Data nədir?

21-ci əsrdə “Data” sözü artıq biznes proseslərində ən çox istifadə edilən sözlərdən biridir. Çünki, bu datalar növbəti mərhələdə müəssisənin inkişafına, sonrakı addımlarına təsir edir.
Marketlər, restoranlar, dövlət müəssisələri, banklar, sığorta şirkətləri, milyonlarla istifadəçisi olan proqramlar, sosial şəbəkələr və s. Bizim hər bir addımımız, aldığımız məhsul, yediyimiz yemək, götürdüyümüz kredit, şəxsi məlumatlarımız və s. digərləri üçün bir datadır.

Data ilə informasiyanın fərqi

Data sözü informasiya ilə tez-tez qarışdırılır.
Data ilə informasiyanın fərqi - Data ayrılıqda heç bir məna ifadə etməyib, informasiya üçün xam məlumat sayılır, informasiya isə datanın ələkdən keçirilmiş, məna ifadə edən formasıdır.
Məsələn: Rəqəmlər, sözlər toplusu özü-özlüyündə heç bir fikir ifadə etmədiyinə görə bu toplunu data adlandırırıq, informasiya isə datanın təmizlənmiş, analiz edilmiş formasıdır.

Data analitikası nədir?

Data analitikası rəqəmsal əsrin mühim təməl daşlarından biridir. Xüsusilə, gələcəkdəki tendensiyaların proqnozlaşdırılması, müştərinin satınalma davranışının təhlil edilməsi, marketinq kampaniyalarının optimallaşdırılması çirkli-xam məlumatlardan strateji qərarların verilməsindən aslı olmayaraq, data analitikası biznesin inkişafı və innovasiyası üçün güclü katalizator rolunu oynayır.

Nəyə görə Data analitikaya tələb çoxdur?

Bütün şirkətlər insanlar kimi öz keçmişinə baxaraq əvvəl etdikləri səhvləri etmək istəmirlər və ya özlərinə daha yaxşı gələcək arzulayırlar. Bunu isə ancaq keçmişi analiz edərək etmək mümkündür. Şirkətlərin keçmişi isə onların datalarındadır və bu datalar çoxaldıqca, yəni milyonlarla, hətta milyardlarla sətir olduqca məlumatlardan baş çıxarmaq çətinləşir. Data analitik isə bu böyük verilənlərlə rahat işləyə bilən və istənilən hesabatı təqdim edə bilən mütəxəssisdir. Buna görə də qeyd edirlər ki, məlumatların yığılması mümkün olan bütün müəssisələrin data analitiki var və ya gec-tez ehtiyacı olacaq.

Data analitika maaşı

Dünya İqtisadiyyat Forumunun (WEF) 2023-cü ildə təqdim etdiyi "Future of Jobs Report" hesabatına istinadən, dünyada "Data Analysts", "Big Data Specialists", "Business Intelligence Analysts" kimi vəzifələrə tələb 30-35% artacaqdır.

Ölkəmizdə bu peşə sahiblərinin aldığı əmək haqqı, əlbəttə, bacarıqlarından, təcrübəsindən asılı olaraq 800-2500+ manat aralığında dəyişir.

Data analitika proqramları

Excel - Excel ilə Data Analitikası məlumatın analizi, datanın idarə olunması üçün istifadə olunur. Analitiklərdən Exceli mükəmməl səviyyədə bilməsi tələb olunur.
Vizuallaşdırma alətləri - İş zəkası proqramları (Business İntelligence) dataların düzgün analizi, şirkətlərin qərarvermə prosesini sürətləndirmək üçün istifadə olunur. Hazırda Microsoft Power BI, Tabeau kimi alətlərə dataların gözoxşayan formada vizuallaşdırılması, təqdim edilməsi və istifadəçi rahatlğına görə daha çox üstünlük verilir.
SQL - Data analitika vakansiyalarında tələb olunan biliklərdən biri olan SQL sorğu dili Verilənlər Bazasından datanın çəkilməsi, data manipulyasiyası üçün istifadə olunur.
R və Python - Data Analitikada proqramlaşdırma dilləri böyük datalar üzərindən çətin riyazi-statistik əməliyyatları daha sürətli analiz etmək üçün istifadə olunur. Böyük kitabxanası, rahat inteqrasiyası və geniş tətbiq sahələri ilə Python və R dilləri bu baxımdan digər dilləri qabaqlayır.

