Azərbaycanın mobil bazarında Big Data texnologiyasını tətbiq edən pioner şirkət Azercell oldu. "Azercell Telekom” MMC fəaliyyətində bu texnologiyanın qabaqcıl həllərini istifadə etməklə ölkədə Big Data bazarının və rəqəmsal iqtisadiyyatın inkişafına öz töhfəsini verdi.

Artıq şirkət bu sahədə təcrübəsini bölüşməyə hazırdır. 

Sfera.az ətraflı məlumat üçün sizi Azercell-in Big Data və Təhlillər departamentinin direktoru, İstehlakçı Seqment Biznes Strukturunun rəhbəri Azad Hüseynovun müsahibəsi ilə tanış olmağa dəvət edir: 

- Bu departamenti yaratmaq arzusu hələ 6-7 il əvvəl yaranmışdı. Big Data texnologiyasının şirkətimizin rəqəmsal tranformasiyasını mümkün edən əsas amillərdən biri olacağını və bizim üçün sərhədsiz imkanlar yaradacağını başa düşürdüm. Bütün dünyada Big Data texnologiyasının sürətlə inkişaf etdiyini görərək bu sahədə biliklərimi genişləndirmək qərarına gəldim. Beləliklə,  Stenford Universitetində ilk kursu keçdim. 2015-ci ildə şirkətimiz İsveçdə təşkil edilən "ML competition" yarışmasına qatıldı. Azercell o zaman "Telia” şirkətinin tərkibinə daxil olan 15 operator arasında dördüncü yeri qazanmağa nail oldu. Bunlar Big Data sahəsini daha dərindən öyrənməyimə yeni bir təkan verdi.

2018-ci ilin mart ayında - Azercell-in yeni brend kimliyinin təqdimatı ərəfəsində İnsan Kapitalının İdarə Edilməsi departamentinə dəvət aldım və mənə şirkətdə yeni Big Data departamenti strukturunun açıldığı barədə məlumat verildi. Bu departamentin rəhbəri təyin edildiyimi bildikdən sonra keçirdiyim hissləri təsəvvür edə bilməzsiniz - xəbər mənim üçün  olduqca gözlənilməz və sevindirici oldu. Digər tərəfdən, qarşıdakı işlərin irimiqyaslı və olduqca məsuliyyətli olacağını anlayırdım. 

Big Data texnologiyasını ilk dəfə Azərbaycanın mobil rabitə bazarında tətbiq edən məhz biz olduq. O dövrdə Big Data bazarı ölkədə yenicə inkişaf etməyə başlamışdı. Bu səbəbdən təcrübə mübadiləsi proqramı çərçivəsində bütün departament üzvləri ilə Turkcell şirkətinə səfər etdik. Qeyd etmək istərdim ki, Turkcell şirkəti Big Data tətbiqinə görə Avropanın ilk 5 operatoru sırasında yer alır. Bu sahədəki təcrübə, yeddi ay ərzində üzərində çalışdığımız real layihələr Big Data-nın istifadə imkanlarına dair yeni baxış bucağı yaratdı.

Bakıya qayıtdıqdan sonra departamentimiz üçün süni intellekt və maşın öyrənməsi üzrə ixtisaslaşmış aparıcı mühazirəçisinin rəhbərliyi altında ekspress-təlim təşkil edildi. İş yerindən ayrılmadan təlimlərə qatılaraq bu kursu bir aya başa vura bildik. Bundan sonra 2019-cu ilin noyabr ayında artıq öz ayaqlarımız üzərində dura biləcəyimizi anladıq. Yeni strategiya və hətta 2022-ci ilədək yol xəritəsi hazır idi. Məqsəd iddialı səslənirdi - Azərbaycana Big Data analitikasını və süni intellekti gətirmək.

