Siz ilk dəfə kredit almaq üçün banka müraciət edirsiniz. Bank sizə verəbiləcəyi kreditin risk dərəcəsini necə qiymətləndirir? Siz Amazon.com saytına daxil olduqda, o sizə hansı kitabları və ya digər məhsulları məsləhət görməyi necə bilir? Siz təyyarə bileti alarkən, hava yolları sizə hansı qiyməti təklif edəcəyini necə müəyyənləşdirir? Siz xəstələndikdə və ya xəsarət aldıqda, həkimlər sizin üçün daha yaxşı olan diaqnozu qoymağı necə müəyyənləşdirir?
Sizin kredit almaq üçün banka ilk dəfə müraciət etməyinizə baxmayaraq, bunu dünyada milyonlarca insan daha əvvəl edib və hal-hazırda edir. Kredit alanların çoxu kreditlərini tam vaxtında geri ödəyir, bəziləri isə yox. Bank öz növbəsində bilmək istəyir ki, siz bu müştərilərdən daha çox hansına uyğun gəlirsiniz və bunu sizin kredit tarixinizi, maliyyə vəziyyətinizi və digər faktorları əvvəlki müştərilərin məlumat bazası ilə müqayisə edərək təyin edir.
Eynilə, Amazon.com da öz vebsaytında digər müştəriləri və sizin tərəfinizdən alınan, baxılan və başqalarına məsləhət gördüyünüz məhsulları müəyyən edir. Sonra o, nəhəng məlumat bazasından sizinlə oxşar maraqlarda olan, məhsulları alan alıcıları axtarır və onların aldıqları məhsulları sizə təqdim edir.
Hava yolları biletlərinin qiymətləri tez-tez yenilənir. Bugün Nyu-York və San Fransisko arasında uçuş üçün sizə təklif olunan biletin qiyməti sabah fərqli ola bilər. Bu dəyişikliklərin baş vermə səbəbi, hava yollarının gəlirlərin idarəedilməsi kimi bilinən qiymət strategiyasından istifadə etməsidir. Hava yolları şirkətləri keçmiş müştərilərinin geniş həcmli məlumatlarını yoxlayaraq, gələcək müştəriləri üçün proqnozları müəyyənləşdirir.
Sonda, həkimlərin ciddi tibbi işlərinə nəzər yetirək. Yüzlərlə tibbi sənədlər eyni diaqnoz qoyulan xəstələr üzərində araşdırmaları və onların nəticələrini göstərir. Ancaq sizin həkiminizin bütün bu araşdırmaların və nəticələrin hər birini ayrı-ayrılıqda oxumağı ağlabatan deyil. Bəs onlar bu diaqnozları doğru təşhis etməyi necə bilir?!
2007-ci ildə bir qrup IBM komputer alimləri bu tip suallara cavab tapmağa kömək edəcək yeni bir texnologiya hazırlamaq üçün layihəyə başladılar. Bu texnologiya IBM-in qurucusu, Thomas J. Watsonun adıyla bağlı olaraq Watson adlandırılır. IBM-dəki komanda diqqətlərini bir məqsədə cəmləşdirdilər: Ən yaxşı qərarı vermək üçün internet üzərində olan geniş həcmli məlumatlardan necə istifadə oluna bilər.
Watson məlumatlara əsaslanan, tövsiyyələr verən, hesablayıcı, dataları yüksək sürətli emal edən bir sistemidir. İnternetdə olduqca çox informasiya yığılır və Watsonun istənilən vaxt bunları məlumatları öyrənmə imkanı vardır. Sadə bir şəklə baxaq, Watson böyük həcmli datalarından yüzminlərlə mümkün həlləri toplayır, sonra onları analitik üsullar istifadə edərək qiymətləndirir və müzakirə üçün yalnız ən yaxşı həlləri təklif edir. Watson sadəcə həll yox, bir sıra həllərlə bərabər onların güvən səviyyəsi də təqdim edir. Məsələn, WellPointin Virginia məlumat mərkəzində, həkim və xəstələrin zövqünə uyğun olaraq, tibbi proseduraların təsdiqinin sürətlərindirilməsi üçün artıq Watsondan istifadə olunur. Citibank müştərilərinə daha yaxşı xidmət göstərmək üçün Watsondan necə istifadə etməyi araşdırmağa başlayıb və s.
Biznesdə analitik metodların istifadəsində bəzi irəliləyişlər özünü büzurə verir. Məsələn, elektron ticarət və sosial şəbəkələr vasitəsilə dataları toplamaq və bizneslər üçün inanılmaz məlumat bazası yaratmaq kimi texnoloji üstünlüklər. Təbii ki, bizneslər bu məlumatları onların həyata keçirdiyi fəaliyyətlərin səmərəliliyini və mənfəətliliyini artırmaq, müştərilərini daha yaxşı başa düşmək, məhsullarına daha effektli qiymətlər təyin üçün istifadə etmək istəyirlər. Aydındır ki, daha yaxşı hesablama proqramları bizneslərə bu kimi böyük problemləri əvvəklindən daha sürətli və dəqiq həll etmək imkanı verir.
Xülasə, geniş həcmli məlumatların mövcudluluğu, analitik metodologiyada inkişaf və hesablamalarda əhəmiyyətli artım biznesdə analitik metodların istifadəsində nəzərə çarpan yüksəlişlə nəticələnir və bu sahə Biznes Analitikası adlanır.
Aşağıdakı qrafik Google Trend tərəfindən verilib və 2004-2013-cü illər arası analitika sözü üçün axtarış ölçüsünü göstərir. Qrafikdən aydın görünür ki, analitikaya maraq zaman keçdikcə artan istiqamətdədir.
Biznes analitikası tələbələrə onların iş imkanları genişləndirməyə imkan yaradacaq və öyrənmək üçün çox vacib sahədir. Proqnoz edilir ki, hələ təkcə ABŞ-da 2018-ci ilədək analitika sahəsində 1.5 mln-dan artıq biznes meneceri qıtlığı olacaq.
