Yeni proqram
Şirkətinizin data və AI komandasını 4 rolda qurun.
4 əməkdaş, hər biri öz səviyyəsini keçir. Birlikdə şirkətin data və AI transformasiyasını tam əhatə edirlər.
- Design
- Build Data
- Build AI
- Govern
Data və AI. Təlim. Xidmət. Transformasiya.
TəlimKurslar və beynəlxalq sertifikasiya
XidmətKonsaltinq və open-source həllər
TransformasiyaKomanda və data mədəniyyəti
Data və AI
Şirkətlər üçün komanda proqramı, fərdi sertifikasiya kursları və korporativ data xidmətləri.
- 10sertifikasiya kursu
- 4korporativ rol
- 16sənaye use case-i
- 40+open-source alət
Haqqımızda
Data və AI sahəsində mükəmməllik mərkəzi
CEDA (Center of Excellence in Data & AI) data, analitika və süni intellekt sahəsində ixtisaslaşmış tədris və konsaltinq mərkəzidir. Təcrübəli mütəxəssislərimiz beynəlxalq sertifikasiyaya uyğun təlimlər keçir və real layihələr üzərində praktik bacarıqlar qazandırır.
Şirkətlərə data və AI strategiyası, pulsuz open-source platformaların qurulması və data mədəniyyətinin formalaşdırılmasında dəstək oluruq.
Məqsədimiz sadədir: data əsaslı qərar verən, rəqabətədavamlı komandalar və təşkilatlar yaratmaq.
- TəlimBeynəlxalq sertifikasiyaya hazırlayan praktik kurslar
- KonsaltinqData və AI strategiyası, governance, arxitektura
- Open-source həllərLisenziya xərci olmadan platforma qurulması və dəstəyi
- Mədəni transformasiyaKomandada data savadlılığı və yeni iş vərdişləri
- Praktiki yanaşma
- Beynəlxalq standartlar
- Açıq mənbə
- Yerli bazar təcrübəsi
- Ölçülə bilən nəticə
01Enterprise Change Program
Bir komanda. Dörd rol. Tam data və AI transformasiyası.
4rol
4əməkdaş
3ay hər modul
48həftəlik proqram
Əməkdaş 1
Data Architect
Design
Enterprise Data Architect
- 12 həftə
- 72–84 saat
- Advanced
12 həftəlik proqram
- 01Enterprise Data Architecture Fundamentals
- 02Database & Data Modeling Architecture
- 03Data Warehouse Architecture
- 04Data Lake & Lakehouse
- 05Modern Data Architecture Patterns
- 06Data Integration Architecture
- 07Cloud Data Architecture
- 08Data Governance Architecture
- 09Data Security Architecture
- 10Data Platform Architecture
- 11Architecture Governance & Documentation
- 12Final Architecture Board
Əməkdaş 2
Data Engineer
Build Data
Data Engineering Professional
- 12 həftə
- 84–96 saat
- Intermediate → Advanced
12 həftəlik proqram
- 01Data Engineering Foundations
- 02Advanced SQL
- 03Data Modeling
- 04Python for Data Engineering
- 05ETL / ELT Engineering
- 06dbt / Analytics Engineering
- 07Airflow
- 08Apache Spark
- 09Kafka & Streaming
- 10Lakehouse
- 11Production Data Engineering
- 12Capstone layihə
Əməkdaş 3
AI / ML Engineer
Build AI
AI / ML Model Engineering
- 12 həftə
- 90–100 saat
- Advanced
12 həftəlik proqram
- 01Machine Learning Foundations
- 02Machine Learning Engineering
- 03Deep Learning
- 04Transformers
- 05NLP & Foundation Models
- 06LLM Fine-tuning
- 07Model Evaluation
- 08Model Optimization
- 09Multimodal AI
- 10Model Serving
- 11MLOps
- 12Model Capstone
Əməkdaş 4
AI & Governance Lead
Govern
Enterprise AI Architect & Governance
- 12 həftə
- 80–90 saat
- Expert
12 həftəlik proqram
- 01Enterprise AI Strategy
- 02Enterprise AI Architecture
- 03LLM Architecture
- 04RAG Architecture
- 05AI Agents
- 06Enterprise AI Platform
- 07AI Security
- 08AI Governance
- 09AI Risk
- 10AI Regulations & Standards
- 11AI Operating Model
- 12AI Architecture Board
Nəticə: şirkətinizdə tam data və AI komandası.
Biri dizayn edir, biri qurur, biri AI yaradır, biri idarə edir. Modullar paralel keçilə bilər.
02Sertifikasiya kursları
10 kurs. 4 istiqamət. Bir hədəf: beynəlxalq sertifikat.
10kurs
Kurs qalaktikası
Hər dairə bir istiqamətdir. İstədiyiniz kursun adına basın, aşağıda onun kartı və proqramı açılacaq.
