Müasir texnologiyaların inkişafı iş dünyasına yeni-yeni iş növləri əlavə etməklə birlikdə, bir sıra işlərin də gündəlik istifadədən çıxmasına və arxaikləşməsinə səbəb olur. Məsələn, yəqin, xatırlayırsınız, yaxın zamanlara kimi qapımızı döyüb bizdən su pulu, işıq pulu yığan işçilər vardı. Artıq onlar yoxdur. Çünki kommunal ödəmələr sistemi elektron hala salınıb. XX əsrdə də yüksək tələbat duyulan bir çox işlər vardı ki, artıq onlar yada düşəndə sadəcə nostalji yaşayırıq.
Məsələn, telefonçu (“Telefonçu qız” filmini və ordakı qızın fəaliyyətini yada salın), 1950-ci illərə qədər məşhur olan, zəngli saat əvəzi insanları səhər tezdən oyadan, həkimlər üçün zəli toplayan, XX əsrin sonlarında məşhur olan, videomaqnitofon ustası (artıq videomaqnitofon olan evlər barmaqla sayılar), videokasset dükanları (hazırda da var, lakin artıq insanların çoxu online – Netflix vs. bu kimi film saytlarını üstün tutur və videokassetlə film izləmək dəbi, demək olar, itib), lampayandıran (küçələr elektrik işıqlarla işıqlandırılmazdan əvvəl lampayandıran hər axşam bütün küçələrin aydınlanmasından məsul idi), süd satan (indi dükanlarda hər növ paket süd tapmaq olur, lakin, təxminən, 50-60 il öncə yalnız süd satan tərəfindən qapıya gətirilən süd almaq mümkün idi). Beləliklə, keçmişdən indiyə yüzlərlə bu cür aktuallığını itirmiş iş növlərini saya bilərik. Lakin bu yazıda məqsədim keçmişə deyil, gələcəyə və gələcəyin bizə gətirəcəyi imkanlara baxmaq və onları dəyərləndirməkdir. XXI əsr yeni, müasir texnologiyalar əsridir. Odur ki, gələcəyin bir çox işləri də məhz inkişaf edən texnologiyalarla bağlı olacaq.
“XXI əsr üçün 21 dərs” (“Sapiens-Homo Deus – 21 Lessons for the 21st Century”) adlı kitabında Yuval N. Harari inqilabların bizim həyatımızı hədsiz dərəcədə dəyişdirdiyini və yenidən formalaşdırdığını yazır. Məsələn, 70 min il öncəki koqnitiv inqilab sayəsində müasir insan tipi formalaşmağa başlamış, 10 min il öncəki kənd təsərrüfatı inqilabı sayəsində insanlar yeni növ təsərrüfat sahələri kəşf etmiş, 500 il öncəki elmi inqilab sayəsində (intibah dövrü) insanlar yeni texlogiyaları həyatlarına tətbiq etməklə inkişafın mümkünlüyünü dərk etmişdilər. Beləliklə, insan öz həyatının və bütün planetin nəzarətçisi halına gəlmişdi. Harari XXI əsri “data (yəni məlumat-informasiya) əsri” adlandırır və artıq super insanların ən yeni dövrdə liberalizm, demokratiya və şəxsi azadlıqlar kimi mövzulardan daha çox “dataizm”lə maraqlanacaqlarını iddia edir. Başqa sözlə, o, data elmini “ilahiləşdirir”. Nəticə olaraq datanı idarə edə bilənlər bütün dünyanı idarə edəcəklər. Bu mənada gələcəkdə daha faydalı və lazımlı ola bilmək üçün texnoloji yeniliklərə daha adaptiv və çevik reaksiya verən biri olmaq lazım gələcək.
Yeni texnologiyaların təməlində Big Data (Böyük Data) texnologiyalarının durduğunu deyə bilərik. Big Data dedikdə dünyadakı bütün məlumatların-datanın bir yerdə cəmlənməsi və əlçatan olması nəzərdə tutulur. “Big”, yəni “böyük” anlamı burada nisbi xarakter daşıyır, məlumatın sadəcə böyük deyil, həm də çox böyük həcmli, sürətli şəkildə dəyişkən və çox çeşidli olmasından bəhs edilir. Məsələn, XXI əsrin ilk illərində məlumatların 80%-i kağız üzərində qalır və sadəcə 20%-i digital-elektron rəqəmsal forma alırdı. Bu gün isə vəziyyət tamamilə fərqlidir. Məsələn, 2015-ci ildə məlumatların 98%-i dijital olaraq əlçatan hala gəlib. Vaxtilə qızıl, yaxud neft mədəninə sahib olmaq nə qədər zənginlik əlaməti idisə, bu gün və xüsusilə də gələcəkdə daha çox data sahibi olmaq, yəni dijital məlumatları əldə edə bilmək o qədər zənginlik əlaməti olacaq.
