Bu yazı daha çox dövlət və özəl sektorlarda təhlil, data analitika, biznes analitika və risklərin idarə edilməsi sahələrində olan mütəxəssislər və rəhbər işçilər üçündür.
Bir məsələ trendə çevriləndə peşəkarlardan daha çox diletantlar, ucuz məşhurluq və karyera ardınca qaçanlar, o sahəni sevərək deyil, sadəcə gəlir əldə etmək, spekulyativ arzu və istəklərini həyata keçirmək istəyənlər həmin trendə qoşulurlar və həmin sahəni gözdən salırlar.
Belə sahələrdən üçünü qeyd edəcəm. Risklərin idarə edilməsi, data analitika və biznes analitika. Data analitika nədir? Data analitika hər hansı nəticə çıxartmaq, proqnozlar vermək, məlumatlar və statistik göstəricilər (datalar) əsaslı qərarlar qəbul etməkdir. Mən burada dataların düzgün yığılması, dataların vahid reyestrinin formalaşdırılması, dataların strukturlaşdırılması, seçilməsi, təmizlənməsi kimi texniki məsələlərə toxunmuram.
Data analitika ilə analitik təhlil qabiliyyəti olan şəxslər məşğul olmalıdırlar. Amma burada bir çox səhvlər, doğru hesab edilən yanlış düşüncələr və addımlar mövcuddur:
– data analitika təkcə Excel, SQL, PowerBI, Python, Mathlab, SPSS və sair proqramları bilmək deyil. Bunlar dataların emalı, strukturlaşması, seçilməsi, təhlili, vizuallaşdırılması, digər mənbələrdən çəkilməsi, təhlili üçün alətlərdir, vasitələrdir və data analitikanın hamısı deyil, bir parçasıdır;
– hər bir data analitik bütün proqramlardan xəbəri ola, taniş ola və istifadə edə bilər. Amma bütün proqramları dərindən bilməlidir fikri doğru deyil. Hər bir data analitik işlədiyi sahə və istiqamətə uyğun olaraq adətən 1-2, bəzən 3 proqram üzrə daha dərin ixtisaslaşır;
– ən çox buraxılan səhv. Bir data analitika və ya biznes analitika şöbəsi yaradılır, 5, 10, 15 peşəkar və perspektivli data və ya biznes analitik komandaya cəlb olunur. Lakin, komandanın rəhbəri şirkət rəhbərinin “etibar etdiyi bacıoğlu, qrup, sinif yoldaşı, qohum, sözəbaxan” bir işçi təyin olunur. Nədənsə bizdə belə bir yanlış fikir var ki, istənilən şəxs rəhbər ola bilər. Nə isə, bu şəxs proqramlar haqqında məlumatlara malik olmadığı, hər bir data analitikin bacarıqlarını qiymətləndirə bilmədiyi, özünün vizyonu, təhlil qabiliyyəti olmadığı (təhlillə məşğul olmayan şəxs data və ya biznes analitika sahəsində rəhbər ola bilməz) üçün özü tam olaraq nə istədiyini bilmir, nə istədiyini bilmədiyi üçün tapşırıqları düzgün verə, taktika və strategiyanı müəyyən edə və nəyi necə əldə etməyin yollarını bilmir. Nəticədə, işi düzgün bölə, istiqamətlər verə, hər kəsə öz bacarıq və qabiliyyətinə uyğun iş bölgüsü apara bilmir. Məsələn, Power BI`da vizuallaşdırmanı mükəmməl bilən əməkdaşa dataların təmizlənməsi və strukturlaşmasını tapşırır. Və yaxud, biznesi və təhlili bilmədiyi, geniş və dərin analitik düşüncəyə malik olmadığı üçün lazımi vizyona sahib ola bilmədiyi üçün nə əldə etməyin vaciblyini (son nəticə) bilmədiyi üçün komandaya aydın tapşırıqlar verə bilmir, tapşırığın icrasını yol göstərmədən komandanın öhdəsinə buraxır. Nəticədə, səmərəlilik, konkret nəticə, dərin təhlil əldə olunmur, komandanın rəhbəri isə öz bacarıqsızlığını komandanın üzərinə transfer edir;