- Data Analytics & BIXam datadan dashboard-a və qərara, 3 kurs
- Database & Data GovernanceVerilənlər bazası və data idarəetməsi, 2 kurs
- Programming & AutomationKod yazmaq və prosesləri avtomatlaşdırmaq, 2 kurs
- AI & Data EngineeringSüni intellekt və müasir data platformaları, 3 kurs
Data Analytics & BI
Excel Expert MO-211
Microsoft Office Specialist
Mövzular (12)
- 01İş kitabının idarə edilməsi və parametrləri
- 02Makroların yazılması və redaktəsi
- 03Flash Fill, xüsusi formatlar və data doldurma
- 04Data validation və şərti formatlaşdırma
- 05Məntiqi funksiyalar: IF, IFS, SWITCH, SUMIFS
- 06Axtarış funksiyaları: XLOOKUP, INDEX / MATCH
- 07Tarix, maliyyə və statistik funksiyalar
- 08What-If analizi: Goal Seek, Scenario Manager
- 09Formula xətalarının izlənməsi və yoxlanması
- 10PivotTable və PivotChart
- 11Qabaqcıl diaqramlar
- 12MO-211 imtahanına hazırlıq
Data Analytics & BI
Power BI Data Analyst
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst
Mövzular (12)
- 01Power BI Desktop-a giriş
- 02Data mənbələrinə qoşulma
- 03Power Query ilə datanın təmizlənməsi
- 04Data modeli: əlaqələr və star schema
- 05DAX əsasları: measure və calculated column
- 06Time intelligence funksiyaları
- 07Vizuallar və interaktiv hesabatlar
- 08Dashboard dizaynı və data storytelling
- 09Performans optimizasiyası
- 10Power BI Service: workspace, paylaşma, refresh
- 11Row-level security
- 12PL-300 imtahanına hazırlıq
Data Analytics & BI
Tableau Desktop Specialist
Tableau Data Analyst
Mövzular (11)
- 01Tableau interfeysi və əsas anlayışlar
- 02Data mənbələri: join, union, relationships
- 03Dimension və measure, discrete və continuous
- 04Əsas diaqram növləri
- 05Filtrlər, parametrlər, group və set
- 06Calculated field-lər
- 07Table calculation-lar
- 08Coğrafi data və xəritələr
- 09Dashboard və story qurulması
- 10Hesabatın paylaşılması və export
- 11İmtahana hazırlıq
Database & Data Governance
SQL — Oracle Certified Associate
Oracle Certified Associate
Mövzular (13)
- 01Relational verilənlər bazası və Oracle-a giriş
- 02SELECT, WHERE, ORDER BY
- 03Single-row funksiyalar
- 04Çevirmə funksiyaları və şərti ifadələr
- 05Group funksiyaları: GROUP BY, HAVING
- 06JOIN növləri
- 07Subquery-lər
- 08SET operatorları
- 09DML əmrləri və tranzaksiyalar
- 10DDL: cədvəllər və constraint-lər
- 11View, sequence, index, synonym
- 12İstifadəçilər, icazələr və data dictionary
- 131Z0-071 imtahanına hazırlıq
Database & Data Governance
CDMP — Certified Data Management Professional
DAMA CDMP Associate
Mövzular (14)
- 01Data Management və DAMA-DMBOK çərçivəsi
- 02Data Governance
- 03Data Architecture
- 04Data Modeling & Design
- 05Data Storage & Operations
- 06Data Security
- 07Data Integration & Interoperability
- 08Document & Content Management
- 09Reference & Master Data
- 10Data Warehousing & BI
- 11Metadata Management
- 12Data Quality
- 13Big Data, Data Science və Data Ethics
- 14İmtahan strategiyası və sınaq testləri
Programming & Automation
Python
PCEP™
Mövzular (14)
- 01Proqramlaşdırma və Python-a giriş
- 02Dəyişənlər, data tipləri, operatorlar
- 03Input / output
- 04Şərt operatorları
- 05Dövrlər
- 06List, tuple, dictionary, string
- 07Funksiyalar
- 08Exception-ların idarə olunması
- 09Modullar və paketlər
- 10Fayllarla iş
- 11Pandas ilə data analizinə giriş
- 12Data vizuallaşdırması
- 13Maşın öyrənməsinə giriş
- 14PCEP imtahanına hazırlıq
Programming & Automation
RPA — Robotic Process Automation
Təlim sonunda fiziki sertifikat
Mövzular (11)
- 01RPA nədir və harada tətbiq olunur
- 02Avtomatlaşdırma üçün proses seçimi və analizi
- 03RPA platformasının interfeysi
- 04Sequence və flowchart workflow-lar
- 05Dəyişənlər və arqumentlər
- 06UI avtomatlaşdırması və selector-lar
- 07Excel və e-poçt avtomatlaşdırması
- 08PDF və sənədlərdən data çıxarılması
- 09Xətaların idarə olunması
- 10Robotun işə salınması və monitorinqi
- 11Final layihə
AI & Data Engineering
AI Governance
ISO/IEC 42001 əsasında
Mövzular (12)
- 01AI əsasları və risk mənzərəsi
- 02ISO/IEC 42001 strukturu (AIMS)
- 03Təşkilatın konteksti və maraqlı tərəflər
- 04Liderlik və AI siyasəti
- 05AI risk qiymətləndirməsi (ISO/IEC 23894)
- 06AI impact assessment
- 07Annex A kontrolları
- 08AI üçün data governance
- 09Responsible AI: bias, şəffaflıq, izah oluna bilmə
- 10NIST AI RMF və EU AI Act
- 11Daxili audit və monitorinq
- 12Sertifikasiyaya hazırlıq
AI & Data Engineering
Data Engineering
Təlim sonunda fiziki sertifikat
Mövzular (12)
- 01Data Engineering əsasları
- 02Qabaqcıl SQL
- 03Data Engineering üçün Python
- 04Data modelləşdirmə
- 05ETL / ELT prosesləri
- 06Airflow ilə orkestrasiya
- 07Apache Spark
- 08Kafka və streaming
- 09Data Lake və Lakehouse
- 10Cloud data platformaları
- 11Data keyfiyyəti və monitorinq
- 12Final layihə
AI & Data Engineering
Data Architecture
Təlim sonunda fiziki sertifikat
Mövzular (12)
- 01Data arxitekturasının əsasları
- 02TOGAF və enterprise arxitektura
- 03DAMA-DMBOK çərçivəsi
- 04Data modelləşdirmə
- 05Data Warehouse arxitekturası
- 06Data Lake və Lakehouse
- 07Data Mesh və Data Fabric
- 08İnteqrasiya arxitekturası
- 09Cloud data arxitekturası
- 10Governance və security arxitekturası
- 11Arxitekturanın sənədləşdirilməsi
- 12Final layihə
Tələbələrimiz harada çalışır
Bank, dövlət və biznes sektorunun aparıcı qurumlarında
03Korporativ xidmətlər
Strategiyadan istismara qədər: data və AI üzrə tam xidmət kataloqu.
İstiqamət 15 xidmət
DATA VƏ AI STRATEGİYASI
Hədəfdən başlayırıq: nəyə, nə üçün və hansı ardıcıllıqla investisiya etmək lazımdır.
01Data maturity assessment
Şirkətin data idarəetmə yetkinliyi DAMA-DMBOK-un 11 bilik sahəsi üzrə 1–5 şkalası ilə ölçülür.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Rəhbərlik və komandalarla müsahibələr, sənəd və sistem təhlili aparılır, rəqəmsal yetkinlik xəritəsi hazırlanır.
- Nəticə
- Güclü və zəif tərəflər, prioritetlər və 12–18 aylıq yol xəritəsi.
02AI hazırlıq qiymətləndirməsi
Data, texnologiya, komanda, proseslər və idarəetmə baxımından şirkətin AI tətbiqinə hazırlığı yoxlanılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Mövcud data mənbələri, infrastruktur və bacarıqlar analiz edilir, AI üçün maneələr müəyyənləşdirilir.
- Nəticə
- AI hazırlıq səviyyəsi, boşluqlar siyahısı və ilk addımlar planı.
03Data və AI yol xəritəsi
Biznes strategiyasına bağlı, mərhələli data və AI transformasiya planı hazırlanır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Hər mərhələ üçün layihələr, büdcə, komanda və ölçülə bilən göstəricilər (KPI) müəyyən edilir.
