Müəllif: Embawood: Strateji İdarəetmə Qrupunun rəhbəri və Qafqaz Universiteti Marketinq müəllimi Cəbrayıl Vəliyev
Bilgi texnologiyalarının inkişafı ilə birlikdə iqtisadiyyat elminə və tarixinə yeni anlayışlar girməyə başladı ki bunlar: informasiya cəmiyyəti, bilgi(bilik) iqtisadiyyatı, yeni iqtisadiyyat, şəbəkə iqtisadiyyatı (information society, knowledge economy, new economy, network economy) kimi anlayışlardır.
Doktorantura təhsilim zamanı bu mövzular bizim dərslərdə çox müzakirə olunan mövzular idi. Və o zaman yeni iqtisadiyyatın klassik iqtisadiyyatla fərqlərini araşdırarkən Kevin Kelly və Nordhaus-un bu barədə irəli sürdükləri çox maraqlı bir tezisin olduğunu görmüşdük. Bu tezis yeni iqtisadiyyat deyə adlandırılan informasiya iqtisadiyyatında tələb və təklif əyrilərinin yerdəyişməsi idi. Bu dəyişmə nəyi açıqlayır?
Klassik iqtisadiyyatda qiymət aşağı olarkən təklifin az olması və ya düşdüyü, qiymət qalxdıqca isə təklifin artması baş verirdi. Ancaq yeni iqtisadiyyatda əksinə qiymət düşsə belə təklif artır. Yeni bir texnoloji alət, məsələn, cib telefonu bazara yüksək qiymətlə girir, təklif az olur, amma qiymətin düşdüyünə baxmayaraq təklif artır. Bunun səbəbi isə klassik iqtisadiyyatda qıt qaynaqlar və insanların arzu və istəkləri idisə, yeni iqtisadiyyatda bu əyrilər bir faktora-texnologiyaya bağlı olmaqdadır. Texnologiyanın qaynağı isə insan beyninin məhsulu olan bilikdir. Bilik və onun məhsulu texnologiya qıt qaynaq deyil, daim yenilənən və tükənməyən qaynaqdır. İnformasiya iqtisadiyyatında tələb və təklif əyrilərinin bu cür yer dəyişməsinin əsasını müəyyən ölçüdə network texnologiyalarının əsasını təşkil edən INTEL qurucusu Gordon Moore-un 1965-ci ildə “Moore qanunu” deyə adlandırılan tezisi olmuşdur.
Moore qanunu (özü bunu ifadə etməsə də) çiplərin-tranzistorların gücü artdıqca daha çox işləm görəcəyi, daha çox funksiya yerinə yetirəcəyi, ancaq istehsal maliyyətlərinin-qiymətlərin buna görə eyni qalacağını və hətta düşəcəyini göstərməkdə idi. Moore əvvəlcə bir dövrəyə sığan çip sayının 18 aydan bir iki dəfə artacağını daha sonra isə bu zamanı iki ilə uzadaraq iki ildən bir tranzistor sayının 2 dəfə artacağını irəli sürmüşdür. Bu çiplərin kiçilməsi ilə baş verir. Çiplərin kiçilməsi isə bunu istifadə edən mobil telefon və kompüterlərin kiçilməsini təmin edir. Necə ki, bu indiyəcən davam edir. 45 ilə yaxın bu tezis öz keçərliyini qorumuşdur. Mooreun özü bu prosesin sona qədər belə davam etməyəcəyini, bu qanunun bir müddət sonra keçərsiz olacağını ifadə etmişdir. Necə ki, 2010-cu illərdə artıq bəzi akademik dairələrdə bu qanunun keçərsiz olduğu irəli sürülməyə başladı. Qanunun davam etməsi üçün çiplərin kiçilməsi davam etməlidir ki, bunun sonsuza qədər davam edə bilməyəcəyi tezisi artıq qəbul görməkdədir. Çiplerin yerini yeni texnologiyaların alacağı, hibrid çip və dövrələrin ola biləcəyi fikirləri səslənməkdədir.
Məlumatların getdikçə artan sürəti, həcmi, müxtəlifliyi bunu mütləq surətdə tələb edir. İnformasiya iqtisadiyyatının məshulları olan sosial şəbəkələrin də yuxarıda qeyd etdiyimiz təklifin tələblə birgə geniş yayıldığı məlumdur. Ancaq hazırda ən öndə olan sosial şəbəkələrin belə özlərini daimi yeniləməyəcəkləri təqdirdə bir müddət sonra yeniləri ilə əvəzlənə biləcəyi irəli sürülür.