İşə ilk modeli yaratmaqla başladıq. Model yaradılan zaman şübhəsiz ki, onu sınaqdan keçirmək və səhvləri yoxlamaq lazım olur. İlk modelimiz yüksək nəticələr verdi. Və biz davam etdik. Yeri gəlmişkən, digər xarici operatorlarla əlaqə qurduqdan sonra bunun hələ başlanğıc olduğunu başa düşürdük. Onlar gündə eyni vaxtda işləyən 100-dən artıq modeldən istifadə edirlər. Bizim işləyib hazırladığımız və hazırda Azercell-in "Kabinetim” mobil tətbiqində işini görə biləcəyiniz son modelin təqdimatı cari ilin mart ayının əvvəlində baş tutdu. 

- Modelin özünü yaratmaq asandır. Böyük zəhmət və diqqət tələb edən proses - məlumatlarla işləməkdir. Əvvəlcə bu məlumatları əldə etmək, "təmizləmək" və təhlil etmək lazımdır. Daha sonra, lazım olduqda yeni məlumatlar əlavə olunur. Cambridge Analytica tərəfindən bir nəfər üçün 4500 növ məlumatdan istifadə olunduğu halı xatırlayın. Big Data-ya qədər bizdə 80 növ məlumat var idi, bu gün isə bu rəqəm dəfələrlə çoxdur. Müəyyən layihə üçün zəruri olan məlumatların seçilməsi kifayət qədər çox vaxt tələb edir. Beləliklə, vaxt baxımından modelin yaradılması üç aydan altı aya qədər, bəlkə də daha çox vaxt tələb edilir. Nəzərə alın ki, model istənilən nəticəni vermirsə, vaxtaşırı ümumi prosesin ilkin mərhələsinə qayıtmaq lazım olur. Son mərhələdə model istənilən nəticəni verirsə, onda o, sınaq mərhələsinə keçir. Bu günə qədər biz 30 model hazırlamışıq, lakin bu, son hədd deyil, çünki biz süni intellektin imkanlarını yenicə sınamağa başlamışıq.

Ümumiyyətlə, bu sahənin inkişafı üçün bizə yeni istifadə nümunələri və perspektivləri lazımdır ki, onlar da hazırda Azərbaycanda çox deyil. Lakin ölkəmiz sürətlə inkişaf edir və süni intellekt getdikcə daha geniş şəkildə tətbiq edilir.  Məhz məlumat həcmi baxımından isə Big Data texnologiyası vasitəsilə əldə etdiyimiz məlumatlar bizə kifayət edir. 

Big Data-nı yaratmaq üçün bizə təxminən 7-8 ay vaxt lazım oldu və nəticədə Data Lake ərsəyə gəldi ki, burada biz bütün məlumatlarımızı toplayırıq. Əvvəllər abunəçilərimizin sayına görə seçim edirdiksə, bu gün 180-230 milyon məlumat sətri götürə bilərik.

- Ölkəmizdə bu sahə yenicə inkişaf etməyə başlayıb. Namizədlər müvafiq kursları bitirərək nəzəri biliklərini inkişaf etdirsələr də, təcrübədə bu, tamamilə fərqlidir. Big Data sahəsində təcrübəli kadr çatışmazlığı hiss olunur. Odur ki, biz uyğun namizədləri işə götürüb, topladığımız təcrübəmizi bölüşməklə bu sahənin incəliklərini onlara aşılamağa çalışırıq. Qeyd etmək istəyirəm ki, bütün dünyada bu cür təlim keçmiş əməkdaşlarımıza tələbat var.

Şirkətimiz fəaliyyət göstərdiyi müddət ərzində hər zaman gənclərin inkişafına diqqət yetirib, xüsusilə də informasiya texnologiyaları sahəsində ixtisaslı kadrların hazırlanmasına dəstək olub. Bu gün qürur hissi ilə daha bir xəbəri sizinlə bölüşmək istərdim. Azercell Akademiyası çərçivəsində Big Data məktəbini yaratmağa qərar verdik. İki illik gərgin əməkdən sonra artıq bu sahədə gənc kadrların peşəkar inkişafına töhfə verə bilərik. Bu layihəni genişləndirib inkişaf etdirmək niyyətindəyik.