- Nəticə
- İcra oluna bilən, rəhbərliyə təqdim olunmağa hazır 12–24 aylıq plan.
04Use case seçimi və biznes dəyəri
Şirkətdəki onlarla data və AI ideyası toplanır və qiymətləndirilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Hər ideya biznes dəyəri, icra çətinliyi və data mövcudluğu üzrə balla ölçülür, ROI hesablanır.
- Nəticə
- Ən tez nəticə verəcək use case-lərin prioritet siyahısı.
05Data savadlılığının qiymətləndirilməsi
Əməkdaşların data ilə işləmə, oxuma və qərarvermə bacarıqları ölçülür.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Rol əsaslı testlər və sorğular aparılır, departamentlər üzrə müqayisə edilir.
- Nəticə
- Rol üzrə inkişaf planı və təlim tövsiyələri.
İstiqamət 26 xidmət
GENERATIVE AI VƏ AI AGENTLƏR
Şirkət biliyini danışan, işləri özü görən AI həlləri.
01Korporativ bilik asistenti (RAG)
Daxili qaydalar, prosedurlar, müqavilələr və bazalar üzrə suallara cavab verən AI asistent qurulur.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Sənədlər vektor bazasına indekslənir, cavablar mənbə göstərilməklə verilir, giriş hüquqları nəzərə alınır.
- Nəticə
- Əməkdaşlar lazımi məlumatı saniyələr içində, etibarlı mənbə ilə tapır.
02Əməkdaşlar üçün copilot-lar
Hesabat yazan, e-poçt hazırlayan, sənədi xülasə edən və tərcümə edən iş köməkçiləri hazırlanır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Şirkətin sistemlərinə və şablonlarına inteqrasiya olunur, təhlükəsizlik qaydaları tətbiq edilir.
- Nəticə
- Rutin yazı işlərinə sərf olunan vaxt əhəmiyyətli dərəcədə azalır.
03AI agentlər
Bir neçə sistemdə addım-addım tapşırıq yerinə yetirən avtomatlaşdırılmış AI iş axınları qurulur.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Məsələn: müraciəti oxuyur, CRM-də yoxlayır, cavab hazırlayır və tapşırıq açır; kritik addımlarda insan təsdiqi saxlanılır.
- Nəticə
- Təkrarlanan proseslər avtomatlaşır, komanda mürəkkəb işlərə fokuslanır.
04Özəl (on-premise) LLM
Açıq mənbəli dil modelləri (Llama, Mistral, Qwen) sizin serverlərinizdə qurulur.
Dərin baxış
- Necə edirik
- GPU infrastrukturu, model seçimi, performans testləri və təhlükəsizlik konfiqurasiyası aparılır.
- Nəticə
- Həssas data şirkətdən kənara çıxmadan generative AI imkanları.
05Azərbaycan dili üçün həllər
Azərbaycan dilində mətn təsnifatı, xülasə, axtarış, ad çıxarılması və nitq həlləri hazırlanır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Modellər şirkət datası ilə uyğunlaşdırılır (fine-tuning) və keyfiyyəti yerli testlərlə ölçülür.
- Nəticə
- Yerli dildə dəqiq işləyən AI həlləri.
06LLMOps və keyfiyyət nəzarəti
AI cavablarının dəqiqliyi, təhlükəsizliyi və xərci davamlı ölçülür.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Qiymətləndirmə dəstləri, halüsinasiya testləri, prompt versiyalaşdırması və monitorinq qurulur.
- Nəticə
- Etibarlı, ölçülə bilən və idarə olunan AI həlləri.
İstiqamət 35 xidmət
DATA GOVERNANCE VƏ İDARƏETMƏ
Etibarlı, sahibi bəlli və keyfiyyətli data.
01Governance çərçivəsi və rollar
DAMA-DMBOK əsasında data governance modeli qurulur.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Data owner, steward rolları, siyasətlər, standartlar və data governance komitəsi formalaşdırılır.
- Nəticə
- Datanın kimə aid olduğu və necə idarə olunduğu aydın olur.
02Data kataloqu və metadata
Bütün cədvəllər, hesabatlar və data aktivləri bir kataloqda toplanır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Biznes lüğəti, sahiblər, təsvirlər və avtomatik metadata toplanması qurulur.
- Nəticə
- Hər kəs lazımi datanı tapır və düzgün başa düşür.
03Data keyfiyyəti
Tamlıq, dəqiqlik, unikallıq və vaxtında olma qaydaları müəyyən edilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Avtomatik yoxlamalar, xəbərdarlıqlar və keyfiyyət dashboard-u qurulur.
- Nəticə
- Hesabatlar və AI modelləri etibarlı dataya əsaslanır.
04Master Data Management
Müştəri, məhsul, kontragent kimi əsas dataların vahid, təkrarsız versiyası yaradılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Uyğunlaşdırma (matching), birləşdirmə qaydaları və idarəetmə prosesi qurulur.
- Nəticə
- Bütün sistemlərdə eyni və düzgün əsas data.
05Alətlərin quraşdırılması və dəstəklənməsi
OpenMetadata, DataHub və digər governance platformaları quraşdırılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Mənbələrə qoşulma, lineage, istifadəçi hüquqları və davamlı texniki dəstək təmin edilir.
- Nəticə
- Lisenziya xərci olmadan işlək governance platforması.
İstiqamət 44 xidmət
DATA ARXİTEKTURASI VƏ MODELLƏŞDİRMƏ
Böyüməyə hazır, sadə və aydın arxitektura.
01Data model qiymətləndirməsi və dizaynı
Mövcud konseptual, məntiqi və fiziki modellər analiz edilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Təkrarçılıq, uyğunsuzluq və normallaşdırma problemləri tapılır, təkmilləşdirilmiş və ya yeni model hazırlanır.
- Nəticə
- Aydın, sənədləşdirilmiş və böyüməyə hazır data modeli.
02Enterprise data arxitekturası
Şirkətin hazırkı və hədəf data arxitekturası (current/target state) hazırlanır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Sistemlər, inteqrasiyalar və texnologiyalar xəritələnir, keçid planı və texnologiya seçimi əsaslandırılır.
- Nəticə
- Uzunmüddətli, xərci optimal arxitektura planı.
03Data Mesh və Data Fabric
Böyük təşkilatlar üçün domen əsaslı data yanaşmaları dizayn edilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Data məhsulları, domen sahibliyi və self-service platforma prinsipləri tətbiq olunur.
- Nəticə
- Miqyaslana bilən, komandalara müstəqillik verən data modeli.
04DWH və Lakehouse dizaynı
Hesabat və analitika üçün vahid data anbarı layihələndirilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Star schema, Bronze/Silver/Gold qatları və tarixçə (SCD) modelləri qurulur.