– data analitika komandasının rəhbəri işi dərin bilmədiyi üçün kadrları da düzgün seçə bilmir, nəticədə data analitikada müəyyən istiqamətləri dərin bilən, ixtisaslaşmış, təcrübəli kadrlar əvəzinə “sözəbaxan, ünsiyyətcil və sair bu kimi subyektiv ölçmə meyarları ilə” işçilər cəlb edir. Nəticədə, uduzan da, gözdən düşən də yenə data analitikanın özü olur;
– ən güclü komandaya tapşırıqlar düzgün bir şəkildə verilməsə, komandanın rəhbərinin özü təhlili dərindən bilməsə o komanda əvvəl-axır dağılmağa məhkumdur. Çünki, data analitika sahəsində olan gənclər özlərini inkişaf etdirmək, daha çox təcrübə toplamaq, öyrənmək, öz qabiliyyətlərinə uyğun tapşırıqlar almaq (burada həvəs, motivasiya önəmlidir) istəyirlər. Bu istəkləri boşa çıxdıqda komandadan ayırlmağı düşünürlər. Haşiyə: unutmayaq ki, bir futbol komandasında həlledici şəxs komandanın ulduz oyunçusu və yaxud ulduzlar yığını deyil, komandanın baş məşqçisidir.
Bir də var, biznes analitika. Biznes analitika isə biznesin inkişaf etdirilməsi, böyüməsi, güclü və zəif tərəflərinin müəyyən edilməsi, düzgün proqnozlar verilməsi, problem və çağırışların həlli üçün düzgün çıxış və həll yollarının tapılması (reseptlərin yazılması) üçün data analitika, risklərin idarə edilməsi kimi sahələri əhatə edən analitik istiqamətdir. Data analitika sahəsində buraxılan səhvlər xüsusilə orta və böyük sahibkarlıq subyektlərində (iri holdinqlər daxil olmaqla) biznes analitika sahəsinə də xasdır. Yəni, risklərin idarə edilməsi, data analitika sahələrini bilməyən şəxslər biznes analitik kimi yalnız göstəricilərin vizuallaşdırılıb rəhbərliyə təqdim olunması ilə məşğuldurlar. Burada diaqnozları, proqnozlar və həll yollarını, zəif və güclü nöqtələri müəyyən edən dərin təhlillər təəssüf ki, ya olmur, ya da səthi təhlillər yanlış istiqamətlərə yönləndirdiyi üçün olmaması daha yaxşıdır!
Açığı belə bir yazı yazmaq istəmirdim. Amma, dünyanın süni intellektdən danışdığı bir vaxtda, biz hələ bir çox qurumlarda, holdinq və şirkətlərimizdə data analitikanını əlifbasının ilk hərfini belə öyrənib növbəti hərfə keçə bilməmişik və ya əlifbanı öyrənmək, bizdə bu da var demək xatirinə növbəti mərhələlərə yarımçıq keçmişik. Yəni, hələ də data analitikanın A hərfi hesab olunan data reyestrlərinin yığılması qaydalarını bilmirik, tətbiq etmirik və ya tətbiq etmək istəyənlərə də hansısa səbəblərdən mane oluruq! Data olmadan təhlil olmaz, təhlil olmadan isə inkişaf olmaz! Bir də, düzgün istifadə olunmayan istənilən bir sahə ya gözdən düşməyə, məhv olmağa, ya da ətrafındakıları məhv etməyə məhkumdur. Məsələn, bıçaq mətbəxdə vaz keçilməz alətdir, yanlış ələ düşdükdə isə cinayət alətinə çevrilir. Avtomobil bir insana xidmət etmək üçündür, yanlış istifadəsi isə faciə gətirir. Data analitika, risklərin idarə edilməsi, biznes analitika ucuz karyera, sadəcə bir qazanc vasitəsi deyil! Bunlar bir dövlətin, iqtisadiyyatın inkişafının ən əsas, vazkeçilməz və düşündüyümüzdən də qat-qat artıq əhəmiyyətə vacib sahələridir, kökləridir.
Müəllif: Elman Sadıqov, iqtisadçı-ekspert
