Böyük məlumatlardan Insight

1) Insight nədir və niyə vacibdir

• verilənlər → domen konteksti → düzgün üsullar → təsdiqlənmiş şərh → məhsul/prosesə giriş.

• Qeyri-müəyyənlik və reaksiya vaxtının azaldılması.
• Huni və xərclərin optimallaşdırılması, LTV/ARPPU/retention (hər hansı bir sənaye üçün) artırılması.
• Risklərin, frodların, deqradasiyaların erkən aşkarlanması.
• Yeni gəlir mənbələri (data products, API, hesabat xidmətləri).

2) Memarlıq konturu: insaytlara məlumat yolu

1. Mənbələr: proqram hadisələri, qeydlər, əməliyyatlar, xarici API, tərəfdaşların məlumatları, açıq dəstlər.
2. Enjest və axın: CDC/ETL/ELT, növbələr (Kafka/Kinesis/PubSub), sxemlər və müqavilə testləri.
3. Saxlama: Data Lake (xam və təmizlənmiş zonalar) + DWH/OLAP vitrinlər, HTAP ehtiyac.
4. Semantik təbəqə: metrik və ölçmələrin vahid tərifləri, kataloq, lineage.
5. Fice platforması: yenidən istifadə olunan əlamətlər, oflayn/onlayn uyğunluq.
6. Analitika və modellər: batch/stream hesablama, ML/statistika, qraflar, NLP, geo, vaxt sıraları.
7. İnsaytların çatdırılması: daşbordlar, alertlər, tövsiyələr, API, webhooks, daxili analitika.
8. Observability və keyfiyyət: məlumat testləri, təzəlik/driftlərin monitorinqi, anomaliyalar üzrə alertlər.

Prinsip: metrik/fich hesablamalarını vizualizasiya və interfeyslərdən ayırırıq - bu təkamülü sürətləndirir.

3) Analitika növləri və nə zaman tətbiq olunur

Descriptive: «Nə oldu?» - aqreqatlar, kəsiklər, mövsümilik, koqort hesabatları.
Diaqnostik (Diagnostic): «Niyə?» - faktor analizi, seqmentasiya, atributlar, kauzal qraflar.
Proqnostik (Predictive): «nə olacaq?» - təsnifat/reqressiya, time-series, survival/çarn modelləri.
Reçete (Prescriptive): «Nə etməli?» - optimallaşdırma, bandits, RL, tövsiyələr, hərəkətlərin prioritetləşdirilməsi.

4) Əsas metodik bloklar

4. 1 Müvəqqəti sıralar: mövsümlük/trendlər, Prophet/ARIMA/ETS, reqressorlar (promo/hadisələr), iyerarxik forkastlaşdırma, novcasting.
4. 2 Seqmentasiya: k-means/DBSCAN/HDBSCAN, RFM/davranış klasterləri, kanal profilləri/geo/qurğular.
4. 3 Anomaliyalar və risk: STL-dekompozisiya + IQR/ESD, izolation forest, robust PCA; skoring frod.
4. 4 Tövsiyələr: birgə filtrasiya, matrislərin faktorizasiyası, qrafik embeddinq, seq2rec.
4. 5 NLP: topiklər, varlıqların çıxarılması, sentiment/intent, biletlərin/rəylərin təsnifatı, RAG/LLM köməkçiləri.
4. 6 Qrafik analitika: mərkəzlilik, icma, frod yolları, düyünlərin təsiri, şəbəkələrin «yapışqanlığı» metrikası.
4. 7 Kauzality: A/B testləri, difference-in-differences, propensity score, instrumental dəyişənlər, DoWhy/causal ML.

5) Məlumatlardan əlamətlərə: fizika-mühəndislik

Pəncərələrə görə aqreqatlar: sürüşmə məbləğləri/orta, tezliklər, unikallıqlar.
Saatlıq/gündəlik/həftəlik laqalar: qısamüddətli dinamikanın tutulması.
Kohort əlamətləri: X anından etibarən vaxt, istifadəçi/obyektin həyat dövrü.
Geo-əlamətlər: yer klasterləri, istilik xəritələri, əlçatanlıq.
Qrafik əlamətlər: dərəcə, üçlü qapanma, PageRank, qovşaq/qabırğa embeddingi.
Mətn əlamətləri: TF-IDF/embeddingi, tonallıq, toksiklik, mövzular.
Online/offline uyğunluq: təlim və istehsal üçün bir transformasiya məntiqi.