- Nəticə
- Sürətli, etibarlı və vahid hesabatlılıq bazası.
İstiqamət 55 xidmət
DATA PLATFORMA VƏ ENGINEERING
Datanı mənbədən qərara qədər etibarlı daşıyırıq.
01Müasir data platforması
Lakehouse və ya DWH platforması cloud-da və ya on-premise qurulur.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Saxlama, emal, orkestrasiya və təhlükəsizlik qatları bir-birinə inteqrasiya olunur.
- Nəticə
- Bütün data bir platformada, analitika və AI üçün hazır.
02ETL / ELT pipeline-lar
Bazalardan, API-lərdən və fayllardan datanın çıxarılması, çevrilməsi və yüklənməsi hazırlanır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Airflow ilə orkestrasiya, testlər, monitorinq və xətaya davamlılıq qurulur.
- Nəticə
- Avtomatik, vaxtında və etibarlı data axınları.
03Real-time streaming
Anlıq data emalı üçün hadisə əsaslı arxitektura qurulur.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Kafka və CDC (Debezium) ilə sistemlərdəki dəyişikliklər saniyələr içində ötürülür.
- Nəticə
- Real vaxt dashboard-ları və anlıq qərarlar.
04Cloud və data miqrasiyası
Köhnə sistemlərdən yeni platformaya və ya cloud-a data köçürülür.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Miqrasiya planı, data yoxlaması və paralel işləmə mərhələləri ilə itkisiz keçid təmin edilir.
- Nəticə
- Risksiz, yoxlanılmış miqrasiya.
05DataOps
Data komandasının iş prosesləri proqram mühəndisliyi təcrübələri ilə sürətləndirilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- CI/CD, versiyalaşdırma, avtomatik testlər və mühitlər (dev/test/prod) qurulur.
- Nəticə
- Dəyişikliklər daha sürətli və daha az səhvlə istismara çıxır.
İstiqamət 64 xidmət
ANALİTİKA VƏ BI
Hər rəhbərin masasında bir baxışda aydın mənzərə.
01İdarəetmə dashboard-ları
KPI-lar üzrə interaktiv və mobil uyğun idarəetmə panelləri hazırlanır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Göstəricilər rəhbərliklə birlikdə müəyyən edilir, data modeli və vizual dizayn qurulur.
- Nəticə
- Rəhbərlik bir baxışda aktual vəziyyəti görür.
02Self-service BI
Biznes istifadəçilərinin öz hesabatlarını qura bilməsi üçün mühit yaradılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Hazır data modelləri, qaydalar və istifadəçi təlimləri təmin edilir.
- Nəticə
- IT-yə asılılıq azalır, sualların cavabı tez tapılır.
03Semantik qat və KPI modeli
Bütün hesabatlarda eyni göstəricinin eyni formula ilə hesablanması təmin edilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- KPI lüğəti və mərkəzləşdirilmiş semantik model qurulur.
- Nəticə
- Rəqəmlər üzərində mübahisə bitir.
04BI platformasının qurulması
Power BI, Tableau, Oracle Analytics və ya pulsuz Apache Superset, Metabase quraşdırılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Mənbələrə qoşulma, istifadəçi hüquqları, yenilənmə və performans konfiqurasiyası aparılır.
- Nəticə
- İşlək, idarə olunan hesabatlılıq platforması.
İstiqamət 74 xidmət
AI VƏ MAŞIN ÖYRƏNMƏSİ
Proqnozlaşdıran, tanıyan və optimallaşdıran modellər.
01Proqnoz modelləri
Satış, tələb, churn, risk və gəlir proqnozları üçün ML modelləri hazırlanır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Data hazırlığı, model seçimi, dəqiqlik testləri və sistemlərə inteqrasiya aparılır.
- Nəticə
- Qərarlar təxminə deyil, proqnoza əsaslanır.
02Computer vision
Kamera və təsvirlərdən obyekt, qüsur və təhlükəsizlik pozuntularının aşkarlanması.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Mövcud kameralar istifadə olunur, model yerli şəraitə uyğun öyrədilir.
- Nəticə
- Real vaxt nəzarəti və avtomatik xəbərdarlıqlar.
03Sənədlərin avtomatik emalı
Müqavilə, qaimə, ərizə və formlardan məlumat avtomatik çıxarılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- OCR və Document AI modelləri sənəd növlərinə uyğunlaşdırılır, nəticə sistemlərə ötürülür.
- Nəticə
- Əl ilə daxiletmə azalır, səhvlər düşür.
04MLOps
Modellərin istismara verilməsi, monitorinqi və yenilənməsi avtomatlaşdırılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- MLflow ilə təcrübə izləmə, model reyestri, drift monitorinqi və CI/CD qurulur.
- Nəticə
- Modellər istismarda da dəqiq qalır.
İstiqamət 84 xidmət
RESPONSIBLE AI VƏ TƏHLÜKƏSİZLİK
Etibarlı, qanuna uyğun və izah oluna bilən AI.
01ISO/IEC 42001 uyğunluğu
AI idarəetmə sistemi (AIMS) standarta uyğun qurulur.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Siyasətlər, risk qiymətləndirməsi, Annex A kontrolları və daxili audit hazırlanır.
- Nəticə
- Sertifikasiyaya hazır, beynəlxalq standarta uyğun AI idarəetməsi.
02AI risk və model validasiyası
AI modellərinin bias, dəqiqlik, izah oluna bilmə və təhlükəsizlik riskləri yoxlanılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- NIST AI RMF və EU AI Act yanaşmaları ilə müstəqil validasiya aparılır.
- Nəticə
- Etibarlı və müdafiə oluna bilən AI qərarları.
03Data məxfiliyi və PII
Həssas və şəxsi dataların təsnifatı və qorunması təmin edilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Maskalama, tokenləşdirmə, giriş nəzarəti (RBAC/ABAC) və audit qeydləri qurulur.
- Nəticə
- Məxfilik riskləri və data sızması ehtimalı azalır.
04AI siyasəti və reyestri
Şirkətdə istifadə olunan bütün AI həllərinin qeydiyyatı və qaydaları yaradılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- AI istifadə siyasəti, təsdiq prosesi və məsuliyyət bölgüsü hazırlanır.
- Nəticə
- AI istifadəsi şəffaf və nəzarətli olur.
İstiqamət 93 xidmət
İDARƏ OLUNAN XİDMƏTLƏR VƏ DƏSTƏK
Qurduğumuzu işlək saxlayırıq.