- Sizə pandemiyadan sonrakı dövrü əhatə edən planlarımızdan danışmaq istərdim. Bakıda Big Data mövzusunda böyük konfrans təşkil etmək istəyirik. Konfransa Avropa ölkələrində bu sahədə çalışan bütün tanışlarımızı dəvət edəcəyik.

Həmçinin, hakaton keçirməyi planlaşdırırıq. Tədbirin maraqlı keçməsi üçün iştirakçıları öncədən şirkətimizdə təlim keçməyə dəvət edəcəyik, münsiflər heyətinin sıralarına isə Avropa və Asiyadan Big Data sahəsində tanınmış mütəxəssislər qatılacaq. 

Bu tədbirlərin formatı onların onlayn rejimdə keçirilməsinə imkan vermir. Əlavə olaraq, hakatonda komanda üzvləri bir-biri ilə daima sıx ünsiyyətdə olaraq çalışmalıdırlar.  Odur ki, bu ideyaları həyata keçirmək üçün sərhədlərin açılmasını və pandemiya bitəndən sonra yaranacaq ilk fürsəti gözləyirik.

- İlk öncə vurğulamaq istərdim ki, digər şirkətlərdən fərqli olaraq mobil operatorlar daha böyük həcmdə məlumatlara sahibdir. Bu, bizə daha dərin təhlil aparmaq üstünlüyü verir ki, biz də bütün bu imkanlardan istifadə etməyi planlaşdırırıq.  Big Datanın təqdim etdiyi ən böyük üstünlüklərdən biri isə qısa müddət ərzində, yəni real vaxt rejimində qərar qəbul etmək imkanıdır. Məsələn, əgər daha öncə biz cari günün nəticələrini yalnız ertəsi gün alırdıqsa, hazırda məhz Big Data vasitəsilə şirkətin istənilən məlumatını real vaxt rejimində izləyə bilirik. Bunlar bizə dəyişən bazar şəraitinə çevik reaksiya verib, dərhal tövsiyələr irəli sürməyə fürsət yaradır.

Bu gün şirkətin fəaliyyətinin monitorinqi onlayn rejimdə xüsusi panellər vasitəsilə həyata keçirilir. Burada biz trafik, servislərimiz və digər detallar haqqında məlumatları əldə edib, müvafiq qərərlar qəbul edirik. Big Data vasitəsilə məhsulların optimallaşdırılması və abunəçi qrupları arasında düzgün seqmentlərin təyin edilməsi prosesləri həyata keçirilir. Big Data texnologiyaları həm şirkətlərə, həm də müştərilərə faydalıdır - şirkət öz hədəf auditoriyasını nə qədər yaxşı tanıyırsa, onlar üçün bir o qədər də sərfəli təklif hazırlaya və yaxud fərdi loyallıq proqramı təqdim edə bilər. Bu gün Azercell-in istənilən məhsulunun təməlində  Big Data analitikası dayanır.

- Bu gün bizə hətta 2010-cu ilin məlumatları lazım olsa belə, biz onları əldə edə bilərik. Sizə 2006-cı ilin SMS kampaniyası üzrə məlumatları nümunə kimi göstərə bilərəm. Lakin zamanla bu cür məlumatların serverlərdə saxlanılması sərfəli olmur və onlar sadəcə olaraq arxivləşdirilir. İndi serverlərimizdə son 1-1,5 il ərzində toplanan məlumatları saxlayırıq. 3 illik dövrü əhatə edən məlumatlar isə arxivləşdirilmiş formada saxlanılır. Daha böyük dövrü də əhatə edə bilərdik, lakin adətən sorğular son 2 illik məlumatlar üzrə daxil olur. 