6) Təcrübələr və səbəblər

Dizayn: fərziyyə → uğur metrikası → minimal effekt → nümunə ölçüsü → randomizasiya/stratifikasiya.
Analiz: p-values/etibarlı interval effekti, CUPED, çoxsaylı yoxlamaların korreksiyası.
Kvazi təcrübələri: RCT mümkün deyilsə - DiD, synthetic controls, matchings.
Online optimallaşdırma: multi-armed bandit, UCB/TS, kontekstli bandit, erkən dayandırılması.
Həllərin kodlaşdırılması: təcrübələr fich bayraq platformasına inteqrasiya olunur, trekinq versiyaları.

7) Data keyfiyyəti və etimad

Sxemlər və müqavilələr: sxemlərin təkamülü, əks uyğunluq, schema registry.
Məlumat testləri: təzəlik, tamlıq, unikallıq, bütövlük, diapazonlar/qaydalar.
Linij və kataloq: mənbədən metrikaya; sahibləri, SLA, etibarlılıq statusu.
Keçid/emissiyaların idarə edilməsi: sənədləşdirilmiş və avtomatlaşdırılmış siyasətlər.
Daxili oynatma yoxlama: eyni sorğu → eyni nəticə (vitrin/düstur versiyası).

8) Gizlilik, təhlükəsizlik, etika

PII/PCI/PHI: maskalanma, tokenizasiya, diferensial gizlilik, minimallaşdırma.
RLS/CLS: rollar/tenantlar/regionlar üzrə sətir/sütun səviyyəsində giriş.
Audit: kim nə gördü/ixrac etdi, giriş izləri, retenshn siyasəti.
Modellərin etikası: yerdəyişmə və ədalət, izahlılıq (SHAP), LLM-nin təhlükəsiz tətbiqi.
Lokalizasiya: yurisdiksiya tələblərinə uyğun olaraq saxlama zonaları və transsərhəd ötürmə.

9) MLOps və əməliyyat analitikası

Payplayns: təlim DAG 'i (Airflow/Argo/DBT/Prefect), yeni partiyalara reaksiya/axın.
Model buraxılışları: Register (Model Registry), Kanarya hesabları, mavi-yaşıl.
Monitorinq: gizlilik, təzəlik, məlumat/proqnozlar drift, keyfiyyət (AUC/MAE/BS).
Rollbacks və runbooks: keçmiş versiyası avtomatik geri, deqradasiya prosedurları.
Cost-to-serve: Insight hesablama xərcləri profilləşdirilməsi və phich saxlama.

10) Insaytların çatdırılması: harada və necə göstərmək olar

Adaptiv daşbordlar: prioritet KPI lent, metrik izahatlar, hadisələrdən əvvəl drill-through.
Daxili analitika: JS-SDK/iframe/Headless API, kontekstli filtrlər, e-mail/PDF snapshotlar.
Alertlər və tövsiyələr: «aşağıdakı hərəkət», hədlər, anomaliyalar, SLA pozuntuları; snooze/duplication.
Əməliyyat konturu: CRM/bilet sistemləri/avto dəstək üçün orkestrlər ilə inteqrasiya.
Tərəfdaşlar üçün Data products: hesabat portalları, boşaltmalar, kvota və audit ilə API-end.

11) Insight proqramının müvəffəqiyyət metrikası

Qəbul: Aktiv analitik/model istifadəçilərinin payı (WAU/MAU, tezlik).
Təsir: uplift əsas biznes KPI (dönüşüm, saxlama, frod risk, COGS).
Daxili sürət: hadisədən mövcud çıxış/alertə qədər vaxt.
Etibarlılıq: aptaym, p95 gizli hesablamalar və render, folback payı.
Etibar: uyğunsuzluqlar, aradan qaldırma vaxtı, məlumat testləri ilə əhatə haqqında şikayətlər.
İqtisadiyyat: cost per insight, ROI təşəbbüsləri, geri ödəmə data products.

