiti sürətlə dəyişir. Müştəri davranışları dinamikdir, bazar trendləri gözlənilməz şəkildə formalaşır və rəqiblər daim yeni həllər axtarır. Belə bir mühitdə yalnız təcrübəyə və instinktlərə əsaslanaraq qərar vermək kifayət deyil. Şirkətlər məlumatlara əsaslanan strategiyalar quraraq bazarın nəbzini daha dəqiq tuta bilər.

Gələcəkdə məlumatlardan düzgün istifadə edən şirkətlər bazar liderinə çevriləcək, data analitikasını gözardı edənlər isə rəqabət mübarizəsində geri qalacaq.

Sizdə bu gün data analitikasına yatırım edərək yalnız mövcud bazarda güclü mövqeyə sahib olmaqla kifayətlənmib, həm də gələcəyin texnoloji dünyasında lider olmaq istəyirsinizsə BIRAINY şirkətinin data analitika xidmətindən yararlana bilərsiniz.