Əslində, hər birimizin Facebook, Twitter, Instagram və s. sosial şəbəkələrdə, e-mail və yazışma proqramlarında, alış-veriş və s. saytlarında paylaşdığımız və maraqlandığımız məlumatlar (mesajlar, paylaşımlar, bəyənmələr, satınalmalar, kliklər vs.) özlüyündə bir data yaradır. Əsas məsələ bu dataların çox böyük (terabayt=1012 bayt, petabayt=1015 bayt və ya daha böyük) həcmdə toplanması (müqayisə üçün deyim ki, hamımızın eşitdiyi və bildiyi meqabayt=106-ya bərabərdir), sürətlə (hər dəqiqə, hətta daha yüksək tezliklərdə) yenilənməsi, çeşidli olması (mətn, səs, görüntü, və s. formatlarda) və doğru şəkildə analiz edilməsindədir. Yaxşı bəs bu toplanan Big Data harda və necə istifadə olunur?
Məsələn, Mayer-Schönberger, V. və Cukier, K. (2013), “Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think” adlı kitabında yazır ki, 2009-cu ildə dünyada yeni bir H1N1 virusu kəşf olunmuşdu. Quş və donuz qripləri kimi virusların bəlli xüsusiyyətlərini özündə birləşdirən bu virus onlardan tamamilə fərqlənirdi. Dünyanın bütün tibb qurumları qorxulu bir pandemiya ilə üzləşəcəklərindən narahat idi. Hətta bəziləri 1918-ci ilin İspan qripinə bənzər bir pandemiyanın gözlənildiyini, qorxulu cəhət isə, xəstəliyin özünü anında deyil, 2 həftə ərzində biruzə verəcəyini, vaksinin olmadığını iddia edirdilər. ABŞ-ın Xəstəliklərə Nəzarəti və Qarşısının Alınması Mərkəzi xəstəliyin yayılma statistikası və arealını müəyyənləşdirmək üçün bütün ölkə həkimlərinə müraciət edərək viruslu xəstə gəldiyi təqdirdə mərkəzə məlumat verilməsini tələb edirdilər. Lakin xəstələnənlər o dəqiqə xəstəxanaya müraciət etmədiyindən və müraciət edərkən xəstəlikləri artıq müəyyən qədər irəliləmiş mərhələdə olduğundan bu üsul pandemiyanın qarşısının alınması və düzgün statistikanın müəyyən olunması üçün effektiv olmadı. Çox maraqlıdır ki, H1N1 virusunun manşetlərdə yer almasından bir neçə həftə əvvəl Google şirkəti ciddi bir araşdırma məqaləsi təqdim edərək yeni virus dalğasının gələcəyini ehtimal etdiyini bildirmişdi. Şirkət bu qənaətə Google istifadəçilərinin ən çox nəyi axtardıqlarını analiz edərək gəlmişdi. Hətta daha dərin bir araşdırma edərək virusun ABŞ-ın əsas hansı bölgələrində və nə qədər yayıldığını da irəli sürmüşdü.
Google-dan başqa Microsoftun rəhbəri Bill Gates də illərdir pandemiya təhlükəsi barədə proqnoz verir (2015 TEDx çıxışını yada salaq). Odur ki, Gatesin “Today Show”dakı müsahibəsində (dekabr 2020) dediklərini ciddiyə ala bilərik. O, pandemiyaya münasibətdə növbəti 4-5 ayla bağlı bədbin olduğunu desə də, yaz aylarından etibarən müsbətə doğru irəliləyişin olacağını və həyatımızın gedərək normala dönəcəyini qeyd etmişdi.
Bu qabaqlayıcı xəbərdarlıq sisteminin bir də biznes mühitində necə işlədiyini və nə dərəcədə faydalı olduğunu düşünün. Bu, Big Data analizi vasitəsilə mümkün olur.
Məsələn Oren Etzioni, müxtəlif dataları analiz edərək aviabilet alan müştərilərə qiymətlərin nə zaman qalxacağı və ya enəcəyi haqda məlumat verən bir startup yaratmışdı. Daha sonra bu startup “Farecast” adlı böyük layihəyə çevrildi və 2008-ci ildə Microsoft tərəfindən 110 milyon dollara satın alınaraq “Bing” axtarış motorunun tərkibinə qatıldı. Şirkəti satmazdan əvvəl Etzioni aviabiletlərdən əlavə otel otaqları, konsert biletləri və işlənmiş maşınların alqı-satqı qiymətləri ilə bağlı funksiyanı da əlavə etməyi düşünürdü. Lakin şirkətin Microsofta satılması bu planı yarım qoydu. “Farecast”, big-data şirkətlərinin bir nümunəsi və dünyanın hansı istiqamətdə irəlilədiyinin əsl nişanəsidir.
