Data Analitika Nədir? Data Analitikaya Necə Başlamaq Olar? (2025)

Hal-hazırkı “Big Data” dövründə rəqəmlər hər verilən biznes qərarının əsasını təşkil edir. Məhz bu səbəbdən data analitika peşəsi ən aktual və gəlirli sahələrdən birinə çevrilib. Lakin bu termin hələ də bir çoxları üçün sual doğurur: Bəs data analitika nədir və bu, məlumatları strateji üstünlüyə çevirmək üçün nə qədər vacibdir? Bu yazımızda bu mövzu ilə bağlı danışmışıq.

Data Analitika Nədir?

Data Analitika , böyük və mürəkkəb məlumat bazalarını araşdırmaq, təmizləmək, çevirmək və modelləşdirmək prosesidir. Bəs niyə bu prosesə ehtiyac var? Çünki bu məlumat bazaları xam şəkildə heç bir məna kəsb etmir və hər bir şirkət və hətta fərdi şəxs gündəlik olaraq çox miqdarda məlumat qəbul edir. 

Məhz burada data analitik peşəkarı səhnəyə çıxır. Data analitika sadəcə rəqəmlərə baxmaq deyil; o, həmin rəqəmlərin arxasındakı hekayəni tapmaqdır. Analitiklər müxtəlif alət və metodlardan istifadə edərək bu məlumatlarda trendləri, naxışları və dəyərli bilikləri (insights) aşkar edirlər.

Nəyə Görə Data Analitikaya Tələb Çoxdur?

Son dövrlərdə Data Analitika həm Azərbaycanda, həm də dünyada ən çox tələb olunan sahələrdən birinə çevrilib. Əsas səbəb isə odur ki, şirkətlərin qərar vermə prosesində yalnız təcrübəyə və intuisiya əsaslanmaq əvəzin rəqəmlərə və statistik təhlilə güvənməyə başlamasıdır.

Bugünki dövrdə hər bir şirkətin və ya biznesin əlində böyük həcmdə məlumat toplanır

• • satış göstəriciləri

• • müştəri davranışları

• • bazar trendləri və s. 

Bu məlumatların isə təkcə toplanması kifayət etmir, onların düzgün analiz edilməsi və nəticəyə çevrilməsi vacib bir faktordur. Məhz burada Data Analitik peşəsinin rolu ortaya çıxır.

Bu səbəbdən bütün şirkətlər, bizneslər üçün Data Analitika artıq zəruri bir ehtiyaca çevrilmişdir. Gələcək müddətdə isə bu tələbin daha da artacağı gözlənilir, çünki rəqəmsallaşma sürətlə davam edir və hər kəs əldə olan məlumatdan maksimum faydalanmaq istəyir.

Data Science və Data Analitikanın fərqi nədir?

Bir çox hallarda Data Science və Data Analitika anlayışlarını qarışdırılır. Bu sahələr nə qədər də oxşar olsalar da, fərqli məqsədlər üçün istifadə edilir. 

Data Analitika,  mövcud məlumatların təhlil olunması, hesabatların hazırlanması və şirkət üçün praktik nəticələrin çıxarılması prosesidir. Burada əsas məqsəd:

• • “Nə baş verdi?” və “Nə üçün baş verdi?” suallarına cavab tapmaqdır.

• • Statistik təhlil, vizuallaşdırma və biznes yönümlü tövsiyələr əsas rol oynayır.

• • Data Analitik daha çox Excel, SQL, Power BI, Tableau kimi alətlərlə işləyir.

Data Science, biraz daha geniş sahəni əhatə edir və gələcəyi proqnozlaşdırmaq , gələcəkdə nə baş verə bilər bu tip proqnozların üzərində qurulub. Burada:

• • “Gələcəkdə nə baş verə bilər?” və “ Şirkət olaraq hansı addımları atmalıyıq?” sualları cavablandırılır.

• • Machine Learning, süni intellekt, Python, R kimi alətlərdən istifadə olunur.

• • Data Scientist yalnız mövcud məlumatı təhlil etmir, həm də yeni modellər quraraq biznesin gələcək addımlarını formalaşdırır.

Data Analitika hansı sektorlarda istifadə olunur?

Artıq data analitika təkcə böyük şirkətlərdə yox bir çox bizneslərdə də istifadə olunur. Ən çox istifadə olunan sahələr isə bunlardır:

– Maliyyə və bank

Kredit skorinq modelləri vasitəsilə müştərinin ödəmə qabiliyyəti daha dəqiq qiymətləndirilir, real vaxtda əməliyyatların izlənməsi isə fırıldaqçılıq hallarını vaxtında aşkarlamağa kömək edir. Analitika həmçinin müştəri davranışlarını öyrənərək fərdi təkliflər hazırlamağa, maliyyə axınlarını proqnozlaşdırmağa və filial resurslarını optimallaşdırmağa imkan verir

– Marketinq

Marketinqdə Data Analitika şirkətlərə müştəriləri daha yaxşı tanımaq və reklam xərclərini düzgün idarə etmək şəraiti formalaşdırır. Müştərilərin seqmentasiyası, Reklam nəticələrinin effektivliyini ölçmək, dataya əsaslanan satış proqnozları etmək, müştəri datalarına əsasən loyallıq üçün müştəriyə xüsusi təkliflərin edilməsində istifadə olunur.

