Analitik bir neçə ekranda maliyyə datasını nəzərdən keçirir

KORPORATİV HƏLLƏR

BI-Driven AI: biznes analitikası təcrübəsi üzərində süni intellekt

Biznes analitikasının (BI) möhkəm təməli, sektora xas data mühəndisliyi və istismara hazır AI modelləri: diaqnostik, proqnozlaşdırıcı və tövsiyəedici (Diagnostic, Predictive, Prescriptive).

Layihənizdən danışın Metodla tanış olun

D-CAT AI METHOD

D-CAT AI Method: yeddi mərhələli, sistemli metod

AI layihələri modeldən deyil, datadan başlayır. Hər mərhələ əvvəlkinin üzərində qurulur; heç bir mərhələ buraxılmır.

01
Data kəşfi (Data Discovery)
Data mənbələrinin inventarı, mövcud sistemlərin xəritələnməsi və data keyfiyyətinin ilkin səviyyəsi: hansı data haradadır, necə axır, keyfiyyəti necədir?
02
Maraqlı tərəflərlə seminar (Stakeholder Workshop)
Sektor ekspertləri ilə məqsədlərin müəyyənləşdirilməsi, biznes suallarının dəqiqləşdirilməsi və uğur meyarları: hansı suala cavab axtarırıq?
03
Data keyfiyyəti və hazırlığı (Data Quality & Preparation)
Datanın təmizlənməsi, standartlaşdırılması, çatışmayan və kənara çıxan dəyərlərin işlənməsi. Data səhvdirsə, model də səhv olacaq; bu mərhələ həlledicidir.
04
Əlamət mühəndisliyi (Feature Engineering)
Daxili əlamətlər (sektor üzrə biznes datası) və xarici əlamətlər (hava şəraiti, matç günləri, dini bayramlar, tətillər, məktəb təqvimi) sektor bilikləri ilə zənginləşdirilir.
05
Modelin seçilməsi və öyrədilməsi (Model Selection & Training)
Problemə uyğun model: LightGBM, XGBoost, zaman sıraları modelləri və ya dərin öyrənmə. Baza modeldən başlanılır, addım-addım təkmilləşdirilir, hiperparametrlər tənzimlənir.
06
Data axınının dizaynı və orkestrasiyası (Pipeline Design & Orchestration)
İstismara hazır AI data axını (pipeline) arxitekturası: data ötürülməsi, paket (batch) və ya real vaxt rejimində emal, müşahidə oluna bilənlik, təkrarlana bilənlik və MLOps üzrə ən yaxşı təcrübələr.
07
İstismara buraxılış və monitorinq (Deployment & Monitoring)
İstismar mühitinə köçürmə, model versiyalaşdırılması, model sürüşməsinin (drift) aşkarlanması və performans monitorinqi. Sonra dövr yenidən başlayır: data dəyişir, model yenilənir. Modelin istismara buraxılması sonluq deyil, başlanğıcdır.

BI-Driven AI manifesti

ÜÇ YANAŞMA

BI-Driven AI-ın üç yanaşması: diaqnostik, proqnozlaşdırıcı, tövsiyəedici

“Nə baş verdi?” sualından daha irəli: ehtimal olunan amilləri təhlil edən, gələcəyi proqnozlaşdıran və variantları müqayisə edən modellər.

Mühəndis istehsal xəttində planşetdə datanı nəzərdən keçirir

Diaqnostik

Diaqnostik AI (Diagnostic AI)

Ehtimal olunan amilləri təhlil edir

Yalnız nə baş verdiyini göstərən hesabatlardan fərqli olaraq, kənarlaşmanın arxasındakı ehtimal olunan amilləri təhlil edən modellər. Data dəstindəki anomaliyaları aşkarlayır, statistik əhəmiyyətli siqnalları üzə çıxarır, hipotezlərin yoxlanılmasını avtomatlaşdırır.

Texnologiya: Python, pandas, NumPy, SciPy, Isolation Forest, DBSCAN, Chi-square, ANOVA, Bootstrap, Prophet, STL.

Pərakəndə: satışlar düşəndə kateqoriya, mağaza və ya kampaniya üzrə kənarlaşmanın aşkarlanması və ehtimal olunan amillərin təhlili.
Promo-aksiyalar: gözlənilməz kampaniya nəticələrində ehtimal olunan amillərin təhlili.
Səhiyyə: əməliyyat anomaliyalarının aşkarlanması; çarpayı doluluğu, gözləmə müddəti və resurs istifadəsindəki kənarlaşmalar.
Korporativ: KPI kənarlaşmalarında ehtimal olunan amillərin avtomatik hesabatı, dashboard-lara inteqrasiya olunmuş xəbərdarlıqlar.

Proqnozlaşdırıcı

Proqnozlaşdırıcı AI (Predictive AI)

Nə baş verə bilər?

Trend, tələb, risk və davranış proqnozları. Sektor datasından çıxarılan əlamət mühəndisliyi sayəsində modellər biznesinizin real dinamikasına uyğun qurulur.

Texnologiya: LightGBM, XGBoost, Prophet, statsmodels, scikit-learn, PyTorch, MLflow, Darts.

Pərakəndə: mağaza və SKU üzrə tələb proqnozu, ehtiyatların optimallaşdırılması üzrə təkliflər.
Promo-aksiyalar: kampaniyadan əvvəl ROI və təsir proqnozu.
Səhiyyə: pasiyent axını və çarpayı doluluğunun proqnozu.
Korporativ: əməliyyat KPI-larının gələcəyə yönəlik proqnozu, kənarlaşma xəbərdarlıqları.

