Data Analitikada qərarlar necə verilir? 

Hazırki dövrün ən əhəmiyyətli sahələrindən biri olan data analitika, biznes və müxtəlif sahələrdə uğurun əldə olunmasında əsas amillərdən biridir. Texnologiyanın sürətli inkişafı ilə informasiya həcmi getdikcə böyüyür və bu məlumatları düzgün şəkildə analiz etmək və nəticələr çıxarmaq üçün data analitika mühüm rol oynayır.

Məsələn, B2B SaaS şirkəti data analitika sayəsində korporativ müştərilərin proqramda ən çox istifadə etdiyi funksiyaları öyrənə bilər. Bu da onlara məhsul inkişafına dair prioritetləri düzgün təyin etmək və müştəri məmnuniyyətini artırmaq imkanı yaradır.

Data analitika mütəxəssisləri xam məlumatları toplayır, onları təşkil edir və daha sonra təhlil edirlər. Analiz tamamlandıqdan sonra bu böyük məlumat toplusunu aydın və sadə fikirlərə çevirirlər ki, bu da maraqlı tərəflərin konkret addımlar atmasına imkan yaradır.
Texnologiyanın inkişafı ilə data analitika bu gün daha rahat tətbiq edilə bilən hala gəlib. Bu da təşkilat daxilində bütün səviyyələrdə məlumat əsaslı qərarların qəbul edilməsinə şərait yaradır. 

Data analitikanın növləri

Data analitika 4 əsas kateqoriyaya bölünür: Təsviri (Descriptive), Proqnozlaşdırılan (Predictive), Tövsiyəedici (Prescriptive) və Diaqnostik (Diagnostic) analiz.

Təsviri təhlil (Descriptive analytics)

Data analitikanın bu növü keçmişə baxaraq baş verənləri təsvir edir. Bu, məlumat toplusundakı nümunə və trendləri araşdıraraq nə baş verdiyini izah edir. Əksər şirkətlər analiz etməyə data analitikanın məhz bu növündən başlayır.

Nümunə: Pərakəndə satışla məşğul olan bir şirkət ötən ilin satış məlumatlarını təhlil edərək mövsümi trendləri müəyyən edir. Məsələn, qış geyimlərinə olan tələbat noyabr və dekabr aylarında artdığı halda, çimərlik geyimlərinə olan maraq iyun və iyulda pik nöqtəyə çatır. Beləliklə data analitika anbar planlaşdırması və marketinq strategiyalarını formalaşdırmağa kömək edir.

Proqnozlaşdırılan təhlil (Predictive analytics)

Data analitikada istifadə olunan daha bir analiz növü proqnostik analizdir. O, keçmiş məlumatlardan istifadə edərək gələcəklə bağlı proqnozlar verir. Bu yanaşma gələcək riskləri və imkanları öncədən görməyə şərait yaradır.

Nümunə: Abunə əsaslı fəaliyyət göstərən bir streaming platforması müştəri itkisini proqnozlaşdırmaq üçün istifadəçi baxış vərdişləri, abunəlik müddəti və müştəri rəylərini təhlil edir. Bu analiz sayəsində hansı hallarda abunəliklərin ləğv olunduğu aydın olur.

Tövsiyəedici təhlil (Prescriptive analytics)

Data analitikanın bu növü, proqnostik analizdən fərqli olaraq yalnız nə baş verəcəyini deyil, eyni zamanda hansı qərarların daha səmərəli olacağını da göstərir. Bu məqsədlə statistik modellər və maşınal öyrənmə kimi texnologiyalar vasitəsilə şirkətlər üçün ən uyğun fəaliyyət planı müəyyənləşdirilir.

Nümunə: Bir logistika şirkəti çatdırılma marşrutlarını optimallaşdırmaq üçün keçmiş yol hərəkəti məlumatlarını, hava şəraitini və çatdırılma müddətlərini təhlil edir. Proqnostik analiz gecikmələri öncədən xəbər verir, tövsiyəedici analiz isə ən səmərəli marşrutları təklif edir.

Diaqnostik təhlil (Diagnostic analytics)

Diaqnostik analiz keçmişdə baş verən hadisələrin səbəblərini anlamağa çalışır. Bu analiz növü, təsviri analizdən fərqli olaraq, hadisələrin arxasında duran səbəbləri aşkara çıxarmağa kömək edir.

Nümunə: Elektron ticarət platformasında satışların azalması müşahidə edilir. Məlumatların təhlili göstərir ki, bu azalma vebsaytda edilən bir yeniləmədən sonra baş verib. Yeniləmə nəticəsində səhifələrin yüklənmə sürəti azalıb. Müştəri davranışına dair analizlər isə həmin dövrdə səbəti yarımçıq tərketmə hallarının artdığını ortaya qoyur.
Data analitikada diaqnostik analiz bizneslərə keçmişdəki uğurlu nəticələri təkrarlamaq və mənfi hallardan qaçmaq üçün hadisələrin əsas səbəblərini müəyyənləşdirməyə imkan verir. 

Data analitika prosesinin əsas addımları

1. Məlumatı toplanması

Əvvəlcə analiz üçün lazım olan məlumatları yoxlayın. Bu müştəri məlumatları, istifadəçi təcrübəsi (UX) müsahibələri və ya vebsayt təsirləri (impression-lar) ola bilər. Məlumatları CRM sisteminizdən, əvvəlki marketinq kampaniyalarınızdan və ya analitika alətlərindən tapmaq mümkündür. Data analitika üçün məlumat toplama prosesi davamlı şəkildə yenilənən və real vaxtda baş verən dinamik bir fəaliyyətdir. Məlumatın toplanmasına adətən məlumat bazaları üzrə Administratorlar (Database Administrators) cavabdehdir.

2. Məlumatın saxlanılması

Toplanmış məlumatlar təhlükəsiz şəkildə saxlanılmalıdır. Bu çox vaxt ETL (extract, transform, load) və ya ELT (extract, transform, load) prosesləri ilə istifadə oluna bilən formata çevrilməsini tələb edir. Xam məlumat təmizlənir, formatlanır və məlumat gölləri (data lakes) kimi saxlama sistemlərində təşkil edilir. Data analitikanın etibarlılığı üçün saxlama mərhələsi çox vacibdir.

3. Məlumatın təmizlənməsi

Uyğunsuzluqları, təkrarlanan məlumatları və ya əskik məlumatları yoxlayın. Düzgün təmizlənmiş məlumatlar data analitika nəticələrinin dəqiq və güvənilir olmasını təmin edir.

4. Təhlil

Məlumatı işləmək və şərh etmək üçün proqram vasitələrindən istifadə edin, beləliklə qərar qəbul etməyi istiqamətləndirəcək əsas məlumatları ortaya çıxarın. Bu mərhələ data analitika prosesinin ən strateji hissəsidir, çünki real qərarlar burada formalaşır.