01SLA ilə texniki dəstək
Qurulmuş platformalar və həllər üçün razılaşdırılmış müddətlərlə dəstək verilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Hadisələrin qeydiyyatı, prioritetləşdirmə və cavab müddətləri SLA-da müəyyən edilir.
- Nəticə
- Sistemlər fasiləsiz və proqnozlaşdırıla bilən işləyir.
02Platforma əməliyyatları
Platformaların gündəlik istismarı bizim komanda tərəfindən aparılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Monitorinq, yeniləmələr, ehtiyat nüsxə, performans və xərc nəzarəti təmin edilir.
- Nəticə
- Daxili komandanın yükü azalır.
03Managed DataOps / MLOps
Data pipeline-ların və ML modellərin istismarı tam şəkildə bizə həvalə olunur.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Xətaların aradan qaldırılması, yenidən öyrətmə və hesabatlılıq daxildir.
- Nəticə
- Siz nəticədən istifadə edirsiniz, texniki yük bizdə qalır.
İstiqamət 104 xidmət
TƏLİM VƏ TRANSFORMASİYA
Dəyişikliyi insanlar edir, biz onları hazırlayırıq.
01Korporativ Data və AI akademiyası
Şirkətin sahəsinə və alətlərinə uyğun rol əsaslı təlim proqramı qurulur.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Real şirkət datası ilə praktik tapşırıqlar və beynəlxalq sertifikasiya hazırlığı daxildir.
- Nəticə
- Daxili komanda qurulan həlləri müstəqil idarə edə bilir.
02Rəhbərlər üçün data savadlılığı
Rəhbərlər üçün data əsaslı qərarvermə və AI imkanları üzrə qısa sessiyalar.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Real biznes nümunələri, dashboard oxuma və AI risklərinin idarəsi öyrədilir.
- Nəticə
- Rəhbərlik data və AI layihələrini düzgün qiymətləndirir.
03Data və AI mərkəzinin (CoE) qurulması
Şirkət daxilində data və AI mükəmməllik mərkəzi formalaşdırılır.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Rollar, komanda strukturu, standartlar və iş prosesləri müəyyən edilir.
- Nəticə
- Transformasiya davamlı və şirkətin öz gücü ilə davam edir.
04Dəyişikliklərin idarə olunması
Yeni alət və proseslərin əməkdaşlar tərəfindən qəbul edilməsi təmin edilir.
Dərin baxış
- Necə edirik
- Kommunikasiya planı, pilot qruplar və istifadə göstəricilərinin izlənməsi aparılır.
- Nəticə
- Qurulan həllər real istifadə olunur.
3ANecə işləyirik
Kiçik başlayırıq, nəticəni ölçürük, sonra miqyaslayırıq. 6 mərhələli yol xəritəsi.
STARTBirinci görüş və ehtiyacların müəyyənləşdirilməsi
-
Mərhələ 1
Kəşf və qiymətləndirmə
Nəticə:
- Maraqlı tərəflərlə müsahibələr
- Data maturity və AI hazırlıq hesabatı
- Prioritet problemlərin siyahısı
Ətraflı: nə edirik?
Addımlar
- Rəhbərlik və komandalarla müsahibələr
- Data mənbələrinin və sistemlərin inventarı
- Data maturity və AI hazırlıq ölçməsi
- Əsas biznes problemlərinin müəyyənləşdirilməsi
-
Mərhələ 2
Strategiya və yol xəritəsi
Nəticə:
- Hədəf arxitektura
- Use case portfeli və ROI
- Mərhələli yol xəritəsi və büdcə
Ətraflı: nə edirik?
Addımlar
- Hədəf data və AI arxitekturasının dizaynı
- Use case-lərin biznes dəyəri və ROI ilə prioritetləşdirilməsi
- Hər mərhələ üçün pulsuz open-source alətlərin seçimi
- Büdcə, komanda və zaman planı
-
Mərhələ 3
PoC və pilot
Nəticə:
- Seçilmiş use case üzrə işlək prototip
- Real data ilə nəticənin ölçülməsi
- Miqyaslama üçün qərar
Ətraflı: nə edirik?
Addımlar
- Seçilmiş use case üçün minimal platformanın qurulması
- Real data üzərində model və ya dashboard hazırlanması
- Nəticənin əvvəlcədən razılaşdırılmış KPI ilə ölçülməsi
- Miqyaslama üçün texniki və maliyyə təklifi
-
Mərhələ 4
Qurulma və inteqrasiya
Nəticə:
- Platforma, pipeline və modellər
- Sistemlərlə inteqrasiya
- Təhlükəsizlik və governance nəzarətləri
Ətraflı: nə edirik?
Addımlar
- Platformanın istismar mühitində qurulması
- Pipeline, model və hesabatların hazırlanması
- Mövcud sistemlərlə inteqrasiya
- Təhlükəsizlik, giriş hüquqları və governance nəzarətləri
-
Mərhələ 5
Miqyaslama və komanda
Nəticə:
- Həllin bütün şirkətə yayılması
- Əməkdaşların təlimi
- Data və AI mərkəzinin (CoE) qurulması
Ətraflı: nə edirik?
Addımlar
- Həllin digər departamentlərə yayılması
- Rol üzrə təlimlər və data savadlılığı proqramı
- Data və AI mərkəzinin (CoE) yaradılması
- İstifadə göstəricilərinin izlənməsi
-
Mərhələ 6
İstismar və davamlı dəstək
Nəticə:
- SLA ilə dəstək və monitorinq
- Modellərin yenilənməsi
- Davamlı təkmilləşdirmə
Ətraflı: nə edirik?
Addımlar
- SLA ilə texniki dəstək və hadisələrin həlli
- Monitorinq, yeniləmələr və təhlükəsizlik düzəlişləri
- Modellərin yenidən öyrədilməsi
- Rüblük təkmilləşdirmə hesabatları
NƏTİCƏData və AI ilə idarə olunan şirkət
3BAçıq mənbəli data və AI platforması
Pulsuz open-source alətlərlə qururuq və dəstəkləyirik: platformanın hər mərhələsi lisenziya xərci olmadan.