– e-Ticarət

Müştəri davranışlarının öyrənilməsi, alış meyllərinin proqnozlaşdırılması və satış strategiyalarının optimallaşdırılması üçün vacibdir

– Logistika

Nəqliyyat və logistika sahəsində data analitika – marşrutların optimallaşdırılması, yanacaq istifadəsinin  azaldılması və çatdırılma müddətlərinin qısaldılması problemlərinin həll edilməsində geniş istifadə olunur. GPS məlumatları, sürücü davranışları və sifarişlərin çatdırılmasını analiz edilərək səmərəli yollar müəyyənləşdirilir. Bunun nəticəsində həm vaxt itkiləri azalır, həm də xərclər minimuma endirilir.

– Təhsil

Təhsil sferasında data analitika tələbələrin nəticələrini izləmək və fərdi tədris planları hazırlamaq üçün lazımlı bir vasitədir. İmtahan nəticələri, davamiyyət və onların göstəriciləri təhlil edilir.

Data Analitika Proqramları Hansılardır

Data Analitika proqramları müxtəlifdir və hər biri fərqli məqsədlər üçün istifadə olunur, ən çox istifadə olunan proqramlar isə aşağıdakılardır:

• • Excel, sadə təhlil və hesabatlar üçün ən geniş yayılmış vasitədir.

• • SQL, verilənlər bazasında sorğular yazaraq məlumat çıxarmaq üçün əsas dildir.

• • Power BI və Tableau, vizuallaşdırma və dashboard hazırlamaq üçün.

• • Python və R, daha dərin analiz və maşın öyrənməsi modelləri qurmaq üçün istifadə olunur.

Data Analitika Maaşı

Azərbaycanda Data Analitik maaşları şirkətdən, sahədən və şəxsin təcrübəsindən asılı olaraq dəyişir.

Ümumi olaraq isə belədir:

• • Junior Data Analitik, aylıq təxminən 800 – 1200 AZN arası maaş ala bilər.

• • Middle Data Analitik, 1500 – 2000 AZN aralığında qazanır.

• • Senior Data Analitik, böyük şirkətlərdə 2500+ AZN maaş ala bilər.

Digər xarici ölkələrdə və remote işlərdə isə bu rəqəmlər daha yüksək olur. Python, SQL, Power BI/Tableau kimi alətləri yaxşı bilən və Machine Learning üzrə bacarıqları olan analitiklər daha yüksək gəlir əldə edə bilirlər.

Data analitikanı necə öyrənmək olar?

Data Analitikanı öyrənmək üçün əsas addımlar bunlardır:

1. 1. Təməl biliklər əldə etmək,  Excel və ya Google Sheets ilə sadə məlumat analizi bacarığı qazanın.

1. 1. SQL öyrənin, verilənlər bazasından məlumat çıxarmaq üçün ən vacib dildir.

1. 1. Vizuallaşdırma alətlərindən istifadə etməyini öyrənin, Dashboardlar hazırlamaq üçün Power BI və ya Tablea öyrənin.

1. 1. Proqramlaşdırma bilikləri əldə edin, Python və ya R öyrənərək daha dərin analiz və statistik modellər qurmaq.

1. 1. Praktiki işlər görün, kiçik datasetlər üzərində işləyərək portfolio yaratmaq.

Bu sahəyə başlamaqa qərar vermisənsə, Data analitika kursuna başlamaq üçün sillabusu və kursun sənə uyğun olub olmadığına baxa bilərsən. CodeStar-da dərslər hybrid olaraq keçirilir və bütün dərslərin videoqeydləri mövcuddur. 

Həmçinin kurs başlamazdan əvvəl imtahan mərhələsini keçsən 70%-dək təqaüd imkanı ilə kursa başlaya bilərsən.

Hansı peşələrdə data analitika bacarıqları tələb olunur?

Bu gün Data Analitika bacarıqları yalnız analitiklər üçün deyil, bir çox mütəxəssis üçün lazımı bacarıq hesab olunur. Çünki datalarla işləmək və ondan nəticə çıxarmaq artıq bir çox sahədə üstünlük qazandıran bacarıqlardan biridir. 

• • Maliyyə mütəxəssisləri

• • Marketinq analitikləri

• • IT mütəxəssisləri

• • Layihə menecerləri və s.

Bir çox mütəxəssilərin data analitika bacarıqlarına sahib olması, onlara karyerasında üstünlük qazandırır.

Data analitika üzrə iş imkanları Azərbaycanda

Azərbaycanda Data Analitika sahəsinə maraq sürətlə artır və bununla birlikdə iş imkanları da genişlənir. Rəqəmsallaşma və böyük həcmdə məlumatların idarə olunması ehtiyacı şirkətləri Data Analitik mütəxəssislərinə daha çox yönəldir. Data analitik vakansiyalara keçid edib nəzər yetirə bilərsiniz.

Data Analitika kursuna Təqaüdlə qoşul!

CodeStar sizin data analitikanı təqaüd qazanaraq öyrənməyiniz üçün fürsət yaradır. Siz təqaüd üzrə müraciət edərək, imtahandan uğurla keçdiyiniz təqdirdə CodeStar sizə 70%-dək təqaüdlə bu kursu qazanmaq imkanı yaradır.