Biznes Analitikası (BA) nədir? – Şirkətin performansını artırmaq üçün biznes proseslərini təhlil edən, trendləri aşkar edən və strateji qərarlar verən sahədir.
Data Analitika (DA) isə daha çox texniki alətlər, statistik metodlar və alqoritmlər vasitəsilə gizli modelləri aşkar etməyə fokuslanır.

Müasir dünyada məlumatlar artıq "yeni neft" kimi qəbul olunur. Məlumatların qeyd edilməsi, təhlil edilməsi və istifadə edilməsi bütün sənayelər üçün mühüm hala gəlmişdir. Biznes və data analitikası məlumatla işləmənin iki mühüm, lakin fərqli formasıdır. Bu məqalədə hər iki sahəni, onların tətbiq sahələrini və karyera perspektivlərini ətraflı incələyəcəyik

Biznes Analitikası (BA) Nədir? Əsas Funksiyalar

Biznes Analitika (BA) - bir şirkətin iç və xarici məlumatlarını istifadə edərək iş performansını artırma, riski azaltma, effektivliyi artırma və biznes qərarlarını məlumatlandırma prinsipləri əsasında təşkil olunmuş bir dəstə təhlil metodları və praktikalarıdır. BA bir təşkilatın maliyyə, satışlar və müştəri xidmətləri kimi funksiyalarını təhlil etmək, trendləri aşkar etmək və proqnozlaşdırmalar yaratmaq, məlumatları təhlil etmək üçün statistik və analitik alətləri istifadə edir. BA məlumatları analiz edərək və dəyər yaradan biliklərə çevirərək, təşkilatların hərəkətlərini idarə etmək, onların performansını yaxşılaşdırmaq və daha uğurlu strategiyalar formalaşdırmaq üçün məlumatlarla yanaşı strateji düşüncəni də tətbiq edir.

BA-nın Şirkətlər üçün Üstünlükləri

BA məlumatları analiz edərək onları dəyər yaradan biliklərə çevirir. Maliyyə komandaları performans izləmək, İnsan Resursları (HR) isə işçi məmnuniyyətini və məhsuldarlığını artırmaq üçün BA metodlarından geniş istifadə edir.

Data Analitika nə deməkdir?

Data Analitika məlumatları təhlil etmək və bu məlumatlardan gizli nəticələr və modelər üzə çıxarmaq üçün istifadə olunan bir prosesdir. Bu, iş proseslərini daha effektiv etməyi əhatə edir. Məlumat təhlili statistik alqoritmlər və machine learning texnikalarından istifadə edərək çoxlu məlumat qrupları arasında münasibətlər və modellər aşkar edir. Tədqiqat müştəri xidmətləri, məhsul inkişafı və satışlar kimi sahələrdə gündəlik qərarlar vermək üçün dəyərli biliklər və bacarıqlar təmin edir. Data analitikanın məqsədi, qarışıq məlumatları anlaşılan və faydalı biliklərə çevirməkdir ki, bu da təşkilatların daha məlumatlandırılmış qərarlar verməsinə və uğurunu artırmasına kömək edir.

Data Analitika: İstifadə Sahələri və Üstünlüklər

Data Analitikanın istifadə sahələri genişdir. Bu bankçılıq və maliyyə, sağlamlıq, satış, təchizat zənciri idarəetməsi, müştəri xidməti və hətta hüquq sahəsini əhatə edir. Bankçılıq və maliyyə sahəsində data analitika müştəri davranışını anlamaq, aldadılma riskini azaltmaq və riski idarə etmək üçün geniş tətbiq edilir. Sağlamlıq sahəsində data analitika xəstəlik tezliyini, müalicə nəticələrini və maliyyə planlaşdırmasını təhlil etmək üçün istifadə edilir. Satışda müştəri segmentləri və davranışını anlamaq, satışı optimallaşdırmaq və satış proqnozlaşdırmasını yaxşılaşdırmaq üçün data analitika istifadə olunur. Müştəri xidmətində data analitika müştəri məmnuniyyətini artırmaq, müştəri ayrılığını azaltmaq və müştəri sadiqliyini artırmaq üçün istifadə edilir. Data Analitikanın bu geniş istifadə sahəsi onu ənənəvi və yeni iş modellərinin hər aspektində dəyər yaratmağa imkan verir.

Data Analitika: Əsas Alətlər və Teknikalar

Data Analitika müxtəlif alətlər və teknikaların birləşməsi ilə həyata keçirilir. Bu alətlər və teknikalar məlumatları toplamaq, təhlil etmək, modəlləmək və vizualizasiya etmək üçün istifadə olunur. Əsas təhlil alətləri arasında Python, R, SQL, Excel, SAS, SPSS və MATLAB kimi proqramlaşdırma dilləri var. Məlumat təhlili üçün istifadə olunan əsas teknikalar arasında statistik təhlil, data mining, machine learning, dəyişən modellemə və proqnozlaşdırma var. Python və R, geniş tətbiq sahələrinə malik proqramlaşdırma dilləridir. Təhlilçilər və data scientist-lər tərəfindən məlumat təhlilində geniş ölçüdə istifadə olunur. SQL məlumat bazaları ilə işləmək üçün ən çox istifadə olunan sorğulama dilidir. Excel həm statistik, həm də məlumat təhlili üçün çox funksiyalı bir alətdir. SAS və SPSS məlumat təhlili üçün məxsuslaşdırılmış güclü alətlərdir. Bu alətlər və teknikalar məlumatları təhlil etmək və anlamaq üçün dəyərli biliklər təmin etmək üçün əhəmiyyətlidir.