Vaxtilə ticarətdə pul istifadə edilməzdən əvvəl tərəflər bir-birilə mal mübadiləsi yolu ilə ticarət həyata keçirirdilər. Bu gün şirkətlər özlərinə lazım olan məlumatları əldə etmək üçün başqa bir şirkətə pul ödəyə və ya öz xidmətlərini təklif edərək mübadilə həyata keçirə bilər. Məsələn, hamımıza haçansa hansısa şirkətin çağrı mərkəzindən hansısa məhsulla bağlı zəng gəlib. Hamımıza maraqlıdır ki, onlar bizim nömrəmizi, hətta bəzən adımızı və ya ünvanımızı hardan əldən edirlər?! Hətta bəzi şirkətlər bir az da irəli gedərək daha gizli məlumatlarımıza belə giriş təmin edə bilirlər. Məsələn, müştərinin hər hansı bir bankdan aldığı kredit kartının ən son istifadəsi və ya bank-müştəri münasibətləri (kreditlərin vaxtında ödənilib-ödənilməməsi, hansı alış-verişlərin edilməsi, vs.) haqda məlumat əldə edirlər. Hətta bizi bir az da təəccübləndirərək yazışmalarımıza, canlı yayımlarımıza dair məlumatlar toplaya bilərlər. Bunu üçüncü şirkətlər vasitəsilə pul qarşısında ala bildikləri kimi, həm də öz internet səhifələrində müəyyən cookies və web beacons yerləşdirərək də əldə edə bilərlər. Bu üsulların istifadəsi zamanı müştərinin izlənildiyindən xəbəri olmur. Yaxud da ən sadə variant müştərilərə birbaşa sorğular göndərərək məlumatın (datanın) əldə edilməsidir. Beləcə, müştəri öz istəyi ilə şirkətə lazım olan məlumatları paylaşır. Lakin yuxarıdakı iki variant böyük şirkətlər tərəfindən böyük məlumatların analizi üçün daha faydalı hesab oluna bilər. Məsələn, hansısa dükanın önündən keçərkən telefonunuza endirim kampaniyası ilə bağlı bildiriş gəlibmi? Yaxud kinoya gedirsiniz və salonun yerləşdiyi binadakı hər hansı mağazadakı endirim haqda məlumat telefonunuza daxil olurmu? Bunlar “beacon” texnologiyası sayəsində mümkün olur. Yəni müştərilərin bəlli zamanda hansı məkanda yerləşdiyi haqda məlumatı sistemə daxil edən “beacon” texnologiyası sayəsində onların yaxında olduğu məlumatını əldə edən şirkət, müştəriyə məlumat yollayaraq diqqətini müəyyən məhsula-xidmətə cəlb edə bilir. Bu isə nəticə etibarilə satışların sayının və şirkət gəlirlərinin artırılmasına xidmət edir.
Beləliklə, biz Big Datanın həm sosial, həm gündəlik, həm də biznes həyatında necə istifadə edilə, tətbiqinin hansı faydalar verə biləcəyini öyrənmiş olduq. Lakin bununla da bitmir. Çin XXI əsrdə bütün dünyanı təəccübləndirən bir addım atıb – Big Data istifadə edərək total dövlət idarəetməsi sistemi qurub. 1 yanvar 2021 tarixi etibarilə bu sistem tam işlək bir hala gəlib. Bu, Sosial Kredit Sistemi adlanır. Qəşəng səslənir, düzdür?! İlk başda hamıya kredit paylayacaqlarmış kimi gəlir. Əslində, elədir, lakin bir az fərqli şəkildə. Yalnız “yaxşı” vətəndaşlara aiddir bu kreditlər. Çin höküməti Big Data istifadə edərək cəmiyyətə yüksək dərəcədə faydalı insanlardan ibarət bir “dünya” (yəni öz ölkələrində) qurmağı qərara alıb. Burada vətəndaşlar “pis”, “orta” və “yaxşı” olaraq qruplaşdırılıb və hansı qrupa aid olmasına, göstərdikləri fəaliyyətlərin “yaxşı” olub-olmamasına görə əldə etdikləri “kreditlərin” sayına əsasən, sosial həyatdakı lükslərdən faydalana bilərlər. Məsələn özünü “pis” aparan vətəndaşa heç təyyarə və ya qatar bileti də satılmayacaq, özünü “yaxşı” aparanlar isə bankdan ilkin ödənişsiz ən aşağı faizlərlə kreditlər əldə edə biləcək, yaxud endirimlərdən faydalanaraq istədiyi məhsulu sifariş edəcək, hara istəsə rahat şəkildə hərəkət edə biləcək. Ətraflı məlumat üçün bu videonu izləyin.