-
01Pulsuz, open source
Data inteqrasiyası
- Airbyte
- Apache NiFi
- Debezium (CDC)
- Meltano
- Apache SeaTunnel
-
02Pulsuz, open source
Axın və orkestrasiya
- Apache Airflow
- Apache Kafka
- Dagster
- Prefect
- Apache Flink
-
03Pulsuz, open source
Emal və transformasiya
- dbt Core
- Apache Spark
- DuckDB
- Trino
- Polars
-
04Pulsuz, open source
Saxlama və Lakehouse
- PostgreSQL
- ClickHouse
- MinIO
- Apache Iceberg
- Delta Lake
-
05Pulsuz, open source
Data governance və kataloq
- OpenMetadata
- DataHub
- Apache Atlas
- Apache Ranger
- Marquez (lineage)
-
06Pulsuz, open source
Data keyfiyyəti və müşahidə
- OpenMetadata Data Quality
- Soda Core
- Elementary
- Prometheus
- Grafana
-
07Pulsuz, open source
BI və hesabatlılıq
- Apache Superset
- Metabase
- Redash
- Lightdash
- Grafana
-
08Pulsuz, open source
AI, ML və LLM
- MLflow
- Hugging Face Transformers
- Llama, Mistral, Qwen modelləri
- Ollama
- vLLM
- Qdrant
- pgvector
- LangChain
DockerKubernetesOn-premiseLinuxLisenziyasız
Pulsuz open-source alətlərlə qururuq və dəstəkləyirik. Bütün alətləri sizin serverlərinizdə quraşdırır, bir-birinə inteqrasiya edir və SLA ilə dəstəkləyirik. Lisenziya xərci yoxdur, yalnız quraşdırma və dəstək xidməti.
3CSənayelər üzrə use case-lər
16 sənaye, 64 real ssenari. Hər ssenariyə basın: problem, həll, lazım olan data və nəticə açılır.
4 use case
Bank və maliyyə
1Saniyələr içində fraud tutan AI
- Problem
- Saxta əməliyyatlar pul çıxandan sonra aşkarlanır, qaydalar isə yeni sxemləri tutmur.
- Həll
- Hər kart və köçürmə əməliyyatı real vaxtda ML modeli ilə risk balı alır, şübhəlilər avtomatik saxlanılır.
- Lazım olan data
- Əməliyyat tarixçəsi, cihaz və məkan məlumatı, müştəri profili.
- Nəticə
- Fraud itkiləri azalır, saxta xəbərdarlıqların sayı düşür.
2Gedəcək müştərini öncədən tanıyan model
- Problem
- Müştəri hesabını bağlayanda artıq gecdir, bank bunu əvvəlcədən görmür.
- Həll
- Davranış dəyişikliklərinə əsasən hər müştəri üçün getmə ehtimalı hesablanır, riskli müştərilərə fərdi təklif gedir.
- Lazım olan data
- Hesab hərəkətləri, məhsul istifadəsi, şikayətlər, zəng mərkəzi qeydləri.
- Nəticə
- Müştəri itkisi azalır, saxlama kampaniyaları daha dəqiq olur.
3Dəqiqələrdə kredit qərarı
- Problem
- Kredit müraciətinə baxılması günlərlə çəkir və analitikdən asılıdır.
- Həll
- Skorinq modeli ödəmə qabiliyyətini avtomatik qiymətləndirir, sadə müraciətlər dərhal təsdiqlənir.
- Lazım olan data
- Kredit tarixçəsi, gəlir, BKR (kredit bürosu) məlumatları.
- Nəticə
- Qərar müddəti qısalır, gecikmiş kreditlərin payı azalır.
4KYC sənədlərini avtomatik yoxlayan AI
- Problem
- Şəxsiyyət vəsiqəsi və sənədlərin əl ilə yoxlanması uzun çəkir və səhvə açıqdır.
- Həll
- OCR və Document AI sənədlərdən məlumatı çıxarır, uyğunsuzluqları və saxtalıq əlamətlərini işarələyir.
- Lazım olan data
- Skan edilmiş sənədlər, anket məlumatları, sanksiya siyahıları.
- Nəticə
- Onboarding sürətlənir, AML riskləri erkən aşkarlanır.
4 use case
Sığorta
1Saxta iddiaları aşkarlayan model
- Problem
- Saxta sığorta iddiaları ödənildikdən sonra üzə çıxır.
- Həll
- Model iddiaları tarixçə, əlaqələr və anomaliyalar üzrə risk balı ilə qiymətləndirir.
- Lazım olan data
- İddia tarixçəsi, müştəri və təmir servisi məlumatları.
- Nəticə
- Saxta ödənişlər azalır, yoxlama resursu doğru yerə yönəlir.
2Şəkildən avtomatik zərər qiymətləndirməsi
- Problem
- Ekspert baxışı günlərlə gözlənilir.
- Həll
- Computer vision avtomobil şəkillərindən zədəni tanıyır və ilkin xərc təxmini verir.
- Lazım olan data
- Zədə şəkilləri, təmir qiymətləri bazası.
- Nəticə
- İddialar sürətlə bağlanır, müştəri məmnuniyyəti artır.
3Müştəriyə fərdi sığorta qiyməti
- Problem
- Hamıya eyni tarif tətbiq edilir, risk düzgün qiymətlənmir.
- Həll
- Risk modelləri hər müştəri üçün fərdi qiymət təklif edir.
- Lazım olan data
- Müştəri profili, iddia tarixçəsi, telematika.
- Nəticə
- Portfelin gəlirliliyi artır, riskli müştərilər düzgün qiymətlənir.
4İddiaların avtomatik yönləndirilməsi
- Problem
- Bütün iddialar eyni növbəyə düşür.
- Həll
- AI iddianı mürəkkəbliyinə görə təsnif edib uyğun mütəxəssisə yönləndirir.
- Lazım olan data
- İddia mətnləri, sənədlər, tarixçə.
- Nəticə
- Emal müddəti qısalır, mütəxəssislərin yükü balanslaşır.
4 use case
Neft və qaz
1Qəzadan əvvəl xəbər verən avadanlıq
- Problem
- Nasos və kompressorlar gözlənilmədən sıradan çıxır, hasilat dayanır.
- Həll
- Sensor datası üzrə anomaliya modeli nasazlığı günlər əvvəl proqnozlaşdırır.
- Lazım olan data
- Vibrasiya, temperatur, təzyiq sensorları, təmir jurnalı.
- Nəticə
- Plansız dayanmalar azalır, təmir xərcləri optimallaşır.
2Hasilatın ağıllı proqnozu
- Problem
- Hasilat planları təcrübəyə əsaslanır, kənarlaşmalar gec görünür.
- Həll
- ML modelləri quyu göstəricilərindən hasilat həcmini proqnozlaşdırır.
- Lazım olan data
- Quyu datası, hasilat tarixçəsi, geoloji məlumat.
- Nəticə
- Planlaşdırma dəqiqləşir, problemli quyular erkən görünür.
3Kamera ilə 24/7 HSE nəzarəti
- Problem
- Təhlükəsizlik pozuntuları (dəbilqəsiz iş, təhlükəli zona) vaxtında görünmür.
