Samarqand davlat arxitektura qurilish instituti

tceh.com/edu/digital-analytics.
Zamonaviy digital-analitikka dasturlash tillarini, mashinada o’qitish algoritmlarini, data-science ni bilish talab qilinadi. Hozirgi paytda biznesga analitikaga bo’lgan talabni anglay oladigan, jarayonni tizimli tushunadigan va buni raqamli xolda ifoda etib beradigan hamda strategik ko’nikmalarga ega bo’lgan mutaxassislar talab qilinayapti. Shuning uchun ham oddiy miqdoriy ko’rsatgichlardan (ishtirokchilar soni, kliklar soni va sakazlar soni) undan ko’ra kengroq hisobli ko’rsatgichlarga (foydalanuvchilarning qoniqish darajasi, yoki ularning tajribasi) o’tish kuzatilayapti. Biznesga nafaqat tahlil talab qilinadi, unga bashorat ham kerak. Biznes uchun ma’lumotlar asosida hizmatchiga masalaning optimal bajarilish yo’lini ko’rsatadigan yordamchi analitika (prescriptive analitiks) ham ahamiyatga ega bo’lib qolgan. Bozor ekspertlaridan (eLama.ru ning veb-analitika bo’limi) digital-analitikadagi oxirgi trendlar bo’yicha so’rov o’tkazilganida, ulardan quyidagilarni bilish mumkin bo’ldi:
 Kompaniyalarga o’z-o’zidan sozlana oladigan hisobotlar zarur bo’layapti;
 Foydalanuvchilarning saytdagi barcha harakatlarini yig’a oladigan uskunalar paydo bo’layapti;
 Mobil analitika tizimlari rivojlanib borayapti.
Bozor ishtirokchilarining, shu jumladan, hizmatlarni bajaruvchilar va sakazchiklarning kompetentligi borgan sari ortib borayapti. Ammo yirik reklama beruvchilarga CRM lardan olingan ma’lumotlarni va veb-analitika ma’lumotlarini solitirib beradigan Yandex.Metrika va Google Analitics tizimlarining standart
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
hisobotlari yetishmayapti. Sayt foydalanuvchilarining boshlang’ich harakatlari haqidagi ma’lumotlarni yig’ib va qayta ishlab beradigan tizimlarga ham katta talab mavjud. Bu vazifani Yandex.Metrika ning LogsAPI relizi hal qilib bera oladi. Bunday vazifani hal qila oladigan yana bir uskuna Google Analitics dagi BigQuery bilan OWOX BI Smart Data ning integratsiyasidir. Ushbu yechimlar natijasida foydalanucvhining birinchi tashrifidan uning maqsadli harakatigacha barcha tashriflarini hisobga olish hamda uning unikal identifikatori vositasida u haqdagi to’liq ma’lumotni yig’ish mumkin bo’lib qoldi.
Bi sohadagi yana bir trend – mobil trafikning ko’payishi va mobil analitikaning rivojlanishidir. Google 2016 yilda Firebase Analitics ni taqdim qildi, Yandex esa AppMetrica ni rivojlantirdi, AppsFlyer va shunga o’xshash tizimlar ham rivojlanib borayapti. Mobil trafik bilan ishlash veb-ga nisbatan ancha murakkab, bunda kerakli ilovalar Google Play yoki AppStore magazinlaridan o’rnatiladilar. Digital-analitikadagi yana boshqa trendlar qatoriga ma’lumotlar yig’ishning borgan sari avtomatlashuvi va digital-analitikning analitika tizimlari arxitektori bo’lib borishini kiritish mumkin. Demak digital-analiticsda o’ziga hos qarama-qarshilik yuzaga keladi: digital-analitikning ishi borga sari avtomatlashaveradi, ammo unga hal qilinishi kerak bo’lgan masala yoki muammolarni baribir inson tomonidan qo’yiladi. Chunki bu ishni mashina hozircha uddalay olmaydi. Bu borada amerika aloqa operatori Sprint da ro’y bergan bir hodisani eslab qo’yish mumkin. Bu kompaniya hamkorlik foydasiz bo’lib ko’ringan mijozlar bilan shartnomani to’xtatadilar. Ularning bir