Data analitikası prosesləri

Məlumatların toplanması( Data Collection): Bu, verilənlər bazaları, IoT cihazları (internetə qoşulan hər bir şey), sosial media platformaları və s. daxil olmaqla, müxtəlif mənbələrdən müvafiq məlumatların toplanmasından ibarətdir.Toplanmış məlumatların keyfiyyəti və kəmiyyəti düzgün təhlilə zəmin yaradır.

Məlumatların hazırlanması və təmizlənməsi (Data preparation and cleaning): Xam, işlənməmiş məlumat çox vaxt uyğunsuzluqlar, səhvlər və çatışmayan dəyərlərdən ibarət olur. Data analitikləri verilənlər bazasının səmərəliliyini təmin etmək üçün məlumatların təmizlənməsi, transformasiyası və normallaşdırılması kimi üsullardan istifadə edirlər.

Məlumatların təhlili: Bu mərhələdə analitiklər verilənlər bazasının strukturunu, datalar arasında əlaqələri daha dərindən analiz edirlər. Bu üsulda statistiki analiz, məlumatların vizuallaşdırılması və korrelyasiya təhlili daxildir.

Vizuallaşdırma: Data təhlilindən əldə edilənlər qrafiklər və “dashboard” kimi vizuallaşdırma alətləri vasitəsilə ötürülür. Vizuallaşdırma qərarvermə proseslərini sürətləndirməyə köməklik göstərir. Vizuallaşdırma üçün Microsoft Power BI proqramı geniş yayılmışdır.

Qərarların qəbulu: Sonda, data analitikasının məqsədi mühüm dataları biznesin böyüməsinə təkan verən, əməliyyatları optimallaşdıran və müştəri təcrübəsini ( customer experience) təkmilləşdirən strategiyalara çevirməkdir. Dataya əsaslanan qərarların qəbulu şirkətlərə bazarda rəqabətli olmağa imkan verir.

Data science və Data Analitikasının fərqi

Data elmi( data science) və data analitikası sözləri tez-tez yanaşı istifadə edilsə də, onlar arasında kifayət qədər fərqlər vardır.

Data elmi - müxtəlif mənbələrdən məlumatların əldə edilməsi və ilkin emaldan tutmuş modelləşdirməyə qədər datanın həyat dövrünü əhatə edir. Data scientistlər statistik təhlil, maşın öyrənməsi, proqramlaşdırma sahələrində təcrübəyə malikdirlər. Bu biliklər onlara mürəkkəb problemlərə proqnozlaşdırıcı modellər, alqoritmlər və dataya əsaslanan həllər hazırlamağa imkan verir.

Digər tərəfdən, data analitikası mövcud dataların təhlili ilə qərar qəbuletmə proseslərini, düzgün nəticələr çıxarmağa imkan verən sahədir. Data analitiklər strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış informasiyalardan lazımi fikirlər əldə etmək üçün çirkli datanın təmizlənməsi( data cleaning) , verilənlərin vizuallaşdırılması, məlumatların təhlili və statistik modelləşdirmə üsullarında ixtisaslaşırlar.

Nəticə etibarilə, data science daha geniş və qarışıq məlumatlara malikdir. Çox zaman gələcək yönümlü proqnozlar vermək, mürəkkəb məsələlərin həllinə fokuslanır, Data Analitika isə mövcud məlumatları daha ətraflı araşdıraraq məna çıxarmağa yönəlmişdir. Biznes qərarlarında data analitikanın rolu əvəzsizdir.

