Data Analitik Nedir?

Data analitika müasir dövrdə getdikcə daha da önəm qazanan bir sahədir. Hər gün milyonlarla insan, müəssisə və qurum tərəfindən yaradıla biləcək məlumatlar toplanır və bu məlumatlardan faydalı nəticələr çıxarmaq üçün data analitikası istifadə olunur. Bəs, data analitik nedir və nə üçün bu qədər vacibdir?

Data Analitika Anlayışı və Onun Önəmi

Data analitika geniş məlumat dəstlərindən nəticələr çıxarmaq, trendləri müəyyən etmək və gələcək addımları proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunan bir prosesdir. Bu proses müxtəlif alqoritmlər, metodlar və alətlər vasitəsilə həyata keçirilir. Məsələn, böyük müəssisələr müştərilərinin davranışlarını təhlil edərək satışlarını artırmaq və məhsullarını optimallaşdırmaq üçün data analitikdən geniş şəkildə faydalanır.

Data Analitika Niyə Lazımdır?

Data analitika müəssisələrin daha dəqiq qərarlar qəbul etməsinə kömək edir. Bu qərarlar isə müştəri məmnuniyyətini artırmaqdan tutmuş iş əməliyyatlarını optimallaşdırmağa qədər müxtəlif sahələrdə öz təsirini göstərir. Məsələn:

• Müştəri davranışını anlamaq: Müəssisələr müştərilərinin hansı məhsullara maraq göstərdiyini analiz edə bilir.
• Risklərin azaldılması: Data analitika sayəsində potensial riskləri əvvəlcədən görmək və zərər ehtimallarını azaltmaq mümkündür.
• Resursların effektiv istifadəsi: Müəssisələr resurslarını daha məqsədəuyğun şəkildə istifadə edərək effektivliklərini artırır.

Data Analitika Prosesi Nədən İbarətdir?

Data analitika prosesi ümumiyyətlə bir neçə mərhələdən ibarətdir və bu mərhələlərin hər biri məlumatların daha dərin və kompleks təhlili üçün böyük əhəmiyyət kəsb edir:

1. Məlumatların toplanması: İlk mərhələdə məlumatların toplanması baş verir. Məlumatlar müxtəlif mənbələrdən – onlayn sorğular, müştəri məlumatları, satış göstəriciləri və s. toplana bilər.
2. Məlumatların təmizlənməsi: Bu mərhələdə məlumatların təmizlənməsi həyata keçirilir. Təmizləmə prosesi yanlış və ya natamam məlumatların silinməsi və ya düzəldilməsi deməkdir.
3. Məlumatların analizi: Toplanan və təmizlənən məlumatlar analiz edilir. Bu analiz prosesində istifadə olunan metodlar, müəssisənin məqsədlərinə və tələb olunan nəticələrə görə dəyişir.
4. Nəticələrin təqdimatı: Əldə edilən nəticələr vizual qrafiklər, diaqramlar və digər vasitələrlə təqdim olunur. Bu mərhələ məlumatların daha yaxşı anlaşılan hala gətirilməsini təmin edir.

Data Analitika Növləri

Data analitika fərqli növlərdə olur və hər biri öz xüsusiyyətlərinə görə müxtəlif məqsədlər üçün istifadə edilir:

• Deskriptiv Analitika: Bu analiz növü mövcud vəziyyəti izah edir. Misal üçün, keçən ayın satış məlumatlarına baxaraq satışların ümumi trendini müəyyən edir.
• Diagnostik Analitika: Bu növ analiz isə baş vermiş hadisələrin səbəblərini araşdırır.
• Proqnostik Analitika: Gələcəkdə baş verəcək hadisələri proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur.
• Preskriptiv Analitika: Proqnozlardan faydalanaraq gələcək addımlar üçün təkliflər irəli sürən analiz növüdür.

Data Analitikada İstifadə Olunan Alətlər

Data analitika alətləri müasir texnologiya ilə inkişaf etdirilmiş və böyük həcmli məlumatları sürətlə təhlil etməyə imkan verən proqram təminatlarıdır. Bu alətlər arasında ən çox istifadə olunanlardan biri Python və R proqramlaşdırma dilləridir. Statistik analizlərin həyata keçirilməsində əhəmiyyətli rol oynayan bu dillər data analitiklərin təhlillərində əsas vasitə hesab olunur. Digər geniş istifadə olunan alət isə SQL-dir. SQL məlumat bazalarının idarə olunmasında ən geniş yayılan dil olaraq, məlumatların saxlanması və sürətli təhlili üçün vazkeçilməzdir. Vizual analiz üçün isə Tableau və Power BI kimi platformalar üstünlük təşkil edir. Bu platformalar məlumatların cəlbedici vizual formada təqdim olunması üçün geniş imkanlar təmin edir və analitiklərin əldə etdikləri məlumatları daha rahat şəkildə paylaşmasına şərait yaradır.

Data Analitika Üzrə İxtisaslaşmış Peşələr

Data analitika sahəsində çalışmaq istəyənlər üçün müxtəlif peşə sahələri mövcuddur. Bu sahədə ən əsas peşələrdən biri data analitikidir. Data analitikləri əsasən məlumatları təhlil edir və bu məlumatlardan əldə olunan nəticələri müəssisələrə təqdim edirlər. Data mühəndisləri isə məlumatların əldə olunması və təhlili üçün sistemlər qurur və məlumat axınını idarə edir. Data analitika sahəsində daha dərin bilik və alqoritmik analizlər üzrə ixtisaslaşanlar isə data scientist adlanır. Onlar kompleks alqoritmlərdən istifadə edərək daha ətraflı təhlillər aparır və müəssisələrin strateji qərarlarına dəstək verirlər.

Nəticə – Data Analitik Nedir və ya Kimdir?

Data analitik müasir biznes mühitində strateji qərarların qəbulunda həlledici rol oynayan bir sahədir. Bu sahə, məlumatların toplandığı andan etibarən təhlil edilərək müxtəlif qərarlar üçün istifadə edilməsinə qədər uzanan geniş bir prosesə sahibdir. Data analitik nedir? sualına cavab olaraq, bu, məlumatları strukturlaşdırmaq, təhlil etmək və mənalı nəticələr çıxarmaq üçün istifadə olunan bir prosesdir. Data analitiklərin əsas vəzifəsi məlumatlardan faydalı nəticələr əldə etməkdir ki, bu da müəssisələrin resurslarını daha effektiv şəkildə istifadə etməsinə və bazarda daha rəqabətli olmasına kömək edir.Data analitika sahəsində ixtisaslaşan mütəxəssislər yalnız məlumatları təhlil etmir, həm də gələcək addımları planlamaq üçün vacib olan proqnozları təklif edirlər. Bu analizlər sayəsində müəssisələr müştəri davranışlarını daha yaxşı anlayır, riskləri proqnozlaşdırır və resursların düzgün istifadəsini təmin edirlər. Beləliklə, data analitik yalnız məlumat toplama və təhlil etmə işi deyil, eyni zamanda müəssisələrin gələcəyinə yön verən və onların uğuruna töhfə verən bir prosesdir. Bu səbəbdən, data analitikə olan tələbat hər keçən gün artır və bu sahədə ixtisaslaşma gələcəkdə daha çox önəm qazanacaqdır. Bu sahəni isə rahatlıqla müxtəlif kurslardan öyrənə bilərsiniz.