- Həll
- Computer vision video axınında pozuntuları real vaxtda tanıyır və xəbərdarlıq göndərir.
- Lazım olan data
- Mövcud CCTV video axınları.
- Nəticə
- İş qəzalarının riski azalır, HSE hesabatları avtomatlaşır.
4Enerji istehlakının optimallaşdırılması
- Problem
- Qurğular lazım olduğundan çox enerji sərf edir.
- Həll
- Model istehlak nümunələrini analiz edib optimal iş rejimini tövsiyə edir.
- Lazım olan data
- Enerji sayğacları, istehsal rejimləri.
- Nəticə
- Enerji xərcləri və emissiyalar azalır.
4 use case
Enerji və kommunal
1Elektrik tələbinin saatlıq proqnozu
- Problem
- Tələbin səhv proqnozu artıq istehsala və ya çatışmazlığa səbəb olur.
- Həll
- Hava, təqvim və tarixçəyə əsaslanan model saatlıq tələbi proqnozlaşdırır.
- Lazım olan data
- İstehlak tarixçəsi, hava proqnozu, bayramlar.
- Nəticə
- Şəbəkə balansı yaxşılaşır, xərclər azalır.
2İtki və qanunsuz qoşulmaların aşkarlanması
- Problem
- Texniki olmayan itkilər gəliri azaldır.
- Həll
- Anomaliya modeli şübhəli istehlak nümunələrini müəyyən edir.
- Lazım olan data
- Sayğac göstəriciləri, abonent datası, şəbəkə topologiyası.
- Nəticə
- Gəlir itkisi azalır, yoxlamalar hədəfli olur.
3Ağıllı sayğac analitikası
- Problem
- Milyonlarla sayğac göstəricisi istifadəsiz qalır.
- Həll
- Lakehouse platformasında datanın toplanması və dashboard-lar qurulur.
- Lazım olan data
- Ağıllı sayğac axınları.
- Nəticə
- Operativ qərarlar üçün real vaxt görüntüsü yaranır.
4Şəbəkə avadanlığının vəziyyət monitorinqi
- Problem
- Transformator nasazlıqları gözlənilmədən baş verir.
- Həll
- Sensor datası üzrə vəziyyət indeksi hesablanır, riskli avadanlıq sıralanır.
- Lazım olan data
- Transformator sensorları, təmir tarixçəsi.
- Nəticə
- Qəzalar azalır, təmir büdcəsi prioritetləşir.
4 use case
Kənd təsərrüfatı
1Kosmosdan sahə monitorinqi
- Problem
- Böyük sahələri gəzərək yoxlamaq mümkün deyil.
- Həll
- Peyk təsvirləri üzrə bitki sağlamlığı indeksləri (NDVI) avtomatik hesablanır.
- Lazım olan data
- Açıq peyk təsvirləri (Sentinel), sahə sərhədləri.
- Nəticə
- Problemli ərazilər erkən görünür, resurslar hədəfli istifadə olunur.
2Məhsuldarlığı öncədən bilmək
- Problem
- Məhsul həcmi yığımdan sonra məlum olur.
- Həll
- Hava, torpaq və peyk datası ilə məhsuldarlıq modeli qurulur.
- Lazım olan data
- Hava stansiyaları, torpaq analizləri, tarixçə.
- Nəticə
- Satış və logistika əvvəlcədən planlaşdırılır.
3Suyu qənaətlə işlədən ağıllı suvarma
- Problem
- Suvarma təcrübəyə görə aparılır, su israf olunur.
- Həll
- IoT torpaq nəm sensorları və hava proqnozu ilə suvarma cədvəli avtomatik tənzimlənir.
- Lazım olan data
- Nəm sensorları, hava proqnozu.
- Nəticə
- Su sərfi azalır, məhsul keyfiyyəti sabitləşir.
4Xəstəlik və zərərvericilərin erkən aşkarlanması
- Problem
- Xəstəlik yayılandan sonra görünür.
- Həll
- Mobil telefonla çəkilən yarpaq şəkillərini AI təsnif edir.
- Lazım olan data
- Bitki şəkilləri, məkan məlumatı.
- Nəticə
- Pestisid istifadəsi azalır, itkilər qarşısı alınır.
4 use case
Telekommunikasiya
1Abunəçi getməzdən əvvəl xəbərdarlıq
- Problem
- Abunəçilər rəqib operatora keçir.
- Həll
- Churn modeli istifadə və şikayət siqnallarından risk balı hesablayır.
- Lazım olan data
- CDR, ödəniş tarixçəsi, şikayətlər.
- Nəticə
- Abunəçi itkisi azalır.
2Şəbəkə yükünün proqnozu
- Problem
- Pik saatlarda şəbəkə sıxlığı keyfiyyəti aşağı salır.
- Həll
- Baza stansiyaları üzrə trafik proqnozlaşdırılır, resurslar əvvəlcədən paylanır.
- Lazım olan data
- Şəbəkə trafiki, hadisə təqvimi.
- Nəticə
- Xidmət keyfiyyəti yüksəlir, investisiya düzgün planlaşır.
3Hər abunəçiyə fərdi tarif
- Problem
- Kütləvi təkliflər az cavab alır.
- Həll
- Tövsiyə modeli istifadə profilinə uyğun paket təklif edir.
- Lazım olan data
- İstifadə datası, tarif tarixçəsi.
- Nəticə
- Upsell gəliri artır.
4Telekom fraud aşkarlanması
- Problem
- SIM box və beynəlxalq zəng fraudları gəlir itirir.
- Həll
- Anomaliya modeli şübhəli zəng nümunələrini real vaxtda tapır.
- Lazım olan data
- CDR və şəbəkə hadisələri.
- Nəticə
- Fraud itkisi azalır.
4 use case
Dövlət sektoru
1Vergi riskini öncədən görən analitika
- Problem
- Yoxlamalar təsadüfi seçilir, risklər gec aşkarlanır.
- Həll
- Risk modeli bəyannamələrdəki uyğunsuzluqları və anomaliyaları qiymətləndirir.
- Lazım olan data
- Bəyannamələr, e-qaimələr, əlaqəli şəxslər.
- Nəticə
- Yoxlamaların effektivliyi artır.
2Vətəndaş müraciətlərini ayıran AI
- Problem
- Minlərlə müraciət əl ilə paylanır.
- Həll
- NLP modeli Azərbaycan dilində müraciəti mövzuya görə təsnif edib uyğun quruma yönləndirir.
- Lazım olan data
- Müraciət mətnləri və tarixçəsi.
- Nəticə
- Cavab müddəti qısalır.