Beləliklə vətəndaşların mesajları, kimlərlə və necə ünsiyyət qurması, əlaqələri, etdikləri alış-verişlər, yaşadıqları və getdikləri ünvanlar və s. – hamısı nəzarət altında olacaq. Əslində, bu gün hamımız nəzarət altındayıq və gizli şəkildə izlənirik. Bu, konspirasiya deyil, müasir texnologiyaların və Big Datanın təqdim etdiyi biznes inkişafı strategiyasıdır. Sadəcə Çin, yenə dünyanı qabaqlayaraq bunu açıq hala salıb və avtoritar xarakter qazandırıb. Bunun faydalı tərəfləri isə dələduzluğun, cinayətlərin qarşısının alınmasıdır.
Elə Big Data analizi ilə məşğul olan böyük şirkətlərin də bu işdə iki əsas məqsədi var: bunlardan biri gəlirlərini artıracaq strategiyaların müəyyən edilməsidirsə, digəri sistem vasitəsilə ehtimal olunan dələduzluqların və cinayətlərin qarşısının alınmasıdır. Odur ki, XXI əsrdə biznes mühitində sağ qalmaq, dövrlə ayaqlaşmaq üçün şirkətin daha çox texnoloji əsaslara sahib olması və dövrün tələblərinə cavab verməsi lazım gələcək. Kim daha tez, daha geniş və çeşidli şəkillərdə bu tələblərə cavab verəcəksə, o da qazanacaq. Bu səbəblə XXI əsrin sonunadək yüksək tələbat olacaq əsas iş sahələri qismində bunları qeyd edə bilərik: Big Data admin, data analist, data mühəndisi, data memarı, vs. Data ilə işləməyi bacaran belə mütəxəssisləri yüksək sürətlə inkişaf etmək istəyən şirkətlər dörd gözlə axtaracaqlar. Bununla yanaşı Google-un “MapReduce” (2014 etibarilə aktiv istifadədən çıxıb və əvəzinə “Apache Mahout” gəlib) və Yahoo-nun “Hadoop” (“Apache Hadoop”) kimi ən yeni texnologiyaları da Big Data analizi üçün geniş istifadə imkanları yaradır.
Ümumiyyətlə, kompüterlərin gündəmə gəlməsindən, təxminən, 10 il sonra data bazalarını yaratmaq və üzərində işləmək üçün SQL yazı dilindən istifadə olunurdu. Bu gün SQL əsaslı data bazalarından istifadə olunmaqla yanaşı, data həcmi o qədər genişlənib ki, artıq yeni növ data bazalarına və onların üzərində işləmək üçün yeni növ alətlərə də ehtiyac yaranıb. Bu əsnada 2000-ci illərdə NoSQL, 2010-cu illərdə isə “Hadoop” gündəmə gəlmişdi. Üçünün də -SQL, NoSQL və “Hadoop” – məqsədi eyni olsa da, xüsusiyyətləri fərqlidir. Məsələn, bir nəfər məsafə və vaxt amilini nəzərə alaraq Bakıdan Sumqayıta getmək üçün maşın, İstanbula getmək üçün təyyarə istifadə etməyi üstün tuta bilər. Lakin Aktauya getmək üçün həm təyyarə, həm də gəmi faydalı ola bilər. Bu mənada Du Dayong “Apache Hive Essentials” (2013) adlı kitabında SQL-ı maşın, “Hadoop”u təyyarə, NoSQL data bazalarını isə gəmi olaraq xarakterizə edir.
Məsələn, 2000-ci ildə “Sloan Digital Sky Survey” astronomiya çalışması başlayandan sonra New Mexikodakı teleskop, bir həftə ərzində astronomiya tarixində topladığı bütün məlumatlardan daha çox həcmdə məlumat toplamışdı. 2010-cu ildə bu çalışmanın materiallarının həcmi 140 terabayt həcmində idi. Bu çalışma daha sonra Çilidəki “Large Synoptic Survey” teleskopu ilə davam etdirildi. Yeni layihədə müvafiq həcmdə məlumatın sadəcə beş gün içərisində əldə edilməsi nəzərdə tutulmuşdu. Eyni nəticə biznes, xüsusilə, maliyyə mühiti ilə bağlı da keçərlidir. Məsələn, Google gündə 24 petabayt məlumat işləyir. ABŞ-ın səhm bazarında isə hər gün 7 milyard dollarlıq səhmlərin alqı-satqısı həyata keçirilir. Bu alqı-satqı işlərinin çoxusu maşın yazılımları sayəsində həyata keçirilən təxminlər vasitəsilə baş verir. Beləliklə, daha böyük məlumat daha çox və daha istedadlı data analizçilərini tələb edir. Hər keçən gün dünyanın daha da irəli getdiyini nəzərə alaraq, bu sektorda özünə yer tapmağı bacaranların daha yüksək inkişafa nail ola biləcəyini deyə bilərik.