- Hazırda biz departamentlərimizdən birində süni intellektin tətbiqi ilə məşğul oluruq. İlkin nəticələri 2022-ci ilin birinci rübündə əldə edəcəyimizə ümid edirəm. Vurğulamaq istərdim ki, kömək üçün xarici mütəxəssislərə müraciət etmirik və bütün prosesi özümüz idarə edirik. Bu layihə həqiqətən bir sıçrayış olacaq. Süni intellekt tapşırıqların optimallaşdırılmasında və eyni zamanda, gələcəkdə Telegram-chat botumuzda da tətbiq ediləcək.  Speech To Text, yaxud Text To Speech sistemlərindən istifadə edilməsi istisna olunmur. Suni intellektin sərhədsiz imkanlarından istifadə edərək ilk Azərbaycan dilli səs köməkçisini yaratmaq istərdik. Gələcəkdə istifadəçilərimizin milli Siri, yaxud Аlisa-ya müraciət etmələri üçün bu gün çox çalışmamız lazımdır.

 

- Əsas vəzifəmiz durmadan dəyişən ehtiyaclarla ayaqlaşmaqdır. Əvvəllər mümkünsüz hesab edilənləri proqnozlaşdırmağa və həyata keçirməyə imkan verən Big Data indi bizə üstünlük qazandırır və rəqabət qabiliyyətini artırır.

Qeyd edim ki, əsas vəzifəmiz dinamik şəkildə dəyişən ehtiyacları qarşılamaqdır. Bu gün məhz Big Data bizə fəaliyyətimizdə əvvəllər əlçatan olmayan imkanlardan, daha dəqiq proqnozlaşdırmadan istifadə edərək rəqabət qabiliyyətini artırmağa imkan verir. 

Təbii ki, Big Data əsasında yaradılan modellərin sayını artıracağıq. Model aylıq məlumatlar əsasında qurula bilər. Bu, ən asan modeldir. Orada məlumatların sayı abunəçilərin sayı qədərdir.  Big Data mühəndislərimiz sayəsində artıq gündəlik modellərə keçmişik və bu sayda məlumatlardan qorxmuruq. Data Lake onların saxlanmasına və tez bir zamanda işlənməsinə imkan verir. Əlbəttə ki, onları diqqətlə seçmək və lazım olmayanları xaric etmək lazımdır. Lakin hazırda əsas diqqətimizi real vaxt rejiminə yönəltmişik. Bizim növbəti hədəfimiz abunəçilərimizin tələbatlarını real vaxt rejimində təyin edərək müvafiq təklifi onlara dərhal göndərən modelləri ərsəyə gətirməkdir. Dediyim kimi, Big Data və süni intellekt cəmiyyətin rifahının daha da artırılmasına xidmət edəcək həlləri yaratmaq imkanı verir. Hədəfimiz bu həllər vasitəsilə müştərilərimizin həyatını asanlaşdırmaqdır. 

Uzunmüddətli planlardan danışarkən qeyd etmək istərdim ki, səhiyyə sektoru ilə yaxından əməkdaşlıq etmək istərdik. Lakin hələlik bu istəyimizi reallaşdıra bilməmişik. Məsələn, hazırda dünyada aşağıdakı Big Data modeli tətbiq olunur: model MRT və ya KT nəticələrinə əsasən, xəstənin COVID-19 testinin müsbət, yaxud mənfi olduğunu təyin edir. Bundan sonra abunəçiyə bildirişlər vasitəsilə tövsiyələr göndərilir. Bu model Türkiyədə pandemiya zamanı həkimlərin işini xeyli asanlaşdırıb. Hazırda təəssüf ki, bu təcrübəni Azərbaycanda tətbiq edə bilməmişik.  

- Proqnozlaşdırıcı analitikanın köməyilə avadanlığın fiziki nasazlığı, aşınması, abunəçi axını və s. barədə stansiyalara texniki xidmətin nə vaxt lazım olacağını öyrənmək mümkündür. Bu cür obyekt böyük həcmdə məlumat təqdim edir ki, bu məlumatların əsasında mükəmməl bir model yaratmaq mümkündür. Lakin bu modeli yaratmaq üçün tələb olunan xərcləri nəzərə alsaq, hazırda stansiyalara texniki briqadanı göndərməyimiz daha məqsədəuyğundur. Gələcəkdə şəbəkənin genişləndirilməsi və modernləşdirilməsi ilə bu cür modellərin hazırlanmasına qərar verə bilərik. 

