Data analitikasının iş mühitində tətbiqi geniş yayılmaqdadır. Düzgün proqnozlaşdırma və faydalı strategiya qurulmasında müstəsna rol oynayan data alətləri Azərbaycanda 2010-cu illərdən tətbiq olunmağa başlayıb.
Bu barədə Ritorika.az-a Kapital bankın biznes data analitiki Ceyhun Haqverdiyev müsahibə verib.
Onun sözlərinə görə, müştərinin banka gecikməsi varsa, səbəbi araşdırılır. Bunun üçün ölkədə gecikmə ehtimalını təyin edən ML modeli də qurulub. Məsələn, müştərinin iş yerində maaş gecikməsi aşkar olunursa, həmin bölgəyə kredit təklifi və verilməsi məhdudlaşdırılır.
C.Haqverdiyev qeyd edib ki, müasir biznesdə data analitikası artıq seçim yox, zərurətdir və rolu aşağıdakı sahələrdə özünü göstərir:
“Satışların artırılması: Müştəri davranışlarını analiz edərək satış strategiyalarını təkmilləşdirmək mümkündür.
Xərclərin optimallaşdırılması: Effektiv olmayan prosesləri və ya məhsulları təyin edib onları aradan qaldırmaq.
Risklərin azaldılması: Anomaliyaların və potensial təhlükələrin vaxtında aşkarlanması.
Daha yaxşı qərarvermə: Qərarlar artıq təxmin deyil, data əsaslı olur. Rəqəmsal dövrdə data analitikası olmadan qərar vermək, qaranlıqda yol getməyə bənzəyir”.
Analitikin sözlərinə görə daxili sistemlər üçün əsas data mənbələri CRM, ERP, POS, veb sayt, mobil tətbiqlərdir. Xarici mənbələrdə bazar tədqiqatları, sosial media, dövlət statistikası, Google Trends və s.-dir. Fiziki məkanda müştəri hərəkəti və davranışı isə sensor və IoT cihazları ilə tənzimlənir.
Ekspert bildirib ki, data analizinin etibarlılığı üçün səhv və uyğunsuz məlumatları təmizləmək (Data Cleaning və Profiling), məlumatın haradan və necə toplandığını yoxlamaq (Source Validation) və fərqli mənbələri müqayisə etmək lazımdır (Data Consistency Tests). Əgər data etibarlı deyilsə, nəticələr də yalnış olacaq, bu da yanlış qərarlara gətirib çıxarır.
Kapital bankın əməkdaşı əlavə edib ki, bu sahədə intuitiv yanaşma təcrübəyə əsaslanır və bəzi hallarda çevik qərar vermək üçün vacibdir. Ən yaxşı yanaşma data əsaslı qərarlar və təcrübədən doğan intuisiyanın birgə istifadə olunmasıdır.
Dünya Data Science təcrübəsinə toxunan mütəxəssis hal-hazırda ABŞ və Avropa ölkələri, Asiyada isə Cənubi Koreya və Sinqapurun bu sahədə öndə olduğunu bildirib.
Cavid Zahidoğlu