mijozi teskari aloqaning tez-tez uzilib turishi bo’yicha hizmat ko’rsatih guruhida shikoyat qilgan. Aloqa sifati pastroq darajada ekanligi tufayli liniyada uzilib turishlar ko’proq bo’lgan. Kompaniya bu mijoz uchun koll-markazga bo’lgan qo’ng’iroqlar sonini tahlil qilgan xolda, ularni qayta ishlash qiymatini va daromadni hisoblab, foyda keltirmaydigan mijoz bilan kontraktni bekor qilishgan. Lekin Sprint kompaniyasining xodimlari mijoz nima uchun ularga murojjat qilganining sababini tahlil qilmaganlar va shuning uchun ham aloqa sifati muammosini hal qilmaganlar. Bir qancha vaqt o’tganidan so’ng, kompaniya o’z forumini tahlil qilgan holda shuni aniqladiki, ushbu mijozning
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
biznes rahbari bo’lgan eri o’zining barcha korporativ nomerlarini boshqa aloqa operatoriga o’tkazgan. Demak, Sprint kompaniyasi mashinaning bergan ma’lumotlariga tayangan xolda, foyda keltirib turgan bir qancha mijozlardan mahrum bo’lgan ekan. Hozirgi davrda digital-analitik tizimning loyihachisi va arxitektori bo’lgani bilan bu texnologiyani real hayotning boshqa jihatlari bilan to’ldirib turuvchi inson tafakkuri to’ldirib turishi kerak. Bu mulohazalar natijasida digital-analitikaning rivojlanishida quyidagi tendentsiyalarni ham ajratib ko’rsatishimiz mumkin:
 Tavsiflash analitikasidan prediktiv va ko’rsatma analitikaga o’tish;
 Baho berishda nafaqat sotuvlarni, balki foydalanuvching hatti-harakati va profilini ham hisobga olish kerak;
 Bu sohadagi eng yuqori baholanadigan ko’nikmalar jumlasiga tizimlilikni va strategik fikrlashni kiritish mumkin.
2019yildanboshlab, mashoratlarga bo’lgan talab yanada ommaviy bo’lib borishi kutilmoqda. Shuning uchun ham analitiklarga dasturlar asoslarini va mashinaviy ta’lim asoslarini bilish talab etiladi. Chunki bu bilimlar analitiklarga bashorat qilishda katta hajmdagi ma’lumotlardan foydalanish va ularning aniqligini orttirish imkonini beradi. Keyingi yillarda metrikalarga bo’lgan yondoshuv ham o’zgarib borayapti. Bir necha yillar oldin kompaniyalarning taxminan 70 foizi hairdo bilan birinchi muloqotdan to uning mahsulot (yoki hizmat) sotib olishigacha buldan zanjirni tahlil qilganlar va shuning uchun ham konversiyani tushunmasdan, mahsulotni bozorda ilgari surishda nimalarga e’tibor qararishni yaxshi tushunmaganlar. Hozirda endi konversiyani hisoblashdan tashqari, reprezentativ metrikalarni tanlay olish, har bir harakat uchun kaskadli biznes maqsadlarini aniqlash talab etiladi. Tizimli bo’lmagan va o’ylamasdan qilingan qadamlardan iborat bo’lgan digital-marketing bugungi kun talablariga javob bermay qo’ydi. Analitik ish yo’lga qoyilmagan va KPI o’rniga alohida ko’rsatgichar hisoblanadigan kompaniyalar soni borgan sari kamayib bormoqda. Tizimli bo’lmagan holda ishlaydigan, alohida usul va uskunalarnigina tushunadigan, intuitive ravishda harakat qiladigan va kompleks ravishda fikrlay olmaydigan
Toshkent Moliya instituti
R.H. Ayupov va G.R. Boltaboeva
analitiklarga zamonaviy bozorda o’rin qolmaydi. Ularning o’rniga mantiqni, tizimlilikni tushunadigan va strategik yondoshuvga ega bo’lgan yangi avlod vakillari keladi. Strategik fikrlashga, ma’lumotlarni tizimli tahlil qilishga va zamonaviy analitik usullarni tushunishga «Профессия digital-аналитик» deb nomlangan amaliyot kursida o'rganish mumkin.