top of page
Post: Blog2_Post

Bilinən və bilinməyən tərəfləriylə Biznes Analizi - Nələri öyrənməliyik?

Ötən bloqlardan birində Data Science yolunda atdığım ilk addımlardan və bu sahəyə yeni başlayan biri olaraq beynimdəki qarışıqlıqlardan bəhs etmişdim. Sözün düzünü desəm, bu qarışıqlıqlar çox qısa müddətdə həll olmadı. Özümü daha yaxşı tanımaq və nələri bacardığımı öyrənmək üçün uzun zaman lazım gəldi. Uğura gedən yolda cəhdlərimin bir qismi uğursuzluqla nəticələndi. Ancaq sonunda bacarıqlarımı tətbiq edə biləcəyim və eyni zamanda, öyrənmə imkanlarımın geniş olduğu sahəni tapdım. Bir şeyi də öyərndim ki, Data Science mövzusunun peşə olmaqdan çıxıb artıq dəb halına gəlmiş olduğu dönəmdə nəyə görə bu sahədə çalışmaq istədiyimizi və özümüzdən nələr gözlədiyimizi, necə töhfə verə biləcəyimizi yaxşı bilmələyik.


Ön söz olaraq qeyd etmək istəyirəm ki, dövrün tələbinə uyğun olaraq, hər kəs datanın istifadəsi ilə bağlı təhlükəsizlik, cədvəllərlə işləmə, məlumatların və proseslərin kompüterləşməsi kimi bir sıra məsələlərə hakim olmalıdır. Ancaq hər kəs Data Scientist olmalı deyil. Bu ölkənin yaxşı mühəndislərə, yaxşı müəllimlərə, yaxşı həkimlərə, aşpazlara, inşaatçılara, maliyyəçilərə və daha bir sıra mütəxəssislərə ehtiyacı var. Həmçinin Dünyamızın da. Data Science mütəxəssisləri isə bu peşə sahiblərinə öz işlərini daha yaxşı görə bilməkdə kömək edəcək.

Əgər həqiqətən də, Data Science üzrə çalışmaq istədiyinizə əmin şəkildə qərar vermisinizsə, o zaman bilməli olduğunuz məqamlardan bir digəri də Data Science ifadəsinin çox geniş mənalı olmasıdır. Data Scientist dedikdə təsəvvür olunan işin həm data təmizlənməsi, həm model qurulması, həm vizualların hazırlanması, həm hesabatların təqdim olunması və digər bütün hissələri ilə məşğul olan, eyni anda 10 tapşırıq yerinə yetirən, axşamları işdən sonra uçaraq insanların həyatını xilas edən, həftə sonları da Xaqani küçəsindəki göyərçinləri yemləyən insandır (yaxşı, sonuncular bir az artıq oldu : - D). Real praktikada isə Data Scientist ünvanı hər zaman sadəcə bütün bacarıqları özündə cəmləşdirən insanlara şamil edilmir. Doğrudur, bazardakı sürətli artımı və yaranan rəqabəti nəzərə alsaq, gərək çox oxuyub, çox öyrənib, durmadan inkişaf edəsiniz. Data Scientist sözünü tam mənası ilə başa düşməyə çalışsaq, bu həqiqətən də, işi hərtərəfli bacaran bir kadr deməkdir. Ancaq başlanğıc üçün gərginliyə qapılmadan sizə ən rahat olan proqramdan başlayaraq öyrənmək belə kifayətdir. Çünki iş prosesi zamanı siz adətən bir sahə üzrə ixtisaslaşırsınız. Belə yaxşı bir məsəl var: "Hər şeydən bir az, amma bir şeyi hərtərəfli öyrən". Bu üsulu Data Science üçün də tətbiq etmək olar.


Mən hazırda Azərbaycan Beynəlxalq Bankında Biznes Analitiki olaraq çalışıram. Gəlin ilk öncə baxaq görək biznes analitiki kimdir? Biznes Analitikası özlüyündə Data Science ilə maliyyə və idarəetmənin kəsişməsi kimi qiymətləndirilə bilər. "Wikipedia"-ya görə:


Biznes Analitiki (BA) təşkilatın və müəssisənin biznes sahəsini (real və ya fərz olunan)

və müvafiq sənədlərini, prosesləri, və ya sistemləri analiz edən,

biznes modelləri və ya onların texnologiya ilə

inteqrasiyasını qiymətləndirən şəxsdir.