Biznes Analitikası vs Data Analitika: Əsas Müqayisə

Biznes Analitika və Data Analitika məlumatların təhlilində iştirak etməklə bir çox ümumi xüsusiyyətlərə malik olsa da, onların məqsədləri və tətbiq sahələri fərqlidir. Biznes Analitika iş prosesləri, müştəri davranışları, bazar trendləri və digər işlərlə əlaqəli məlumatlar üzərində təhlillər apararaq təşkilatların daha yaxşı iş qərarları verməsinə kömək edir. İstifadə edilən təhlil metodu dərəcəsindən asılı olaraq bu descriptiv (təsviri), diagnostic (diaqnostik), predictive (proqnozlaşdırıcı) və prescriptive (təyinatlandırıcı) analitika formalarını əhatə edə bilər. Data Analitika isə çox sayda məlumatı dərin təhlil etməklə mürəkkəb və dəyişən münasibətlərini, tendensiyaları, gizli model və strukturları aşkar etmək üçün data science və statistik texnikalardan istifadə edir. Bu, adətən məlumatların təhlilini, işləməsini və modelleməsini əhatə edir, beləliklə məlumatlardan dərin nəticələr və göstəricilər əldə etmək mümkün olur. Data Analitikası çox vaxt big data və data mining kontekstində istifadə olunur ki, məlumatlardan lazımlı nəticəni çıxarmaq və yeni biliklər əldə etmək mümkün olsun.

Hər iki sahə məlumatla işləsə də, onların hədəfləri və istifadə etdikləri alətlər fərqlidir. Aşağıdakı cədvəldə bu fərqləri aydın görə bilərsiniz:

İki Analitika Forması Arasında Seçim: Hansı Vəziyyətlər Üçün Hansı Analitikanın İstifadəsi Daha Münasibdir?

Data Analitika və Biznes Analitika arasında seçim etmək təşkilatın hədəfləri və ehtiyyaclarına əsaslanır. Biznes Analitika bir təşkilatın məlumatlarına daha geniş bir baxış təqdim edərək hədəfləri və strategiyaları idarə etmək üçün məlumatlardan istifadə etmək istəyən təşkilatlar üçün daha münasibdir. Bu, iş proseslərinin effektivliyini artırmaq, maliyyə planlaşdırmasını yaxşılaşdırmaq və müştəri məmnuniyyətini yüksəltmək kimi iş məqsədlərinə nail olmaq üçün məlumatları təhlil etməyi əhatə edir. Əksinə, Data Analitika məlumatın özündən məlumat çıxaran daha mürəkkəb algoritmlərə və data mining texnikaları tələb olunan sahələr üçün daha münasibdir. Bu, tədqiqat, müştəri seqmenti, bazar proqnozlaşdırması və məhsul inkişafı kimi sahələrdə tətbiq oluna bilər. Hər iki analitika formasının dəyəri və tətbiqi bir-birini tamamlayır və bir çox halda təşkilatlar hər iki analitika formalarından istifadə edərək məlumatlarından ən çox dəyəri çıxarmaq üçün ən effektiv yolu tapır.

Nəticə: Biznes Analitika və Data Analitika İnteqrasiyasının Əhəmiyyəti

Hər iki analitika formasının - həm Biznes Analitika, həm də Data Analitika - öz yerləri və ehtiyyac dərəcələri olduğunu anlamaq vacibdir. Biznes Analitika iş qərarlarının formalaşdırılması üçün lazımlı olan məlumatlara mərkəzli bir baxış təqdim edir. Digər tərəfdən, Data Analitika məlumatlardan dərin insight-lar əldə etmək, yeni təcrübələr yaratmaq və dəyərli iş həlləri üçün güclü bir vasitədir. Müasir dünyada hər iki analitikanın inteqrasiyası artıq bir seçim deyil, bir ehtiyac halına gəlmişdir. Məlumatın həcmi və qarmaşıqlığı artıq olduqca böyük bir səviyyəyə çatdığından, həm Biznes Analitikanın, həm də Data Analitikanın istifadəsi ilə təşkilatlar daha dərin və daha geniş məlumat analizindən, daha yaxşı qərar verilməsindən və nəhayətində daha yaxşı iş nəticələrindən faydalana bilər. İki analitika formasının inteqrasiyası məlumatları tam mənası ilə anlamaq və məlumatlardan gələn dəyəri ən yaxşı şəkildə istifadə etmək üçün əsas təşkil edir.

Biznes Analitikası ilə Data Analitikanın fərqi: Hansını seçməli?