Data Analitika hansı sektorlarda istifadə olunur?

Pərakəndə və E-ticarət: Yüksək rəqabətli pərakəndə satış mühitində data analitikası müştərilərin alış və axtarış tarixçəsini, yaxud demoqrafik məlumatlarını təhlil edərək, pərakəndə sahəsində fəaliyyət göstərənlər satışları və müştəri məmnuniyyətini artırmaq üçün inventar idarəetməsini, qiymət strategiyalarını və tanıtım səylərini optimallaşdıra bilərlər.
Maliyyə və Bank işi: Maliyyə sektorunda data analitikası, risklərin idarə olunmasında və investisiya strategiyalarının optimallaşdırılmasında mühüm rol oynayır. Analitik üsullar vasitəsilə şübhəli əməliyyatları müəyyən edə, kredit qabiliyyətini qiymətləndirə və risklərin azaldılması üçün proqnozlaşdırıcı modellər hazırlaya bilər.
Səhiyyə: Data analitikası pasiyentlər üçün fərdiləşdirilmiş müalicə üsullarını təmin etməklə, pasiyentin nəticələrini yaxşılaşdırmaqla, həmçinin datadan istifadə edərək xəstəliklərin diaqnostikası ilə səhiyyə xidmətinin optimallaşdırılmasında yeni bir inqilaba malikdir.
İstehsal və Təchizat Zənciri: İstehsalat sənayesində data analitikası təchizat zənciri məlumatlarını təhlil etməklə istehsalçılar iş axınlarını sadələşdirə və səmərəliliyi artıran, həmçinin xərcləri azaldan texniki xidmət strategiyalarını həyata keçirə bilərlər.
Nəqliyyat və Logistika: Data analitikası nəqliyyat şəbəkələrinin optimallaşdırılmasında, marşrutun planlaşdırılmasında və logistik əməliyyatların təkmilləşdirilməsində mühüm rol oynayır. Logistika şirkətləri GPS məlumatlarını, trafik sxemlərini təhlil etməklə marşrut xətlərini optimallaşdıra, xərcləri azalda və çatdırılma müddətlərini minimuma endirərək müştəri məmnuniyyətini artıra bilər.
Marketinq : Marketoloqlar analitik alətlərlə müştərilərin demoqrafik göstəricilərini, rəqəmsal platformalarda istifadəçilərin davranışlarını təhlil edərək, uğurlu marketinq kampaniyaları yarada, resursları (kapitalı) effektiv şəkildə bölüşdürə və marketinq investisiyalarında daha yüksək ROI (Gəlirlilik səviyyəsi) əldə edə bilərlər.

Data analizini necə öyrənmək, bu sahədə necə karyera qurmaq olar?

Onlayn Kurslar : “Coursera,” “edX” və “Udemy” kimi platformalardan data analitikasının əsasları, statistik analiz və məlumatların vizuallaşdırılmasını əhatə edən onlayn kurslar əldə edərək bu sahəyə ilk addımlarınızı ata bilərsiniz.
Data Analitika kitabları : Öyrənmə macəranızı daha da maraqlı etmək üçün xeyli sayda kitablar, məqalələr mövcuddur
Data analitika kursları : Data analitikasını öyrənməyin ən effektiv yollarından biri praktiki və layihə əsaslı öyrənmədir. “Handex” də keçirilən “Data analitika kursu” sizi 0-dan axtarılan mütəxəssisə çevirəcək
Youtube : Bu platformada data analitikası üzrə videolara baxaraq bu sahəyə ilk addımlarınızı ata bilərsiniz. Bunun üçün “ Handex“ Youtube kanalından başlamağınızı tövsiyə edirik.

Data Analitika nədir? | Data analizi niyə vacibdir? (2026)