Əgər Data Science komandasında biznes analitiki olaraq fəaliyyət göstərirsinizsə, siz işin həm ən asan hissəsini görürsünüz, həm də ən çətin hissəsini. Yəni digər həmkarlarınız kod yazmaq və ya qrafiklər hazırlamaqla məşğul olarkən, siz həm komanda yoldaşlarınızın gördüyü işləri, həm layihənin şirkətinizə verə biləcəyi potensial faydanı, həm də əlaqədar şəxslərin (stakeholder) istək və ehtiyaclarını başa düşməlisiniz. Ali təhsilini maliyyə, mühasibatlıq, biznes, idarəetmə, iqtisadiyyat və bənzər sahələr üzrə almış insanlar üçün bu ixtisas üzrə işləmək həm maraqlı, həm faydalı, həm də nisbətən rahatdır. Lakin hər peşədə olduğu kimi bu peşənin də öz tələbləri var. Burada həmin tələblərdən öz təcrübəmdə qarşılaşdıqlarımı qeyd etmişəm. Postu maksimum qısa edə bilmək üçün vaxt itirmədən keçirəm əsas məsələyə:


Necə Biznes Analitiki olmaq olar?


Biznes analtikası üçün lazım olan bacarıqları iki qrupa bölmək olar:

  1. Texniki bacarıqlar (hard-skills)

  2. Sosial bacarıqlar (soft-skills)

Qeyd etmək lazımdır ki, biznes analitiki pozisiyası sosial bacarıqların daha ön planda olduğu pozisiyasıdır. Bununla belə, mütləq surətdə öyrənməli olduğunuz proqramlar və texniki biliklər var:

  1. Microsoft Word - bəzən bu proqramın zərurətindən danışanda çoxumuz dırnaq arası yanaşırıq (elə mən özüm də). Lakin mətn redaksiyası özlüyündə kifayət qədər zəhmət tələb edən işdir. İşlədiyiniz müddətdə sizdən bəzi hesabatlar, təqdimatlar, planlar tələb olunacaq ki, bunları təmin etmək üçün yaxşı "MS Word" bilikləri və yazı qabiliyyəti sizə çox lazım olacaq. Odur ki, çalışın bu sahədə inkişaf edin.

  2. Dil bilikləri - bu bacarığı sosial bacarıqlar sinfinə də aid etmək olar. Ancaq burada danışdığım dil bilikləri, dilin leksik, qrammatik, orfoqrafikorfoepik incəliklərinə bələd olmaqdır. Həm ana dilimizdə, həm də xarici dildə yazarkən, qaydaları gözləməliyik. İşgüzar yazışmalarla bağlı kitablar oxuyaraq, həm də müxtəlif yazı etiketləri ilə tanış olaraq bu bacarığınızı təkmilləşdirə bilərsiniz.

  3. Microsoft Excel - bu proqram yəqin bir çoxumuza tanışdır. Bir analitik olaraq əməliyyatların və planlamaların bir çoxunu burada aparırıq. Excel-in funksiyonallıqlarından dərindən xəbərdar olmaqla, əlaqəli cədvəllər, interraktiv "dashboard"-lar, və "pivot" cədvəlləri yarada, "macro"-lardan istifadə edərək gündəlik təkrarlanan uzun əməliyyatları avtomatlaşdıra bilərsiniz.

  4. Vizuallaşdırma proqramları - "Tableau", "Power BI", "Google Data Studio" və "MS Excel" vizuallaşdırma aparmaq üçün ən çox istifadə olunan alətlərdir. Çox zaman işə qəbul zamanı "Tableau", və ya "Power BI" tələb olunur. Odur ki, bu ikisindən ən azı birini orta səviyyədə öyrənməyiniz yaxşı olar. Lakin bunlardan birini bilməməyiniz işsiz qalmaq demək deyil. İşə başladığınız zaman da bu proqramları öyrənmək fürsətiniz olacaq. Bundan əlavə "R"-da "ggplot2", və ya "Python"-da "Seaborn", "MatplotLib" "package"-ləri ilə vizuallaşdırma bacarığınız sizi bir pillə önə çəkəcək.