12) Insaytların monetizasiyası

Daxili: gəlir/qənaət artımı, marketinq/ehtiyatların/risk menecmentinin optimallaşdırılması.
Xarici: ödənişli hesabatlar/panellər, tərəfdaşlar üçün ağ etiket, API/vitrinlərə giriş.
Tariflər: baza KPI pulsuz, qabaqcıl seqmentlər/ixrac/real vaxt - Pro/Enterprise.
Data Marketplace: məxfiliyə və hüquqa riayət etməklə yığılmış dəstlərin mübadiləsi.

13) Antipattern

Domen fərziyyələri və konteksti olmadan «məlumatlar özləri hər şeyi deyəcəklər».
Müxtəlif hesabatlarda metriklərin download tərifləri (semantik təbəqənin olmaması).
ALTP-də məhsuldar olan hantal canlı sorğular.
Geribildirim və biznes sahibi olmadan oracle modelləri.
prioritetləşdirmə, deduplikasiya və izaholunma olmadan alert spam.
Təcrübələrin olmaması - korrelyasiya və «intuisiya» ilə bağlı qərarların qəbul edilməsi.

14) Tətbiqi yol xəritəsi

1. Discovery: həll kartı (JTBD), kritik KPI, mənbələr, risklər və məhdudiyyətlər (hüquqi/texniki).
2. Məlumatlar və semantika: kataloqlar, sxemlər, keyfiyyət testləri, vahid KPI tərifləri.
3. MVP insaytları: 3-5 nişan halları (məsələn, tələb proqnozu, anomaliyaların aşkarlanması, charn-scoring), sadə çatdırılma (dashboard + alert).
4. Avtomatlaşdırma: Headless API, əməliyyatlarla inteqrasiya, təcrübələr, səbəb analizi.
5. Ölçmə: fiche platforması, online/offline konsistentlik, kanarya modelləri relizləri.
6. Monetizasiya və ekosistem: xarici panellər/API, tariflər, tərəfdaşlıq hesabatları.

15) Buraxılışdan əvvəl çek siyahısı

• KPI sözlüyü və sahibləri təsdiq edilmiş, düsturların versiyaları sənədləşdirilmişdir.
• Məlumat testləri (təzəlik/tamlıq/unikallıq/diapazonlar) CI-də keçirilir.
• RLS/CLS və həssas sahələrin maskalanması stagingdə yoxlanılır.
• p95 gizli hesablamalar və render SLO riayət; Cache/Presents var.
• Alertlər prioritetləşdirilir, snooze və deduplikasiya var; fəaliyyət auditi saxlanılır.
• Eksperimentlər və kauzal üsullar təsiri qiymətləndirmək üçün hazırdır.
• Modellərin/məlumatların deqradasiyasında Runbooks və avtomatik geri dönüş konfiqurasiya edilmişdir.
• Retance/DSAR siyasəti və saxlama lokalizasiyası hüquqi blok ilə razılaşdırılmışdır.

16) Nümunə nümunələri (şablonlar)

Kommersiya: seqmentlər və kanallar üzrə dönüşüm sürücüləri; qiymət elastikliyi; tələb proqnozu.
Əməliyyat: SLA dar yerlər; yük/tutum proqnozu; prosesin addımlarında anomaliyalar.
Risk/Frod: şübhəli hesablar zənciri; chargeback sıçrayışlar; vəsaitin mənbəyinin qiymətləndirilməsi.
Müştəri: çıxış ehtimalları; NBO/tövsiyələr; motivləri/davranış seqmentləri.
Məhsul keyfiyyəti: NPS/CSAT düşmə səbəbləri; rəylərdən mövzular; relizlərdən sonra reqressiya xəritəsi.

Nəticə: Böyük məlumatların insaytları memarlıq, metodologiya və əməliyyat icrasının qərar qəbuletmə konturuna birləşdirildiyi sistem intizamıdır. Uğur məlumatların həcmi və modellərin sayı ilə deyil, biznes metrikasına təsiri, prosesin davamlılığı və istifadəçilərin məlumatlara inamı ilə ölçülür.