Sizi yaxından tanıyaq
Salam. Mən Günel Cəbrayılova, Azərbaycan Turizm və Menecment Universiteti məzunuyam, ixtisasım “Menecment”-dir. Data Analitik kimi işə başlamamışdan öncə fərqli sahələrdə özümü sınamışam. 3-ildən artıq frilans şəkildə qrafik dizayn, digital art və 3D modeling ilə məşqul olmuşam. Özümü “art” sahəsində sınasam da, sonradan anladım ki, mənim texniki bacarıqlarım, analitik düşünmə qabiliyyətim kənarda qalıb istifadə olunmur.
Üstəlik, məktəb vaxtından riyaziyyatı, və dəqiq elmlər fənlərini çox sevmişəm. Bu səbəbdən ”hansı sahələrə marağım ola bilər?”, “harada öz potensialımı layiqincə istifadə edə bilərəm?” sualları ilə araşdırmalara başladım. Data elminə rast qəldim və buradanda hər şey başladı.
Artıq bir ildir ki, PashaPay şirkətində DATA sahəsində işləyirəm, və yolun başlanğıcında verdiyim qərarın düzgünlüyünə qəti şübhəm yoxdur. Yaxşı ki, data sahəsində və yaxşı ki, PashaPay-də çalışıram.
Data analitik kimdir və hansı öhdəlikləri var?
Məlumatların toplanması və təhlili istənilən biznes prosesinin vacib hissəsidir. Bu məlumat axını intuisiyaya deyil, dəqiq parametrlərə və rəqəmlərə əsaslanaraq düzgün qərarlar qəbul etmək üçün lazımdır.
Data analitika məlumat okeanında biznesi istiqamətləndirən xəritədir, məlumatları strukturlaşdıran və vizuallaşdıran sahədir.
Demək olar ki, bütün iri şirkətlər məlumatların toplanması ilə məşğuldur. Onlar müştərilərin davranışını, müştərilərin yeni məhsula reaksiyasını izləmək üçün lazımdır.
Data Analitik böyük həcmdə məlumatları toplayır və təhlil edir, onları emal edir və nəticələr çıxarır. Bu mütəxəssislər müştəri davranışında meylləri müəyyənləşdirir və fərziyyələri yoxlayır. Data analitik işinin nəticələri müəssisələrə obyektiv qərarlar qəbul etməyə və yeni layihələrə başlayarkən riskləri azaltmağa kömək edir.
Data analitikin günlük işləri nədən ibarətdir? O hansı alətlərdən istifadə edir?
Gündəlik istifadə olunan alətlədən ilk növbədə SQL, Python, və hər hansı bir vizuallaşdırma aləti (əksər hallarda Power BI) istifadə edirəm. Biz PashaPay-də m10 tətbiqinə aid məlumatlarla işlədiyimiz üçün bəzən Google Analytics, Firebase, AppsFlyer və s. ilə də aradabir işim toqquşur.
İş günüm 15 dəqiqəlik görüləcək işlərin planlaması ilə başlayır - bu gün hansı “taskları” həll edəcəyim barədə kiçik qeydlər edirəm, daha sonra işə başlayıram.
Əsasən gündəlik gördiyim işlər bunlardır:
- Xüsusi məqsədlər üçün məlumatların məlumat bazasından (database) çıxarılması – məsələn, son 14 gündə m10 tətbiqində ən çox dövriyyə edən 1000 istifadəçinin tətbiqə girmə tezliyi
- Biznesin suallarına cavab vermək – məsələn, görəsən niyə keçən həftə m10 tətbiqində kommunal ödənişləri edənlərin sayında birdən-birə 200% artım olub?
- Data-dan çıxan məlumatların vizuallaşdırılması, dashboardların fasiləsiz düzgün qaydada işləməsi və yenilənməsinin gündəlik monitorinqinin aparılması.
- Müştərilərin məhsulda baş verən hər hansısa bir dəyişikliyə və ya yeniliklərə olan reaksiyası - məsələn, tətbiq daxilində əlavə ediyimiz yeni funksiyadan sonra müştərilərin aktivliyi artıb yoxsa azalıb?
Data analitik digər hansı sahənin şəxsləri ilə sıx işləyir?
Data analitikin ən sıx təmasda olduğu şəxslər təbii ki birinci növbədə məhsul sahibləridir (product owner), daha sonra isə marketinq, satış, maliyyə kimi sahələrdir. Digital marketoloq, retention manager, sistem administratoru ilə sıx ünsiyyətdə oluram.
Məhz Data analitik kimi işləməyə sizi nə həvəsləndirir? Motivasiyanız nədir?
Bir dataçı olmaq şirkətdə həmişə diqqət mərkəzində olmaq deməkdir 😊
Mənim özümə xoş gəlir ki, verdiyim məlumatların və analizlərin əsasında əsasında şirkətimizdə risklərin idarə edilməsi, produktiv qərarların qəbul edilməsi, marketinq kampaniyalarının qurulması, istifadəçi davranışında təkmilləşməsi üçün işlər görülür.
Mənim üçün data sahəsi bir “supergücdür” deyə bilərəm. Bu sahədə çalışan digərlərin görmədiyi gizli tendensiyaları aşkar edə bilən, apardığı analizin nəticəsində biznesə əhəmiyyətli məlumatları təqdim edən şəxslərdir.
Data analitik olmağın ən yorucu yaxud mənfi tərəfi nələrdir?
Bu sahəyə məxsus olan ən əsas yorucu məqam odur ki gündəlik əsas tapşırıqlardan savayı, xeyli sayda ani təcili sorğuların cavablandırılmaq lazımdır. “Günel, təcili filan şeyi çıxartmaq lazımdır” sözü mənim üçün adiləşib 😊
Bəzən də bu kimi istəklər eyni tip, monoton və sadə olduqlarına görə o qədər də maraq daşımırlar. Lakin həyətamızın hər bir sahəsində rutin olduğu kimi, data sahəsində də rutin işlər qaçılmazdır.
Peşəkar Data analitik olmaq üçün nələrə diqqət edilməlidir?
Təbii ki, data analitik ≠ data proqramlarını bilən adam.
Tövsiyyə edərdim ki, analitik olmaq istəyən adam əvvəlcə düşüncəsini daimi inkişaf etdirsin, əgər statistik və riyazi biliklər zəifdirsə ilk öncə onların üzərində çalışsın. Yalnız bundan sonra data analitikin gündəlik həyatında istifadə olunan alətləri mənimsəmək olar. Riyaziyyatı və məntiqi zəif olan adam istəyir gecə-gündüz Tableau-da report hazırlasa da, SQL-dən filtrləyib məlumat çıxarsa da, effekti olmayacaq.
Bu sahə daim inkişafdadır deyə, “hər şeyi bilirəm” deyib olduğu kimi davam etmək yalnış qərar olardı, zənnimcə. Daim dünyada data elmində olan tendensiyalardan xəbərdar olmaq, müxtəlif data icmalarının üzvü olub yeniliklərdən məlumatlı olmağı tövsiyyə edərdim.
Təcrübənizi və biliyinizi bölüşmək, məqalənizi göndərmək, daha çox insana fayda vermək istəyirsinizsə, [email protected] elektron ünvanına yazın.
