Bu gün dünyada ən trend sahələrdən biri və bəlkə də birincisi Big Datadır. Dünyanın ən nüfuzlu dövlətləri və ya şirkətləri bu sahəyə xüsusi maraq göstərir və investisiya yatırır. Big Data iri həcmli dataların (məlumatların) saxlanılması və öyrənilməsi ilə məğul olan elm sahəsidir. Bu gün dünyada Data 21-ci əsrin “nefti” kimi qəbul edilir. Big Datanın tərkibində məlumatların analizi ilə məşğul olan sahə isə Data Analitika adlanır. Bu günki gündə Big Data olmadan hər hansı bir ciddi inkişafdan danışmaq yersizdir. Məqsədim Big Data və Data Analitika barədə detallı məlumat vermək olmadığı üçün bu sahəylə bağlı bir misal qeyd edib mövzunun əsas hissəsinə keçid etmək istəyirəm. Məsələn, dünyada xüsusi şirkətlər vardır ki, bu şirkətlər Data Analitika vasitəsilə bizim sosial şəbəkələrdəki fəaliyyətimizi analiz edərək bizim temparamentimiz, zövqümüz, arzu və istəklərimiz barədə kifayət qədər dəqiq nəticələr ortaya qoya bilirlər. Gündəlik etdiyimiz “like”lar, yazdığımız rəylər, bəyəndiyimiz, izlədiyimiz səhifələr və ya insanlar bizim kimliyimizi ortaya qoyur. Bu mövzu barədə detallı araşdırmaq istəyənlər Amerika Birləşmiş Ştatlarının hazırki prezidenti Donald Trumpın seçki kampaniyaları zamanı xüsusi qüvvələr tərəfindən Data Analitikadan məharətlə istifadə edərək seçkiyə necə təsir edildiyi barədə araşdıra bilərlər.
Data Analitika 4 bölmədən ibarətdir:
Təsviri Analitika (Descriptive Analytics), Diaqnostik Analitika (Diagnostic Analytics), Proqnozlu Analitika (Predictive Analytics), Ssenarili Analitika (Prescriptive Analytics).
Data Analitika elmin və biznesin bütün sahələrində tətbiq edilə bilər. Biznesin Satış, Maliyyə, Marketinq, HR və s. kimi sahələrində Data Analitika geniş tətbiq edilərək yüksək nəticələr əldə edilir. Müxtəlif sahələrdə tətbiq edilən Data Analitika həmin sahələrin adlarını özünə birləşdirərək aşağıdakı kimi də adlana bilir:
Satış - Sales Analytics, Maliyyə - Financial Analytics, Matketinq – Marketing Analytics, HR – HR Analytics.
Biznes proseslərində hər hansı qərarı verdiyimiz zaman çalışmalıyıq ki, bu qərarlar data əsaslı olsun, ingiliscə bu ifadə “data-driven desicion” adlanır. HR sahəsində prosesləri idarə etmək, əmək və əməkdaşlarla bağlı dəqiq və ədalətli qərarlar vermək üçün bu qaydanı tətbiq etmək mütləqdir. Yəni heç də həmişə əlinə sənəd götürüb ora-bura qaçan əməkdaş yaxşı işləyən və ya əksinə, sakit bir guşəyə çəkilib öz işinə fokuslanan əməkdaş da zəif işləyən biri kimi tanınmamalıdır. Dataya əsaslanan qərarlar vermək üçün HR-da HR Analika (HR Analytics) tətbiq edilməlidir. Bu gün sizə HR Analitika barədə ümumi məlumat verəcəm. HR Analitika dünyada ən çox maraq göstərilən sahələrdən biridir və bu maraq getdikcə artmaqdadır. Təəssüf ki, bu sahə ölkəmizdə “yox” səviyyəsindədir. Ümumiyyətlə, hər hansı bir analizi başlamaq üçün bizə ilk növbədə lazım olan “data”dır. Dataların toplanması prosesi isə “Data Mining” adlanır. HR Analitika vasitəsilə insan, əmək və ətraf mühitlə bağlı məlumatları analiz edib müəssisənin dünənki və bu günki durumu barədə hesabat vermək mümkündür. Dünənin və bu günün datalarını analiz edərək isə müəssisənin sabahkı durumu barədə proqnoz vermək olar. Bu proqnoz Proqnozlu Analitika (Predictive Analytics) adlanır. Proqnozlu Analitika keçmişin dataları ilə gələcəyə yönəlik proqnoz verməkdir. Proqnozlu Analitikanı HR-ın daxilində də bir neçə sahədə tətbiq etmək olar. Məsələn, işdən ayrılma (offboarding) prosesi ilə bağlı əlimizdə olan dataları analiz etməklə biz Proqnozlu Analitika vasitəsilə gələcəkdə şirkətdən ayrılacaq əməkdaşların sayı barədə proqnoz verə və müəssisə rəhbərliyini məlumatlandıra bilərik. Və ən əsası isə, biz bu proqnozun nəticəsinə əsasən hər hansı bir strategiya yaradaraq müəssisəyə dəyəcək ziyanı minimuma endirə bilərik.
Proqnozlu Analitikanın nəticəsini əldə etdikdən sonra Ssenarili Analitika (Prescriptive Analytics) tətbiq edərək xüsusi modellər qurmaqla tədbirlər həyata keçirmək mümkündür. Məsələn, iş şəraitinin yaxşılaşdırılması, əmək haqqı artımı, bonus və s. tətbiq etməklə tədbirlər görmək olar. Bütün bu tədbirlər də təbii ki, qurduğumuz modeldə bəlli olacaq.
Məqalənin uzun və yorucu olmaması üçün hələ ki, bu qədərlə kifayətlənirəm. Gələcək məqalələrdə İşə Qəbul, İşdən Çıxış, ümumiyyətlə, HR metrixlərlə bağlı hansı analizləri etməyin mümkün və faydalı olması barədə yazılar paylaşacam.
©Elçin Həsənov