- Hər bir seqmentdə həmişə istisnalar mövcud olur. Lakin, o qədər də çox olmayan bu səhvlərlə irəli getmək mümkündür. Məsələn, səhiyyədə səhv nisbəti 1%-dir ki, bu da olduqca çoxdur. Telekommunikasiya sektorunda bu göstərici fərqli olur – hətta 40% də ola bilər ki, bu da tamamilə məqbul variantdır. Bu göstəricinin 30% olduğu modellər də var. Bizdə göstərici modeldən modelə dəyişir. Modellərimizdə minimum səhv nisbəti 12% -dir.

- Azercell-də Big Data beş istiqaməti əhatə edir. Birincisi, hər növ mənbələrdən - baza stansiyalarından tutmuş abunəçilərə qədər "xam" məlumatların toplanmasıdır. Bundan sonra mühəndislər məlumatların işlənməsinə başlayırlar: məlumatlar strukturlaşdırılmamış məlumatlardan təmizlənir, lazımsız məlumatlar ələklənir və bu cür məlumatlar strukturlaşdırılır. Növbəti mərhələdə məlumatlar Business Intelligence-ə daxil olur. Bu, bizim panellərimiz, analitikamız, yeni məhsul və təkliflərimizin hazırlanmasıdır. Dördüncü mərhələdə məlumatlar artıq Data Scientist qrupuna keçir. Bu mütəxəssislər maşın öyrənməsi aparır və birbaşa modellər yaradırlar. Hazırda üzərində çalışdığımız son yeni istiqamət süni intellektdir və buraya Speech To Text, Text To Speech, Face Recognition və s. elementlər daxildir.

Bir qədər Business Intelligence (BI) istiqaməti üzərində dayanmaq istərdim. Əvvəllər Azercell-də bu istiqamət mərkəzləşdirilməmişdi və hər departamentin daxilində ayrıca bir bölüm var idi. Big Data departamentinin yaradılması ilə biz şirkətin hər bir işçisinin müraciət edə biləcəyi BI mərkəzinə çevrildik. Jira proqram təminatının və tərəfimizdən hazırlanan interfeysin köməkliyi ilə istənilən departamentin sorğuları həll olunur. Əvvəllər ayda təxminən 50 sorğu təqdim edilirdisə, BI mərkəzləşdirildikdən sonra onların sayı 300-350-yə çatıb. Hazırda onların hamısını həll edə biləcək təxminən 20 optimallaşdırılmış idarəetmə panelimiz var. Məsələn, rouminq barədə məlumat əldə etmək lazımdırsa, bu məlumatlar təhlil üçün rahat olan formatda yüklənir. Bu cür optimallaşdırmadan sonra sorğuların sayı azalmağa başladı. Lakin istənilən halda, BI baxımından hələ də inkişaf etmək lazımdır.

- 2020-ci ildə auditor xidmətinə özümüz müraciət etməyə qərar verdik. Yoxlama nəticəsində 5 ballıq  dəyərləndirmə sistemi ilə 4 bal aldıq ki, bu da kifayət qədər yaxşı nəticədir. Texniki icra və məlumatların təhlükəsizliyi səviyyəsi yüksək qiymətləndirildi və əsas tövsiyələr baş verən bütün proseslərin sənədləşdirilməsini aparmaqdan ibarət oldu. Növbəti səviyyəyə çatdıqda, mütləq bir daha audit yoxlamasından keçəcəyik. Auditorların mövcud səhvləri açıq şəkildə göstərməsi mənim üçün daha maraqlıdır, çünki başqa cür inkişaf etmək mümkün deyil. Big Data terminini sadəcə sözdə işlətmək olmaz. Bu texnologiyadan şirkətdə əyani şəkildə istifadə edərək onun bütün imkanlarını nümayiş etdirmək lazımdır!