Bilginin, informasiyanın və bunun məhsulu olan texnologiyanın qıt qaynaq deyil, daim yenilənən, artan və dəyişən qaynaq olması bu prosesin başlıca səbəbidir ki bunun da yaratdığı problemlər vardır. Artıq dünya futuroloqları tərəfindən də məhz “big data” adı altındakı mövzuların gələcək həyatımıza təsiri ilə əlaqədar mövzuların ön planda tutulduğunu qeyd etməliyik.
“Big data”- “böyük data” və ya “böyük məlumat” kimi ifadə olunmaqla, sadə şəkildə müəyyən zaman aralığında toplanan faydalı və idtifadə edilə bilən məlumatlar toplusudur. İnternetin və buna paralel olaraq internet məhsulları olan sosial şəbəkələrin geniş şəkildə yayılmasıyla məlumat bazalarının müxtəlifliyi, qarmaşıqlığı dataların məqsədyönlü istifadəsini də çətinləşdirmişdir. Artıq bu dünyada ən önəmli problemlərdən biri kimi qəbul edilir. Yəni əslində məlumatlılıq, informasiya və bilgi güc olsa da bu güc ancaq istifadə edildiyi təqdirdə güc, istifadə edilmədiyi təqdirdə isə problem ola biləcəkdir. Şirkətlərin özündə də toplanan araşdırma nəticələrinin, rəqəmlərin və s. analiz edilməsi, dataların informasiyaya və informasiyanın da bilgiyə, biliyə çevrilməsi önəmini artırmışdır. İstifadə olunmayan məlumat güc deyil problem olmaqdadır ki, bunu da “məlumat zibilliyi” adlandırırlar.
“Big data”-nı daha aydın izah etmək üçün onu əmələ gətirən beş önəmli faktordan da bəhs etmək istərdim ki, bunlar “5V” adlandırılır: Variety-çeşidlilik vəya müxtəliflilik, Velocity-sürət, Volume- məlumat həcmi, Verification-yoxlama və Value-dəyərdir.
Variety-çeşidlilk və ya müxtəliflilik: toplanan məlumatların müxtəlif xüsusiyyətdə, müxtəlif qaynaqlardan əldə edilməsi, müxtəlif məqsədlər üçün toplanması, müxtəlif sistemlərdə toplanmasını əsas alaraq müxtəlifliliyini göstərir. Bu müxtəliflik təbii ki çətinlik yaradan amildir ki, “big data”- böyük məlumatlar bu xüsusiyyətlərə malikdir.
Volume-həcm: Toplanan məlumatların öz növbəsində həcm etibariylə də böyük olması adından da göründüyü kimi “big data”-nın digər bir xüsusiyyətidir.
Velocity- sürət: Sosial şəbəkələr, bloqlar, məlumatların istehsal edildiyi mobil telefon tədbiqatları kimi vasitələrin artmasıyla məlumatların həcmcə çox olmasıyla bərabər sürətini də artırmaqdadır. Bu sürəti idarə etmək də günümüzün və gələcəyin problemlərindən biri olaraq qəbul edilir.
Verification- yoxlama: Toplanan məlumatların dəqiqliyi də önəmli faktorlardan biri olduğu üçün məlumatların yoxlanılması və təhlükəsizliyi də önəm kəsb edir.
Value- dəyər: Ən önəmli faktor məhz “big data”nın dəyər yaratması xüsusiyyətinin olub olmamasıdır. Yuxarıdakı digər dörd faktorun düzgün tədbiqi məhz dəyər yaratmada vacib amillərdən biridir. “Big data” əlavə dəyər yaratmırsa yuxarıda deyildiyi kimi “məlumat zibilliyi” xüsusiyyətinə keçəcəkdir. Məhz “big data”-nın xüsusilə şirkətlər tərəfindən idarə olunmasının vacibliyi əlavə dəyər yaratma xüsusiyyətinə görədir.
Yekun olaraq informasiya iqtisadiyyatının təməli olan data-informasiya-bilik kimi mövzular bizim üçün də maraqlı və əhəmiyyətli olmalı, bir bloq yazımda qeyd etdiyim kimi cansız rəqəmləri və ya məlumatları canlı bilgiyə çevirməyi bacaqrmağımız lazımdır. Buna görə analiz qabiliyyətli mütəxəssislərin sayı və keyfiyyəti şirkətlərimiz tərəfindən ön planda tutulmalıdır.