  5. Proqramlaşdırma dilləri - İşlədiyiniz komandanın hansı proqramı istifadə edəcəyindən asılı olaraq işə qəbul zamanı həmin alətlə bağlı biliklər tələb olunacaq. Tövsiyyə üçün deyə bilərəm ki, hər ehtimala qarşı "R""Python" proqramlarından birini yüksək səvəyyədə bilirsinizsə, digərini də orta səviyyəyə qədər inkişaf etdirin. Təbii ki, hər ikisini əla bilməyinizin ziyanı yoxdur.

  6. Alqoritm qura bilmə bacarığı - Layihələri başa düşə bilmək və onları istiqamətləndirmək üçün Data Science və analitika haqqında ümumi biliklərdən əlavə həm də alqoritm qurmağı bacarmaq lazım gəlir. İstənilən proqramlaşdırma dilini öyrəndiyiniz zaman əlavə olaraq alqoritm qurmağı öyrənsəniz, bu sizə gələcəkdə kod yazmaqda kömək edəcək. Xüsusilə, biznes analtikasından başlayıb, sonra Data Scientist olmaq istəyənlər üçün, bu bacarıq daha önəmlidir.

  7. Microsoft PowerPoint - Alqoritmləri və keyzləri vizuallaşdırmaq, periodik hesabatlarə təqdim etmək, layihələrin nümayişini hazırlamaq üçün bu proqramı bilməyiniz önəmlidir. İnsanlar təqdim olunan hesabatlarla yanaşı, daha az sözdən və daha çox vizuallardan istifadə olunan təqdimatlar görməyi sevirlər. Çünki bu cür təqdimatlar bizə qısa müddətdə daha çox informasiyanı qəbul edə bilməyə kömək edir. "MS PowerPoint"-dəki funksiyaları tam bilməklə yanaşı, həm də doğru effektləri doğru yerdə işlətməyi bacarmalı, fiqurlar, qrafiklər və rənglərdən istifadə edərək korporativ stilə uyğun gözoxşayan dizaynlar hazırlaya bilmək işiniz üçün çox faydalı olacaq.

  8. SQL - işlədiyiniz şirkətin databazası ilə işləyə bilmək və əlaqəli cədvəlləri daha yaxşı başa düşmək üçün SQL bilikləri sizə lazım olacaq. Data Science ölkədə yeni tətbiq olunmağa başladığına görə, xüsusən kiçik şirkətlərdə data arxitekturası ilə bağlı problemlər yarana bilər. Bu problemləri başa düşüb əlaqədar şəxslərə problemi izah etmək üçün sizin də müəyyən "query"-lərdən anlayışısınızın olması işinizi asanlaşdıracaq.

  9. Sahə bilikləri - analitika geniş sahədir. Jurnalistikadan, bankçılığa, ticarətdən, təhsilə qədər bir çox sahəni əhatə edə bilər. Odur ki, fəaliyyət göstərəcəyiniz sahə üzrə biliklərinizi daima artırmağınız gərəkdir. Bununla yanaşı, müəssisənizin biznes strategiyaları, missiya və vizyonunu öyrənərək gördüyünüz işlərdə əsasə hədəfin nə olduöunu, sizdən gözlənilən nəticəni asanlıqla müəyyən edə biləcəksiniz.

  10. Maliyyə savadlılığı - görəcəyiniz işin məğzi proseslərin idarə edilməsi və qiymətləndirilməsi ilə əlaqədardır. Yəni əslində biznes analitikası menecementmaliyyənin data ilə inteqrasiya edilmiş halıdır. Güclü analitik biliklərdən savayı həm də gərək işin idarəetmə,

 

Son olaraq, demək istədiyim odur ki, yuxarıda qeyd olunan bacarıqların hər biri oxuyub, öyrənib, tətbiq edərək inkişaf etdirilə bilər. Ona görə əgər bu bacarıqlardan hər hansı birnə sahib deyilsinizsə, narahat olmağa dəyməz. Hər gün vaxt ayırıb öz üzərinizdə işləyərək əmək bazarının tələblərini qarşılayan bir namizədə çevrilə bilərisiniz. Növbəti bloqlarlar sizə bu sahə üçün lazım olan sosial bacarıqlardan, vəzifə öhdəliklərindən danışacağam. Hələlik isə faydalı olacağını hesab etdiyim bir neçə keçidi, həmçinin görmüş olduğunuz videonu sizinlə bölüşürəm.

 
270 views0 comments

Recent Posts

See All

Comments


Digər

bottom of page