Məhsula çevrilmiş nümunə: Tracta Promotion Intelligence

Tövsiyəedici

Tövsiyəedici AI (Prescriptive AI)

Hansı variant nəzərdən keçirilməlidir?

“Nə etməli?” sualı üzrə qərar dəstəyi verən modellər. Optimallaşdırma alqoritmləri ilə variantları qiymətləndirir, ssenariləri “əgər belə olsa” (what-if) simulyasiyası ilə müqayisə edir, AI agentləri ilə qərar dəstəyi axınları qurur. Qərar insanda qalır.

Texnologiya: Google OR-Tools, PuLP, CVXPY, SimPy, möhkəmləndirici öyrənmə (Reinforcement Learning), agent orkestrasiyası.

Pərakəndə: ehtiyatların bölüşdürülməsinin optimallaşdırılması; hansı məhsul, hansı mağazaya, nə qədər.
Promo-aksiyalar: promo kombinasiyasının optimallaşdırılması; hansı endirim dəstinin hansı kateqoriyada daha yaxşı nəticə verə biləcəyi.
Səhiyyə: əməliyyat resursları üzrə tövsiyə sistemləri.
Korporativ: what-if simulyasiyaları ilə ssenarilərin müqayisəsi, AI agentləri ilə qərar dəstəyi.

NİYƏ D-CAT

Niyə D-CAT

AI layihənizi datanızı artıq tanıyan BI komandası ilə qurun.

20 illik BI və sektor təcrübəsi

Maliyyə, səhiyyə, pərakəndə, istehsal və sığortada korporativ datanın strukturuna bələd komanda. Sektora xas əlamətlər xarici data (hava şəraiti, bayramlar, matç günləri) ilə zənginləşdirilir.

Mövcud data warehouse-unuz üzərində

331+ korporativ müştəri, 9 sektor, 1.000+ layihə. BI qatında tanıdığımız data AI qatına sıfırdan başlamadan köçürülür.

Şirkət daxilində və ya buludda

Quraşdırma modelinə görə şirkət daxilində (on-premise) və ya Azure ML, AWS SageMaker kimi bulud platformalarında işləyir.

Sistemli metod, istismara hazır MLOps

Pilot mərhələsində ilişib qalmayan layihələr: model versiyalaşdırılması, drift monitorinqi, geri qaytarma (rollback) və CI/CD ilə istismara buraxılır.

TEXNOLOGİYA

İstifadə etdiyimiz texnologiyalar

Əsasən açıq mənbəli, istismarda sınaqdan keçmiş və təchizatçı asılılığından (vendor lock-in) uzaq alətlər.

BI-Driven AI layihələrində istifadə olunan alətlər
Qat	Alətlər
Data emalı	Python, pandas, Polars, Spark
ML freymvorkları	scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch
Zaman sıraları	Prophet, statsmodels, Darts
Optimallaşdırma	Google OR-Tools, PuLP, CVXPY
MLOps	MLflow, DVC, Airflow, Kubeflow
İstismara buraxılış	Docker, Kubernetes, Azure ML, AWS SageMaker
Monitorinq	Evidently AI, Great Expectations

Tez-tez soruşulan suallar

Bu mövzu ilə bağlı tez-tez soruşulan suallara qısa cavablar.

BI-Driven AI hansı layihələri əhatə edir?

Pərakəndə, promo-aksiyalar, səhiyyə və korporativ istifadə sahələrində diaqnostik (Diagnostic), proqnozlaşdırıcı (Predictive) və tövsiyəedici (Prescriptive) AI layihələrini.

Mövcud BI infrastrukturumuzdan istifadə olunurmu?

Bəli. AI qatı mövcud data warehouse-unuzun və BI qatında tanıdığımız datanın üzərində qurulur; data sıfırdan başlamadan AI qatına köçürülür.

Hansı alətlərlə işləyirsiniz?

Əsasən açıq mənbəli texnologiya dəsti: Python, pandas, scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch, Prophet, Google OR-Tools, MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes; buludda isə Azure ML və AWS SageMaker.

Model istismara buraxıldıqdan sonra nə baş verir?

Model versiyalaşdırılır, drift və performans izlənilir. Data dəyişdikcə dövr yenidən başlayır və model yenilənir.

Layihənizdən danışın

Sektorunuza xas diaqnostik, proqnozlaşdırıcı və ya tövsiyəedici AI layihəniz var? Data strukturunuza birlikdə baxaq və ən uyğun yanaşmanı müzakirə edək.

Layihənizdən danışın info@dcat.com.tr

BI-Driven AI: biznes analitikası təcrübəsi üzərində süni intellekt

D-CAT AI Method: yeddi mərhələli, sistemli metod

Data kəşfi (Data Discovery)

Maraqlı tərəflərlə seminar (Stakeholder Workshop)

Data keyfiyyəti və hazırlığı (Data Quality & Preparation)

Əlamət mühəndisliyi (Feature Engineering)

Modelin seçilməsi və öyrədilməsi (Model Selection & Training)

Data axınının dizaynı və orkestrasiyası (Pipeline Design & Orchestration)

İstismara buraxılış və monitorinq (Deployment & Monitoring)