3Rəhbər üçün real-time dashboard
- Problem
- Hesabatlar Excel-də həftələrlə hazırlanır.
- Həll
- Mənbələr vahid data platformasına birləşdirilir, idarəetmə panelləri qurulur.
- Lazım olan data
- Qurumun informasiya sistemləri.
- Nəticə
- Qərarlar aktual rəqəmlərə əsaslanır.
4Sənəd dövriyyəsinin avtomatlaşdırılması
- Problem
- Kağız və skan sənədlər əl ilə emal olunur.
- Həll
- Document AI sənədlərdən məlumatı çıxarır və sistemə daxil edir.
- Lazım olan data
- Skan sənədlər, formlar.
- Nəticə
- Əl əməyi azalır, səhvlər düşür.
4 use case
Pərakəndə və e-ticarət
1Rəfləri boş qoymayan tələb proqnozu
- Problem
- Bəzi məhsullar bitir, bəziləri anbarda qalır.
- Həll
- Mağaza və məhsul səviyyəsində tələb proqnozu əsasında sifariş avtomatlaşır.
- Lazım olan data
- Satış tarixçəsi, aksiyalar, bayramlar.
- Nəticə
- Stok çatışmazlığı və artıq qalıq azalır.
2“Bunu da bəyənəcəksiniz” tövsiyələri
- Problem
- Onlayn müştəriyə hamıya eyni məhsullar göstərilir.
- Həll
- Tövsiyə sistemi davranışa əsasən fərdi məhsul seçir.
- Lazım olan data
- Baxış və alış tarixçəsi.
- Nəticə
- Orta səbət dəyəri artır.
3Dinamik qiymət optimallaşdırması
- Problem
- Qiymətlər əl ilə və gec dəyişdirilir.
- Həll
- Model tələb, rəqib qiyməti və stoka görə optimal qiymət təklif edir.
- Lazım olan data
- Satış, qiymət tarixçəsi, rəqib qiymətləri.
- Nəticə
- Marja yaxşılaşır.
4Loyallıq analitikası
- Problem
- Loyallıq kartı datası istifadə olunmur.
- Həll
- Müştəri seqmentasiyası və fərdi kampaniyalar qurulur.
- Lazım olan data
- Loyallıq kartı əməliyyatları.
- Nəticə
- Təkrar alışlar artır.
4 use case
Səhiyyə
1Rentgen və MRT üçün AI köməkçi
- Problem
- Radioloqların yükü böyükdür, təcili hallar növbədə gözləyir.
- Həll
- AI təsvirlərdə şübhəli sahələri işarələyir və təcili halları öndə sıralayır (qərarı həkim verir).
- Lazım olan data
- Anonimləşdirilmiş tibbi təsvirlər.
- Nəticə
- Diaqnostika sürətlənir.
2Xəstə axınının proqnozu
- Problem
- Təcili yardım şöbəsi gözlənilmədən dolur.
- Həll
- Model gündəlik və saatlıq xəstə sayını proqnozlaşdırır.
- Lazım olan data
- Qəbul tarixçəsi, mövsümilik.
- Nəticə
- Növbələr və resurslar düzgün planlaşır.
3Tibbi sənədləri oxuyan AI
- Problem
- Epikriz və analizlərdən məlumat əl ilə çıxarılır.
- Həll
- NLP və OCR ilə strukturlaşdırılmış məlumat avtomatik alınır.
- Lazım olan data
- Tibbi sənədlər.
- Nəticə
- Həkim vaxtı sənədləşməyə deyil, xəstəyə sərf olunur.
4Resurs və növbə planlaması
- Problem
- Çarpayı və əməliyyat otaqları səmərəsiz istifadə olunur.
- Həll
- Optimallaşdırma modeli cədvəlləri tərtib edir.
- Lazım olan data
- Qəbul, əməliyyat və çarpayı datası.
- Nəticə
- Gözləmə müddəti qısalır.
4 use case
Logistika və nəqliyyat
1Yanacağa qənaət edən marşrutlar
- Problem
- Marşrutlar təcrübəyə görə qurulur.
- Həll
- Optimallaşdırma alqoritmi tıxac və sifarişləri nəzərə alaraq marşrut qurur.
- Lazım olan data
- GPS, sifarişlər, xəritə datası.
- Nəticə
- Yanacaq və vaxt xərcləri azalır.
2Çatdırılma vaxtının dəqiq proqnozu
- Problem
- Müştəriyə dəqiq çatdırılma vaxtı deyilə bilmir.
- Həll
- ML modeli real vaxt datası ilə gəliş vaxtını proqnozlaşdırır.
- Lazım olan data
- GPS izləri, tarixçə.
- Nəticə
- Müştəri məmnuniyyəti artır.
3Anbarın ağıllı yerləşdirilməsi
- Problem
- Tez satılan mallar uzaq rəflərdədir.
- Həll
- Analitika malların optimal yerləşməsini təklif edir.
- Lazım olan data
- Anbar hərəkətləri.
- Nəticə
- Toplama sürəti artır.
4Yüklərin real-time izlənməsi
- Problem
- Yükün harada olduğu bilinmir.
- Həll
- IoT və streaming platforması ilə canlı izləmə paneli qurulur.
- Lazım olan data
- Sensor və GPS axınları.
- Nəticə
- Gecikmələr erkən görünür.
4 use case
İstehsal
1Kamera ilə qüsurlu məhsulun aşkarlanması
- Problem
- Keyfiyyət yoxlaması seçmə və əl ilə aparılır.
- Həll
- Computer vision xətt üzərində hər məhsulu yoxlayır.
- Lazım olan data
- Xətt kameraları.
- Nəticə
- Xarab məhsul müştəriyə çatmır.
2Dayanmayan istehsal xətti
- Problem
- Avadanlıq nasazlığı xətti dayandırır.
- Həll
- Proqnozlaşdırıcı texniki xidmət modeli nasazlığı öncədən bildirir.
- Lazım olan data
- Maşın sensorları, təmir jurnalı.
- Nəticə
- Dayanma müddəti azalır.
3Xammal sərfinin optimallaşdırılması
- Problem
- Xammal itkisi yüksəkdir.
- Həll
- Proses datası analiz edilir, optimal parametrlər tapılır.
- Lazım olan data
- Proses və keyfiyyət datası.
- Nəticə
- Xərclər azalır.
4İstehsal planının proqnozu
- Problem
- Plan tələbə uyğun gəlmir.
- Həll
- Tələb proqnozu istehsal planına bağlanır.
- Lazım olan data
- Satış və istehsal tarixçəsi.
- Nəticə
- Stok və gecikmələr azalır.
4 use case
Təhsil
1Tələbə uğursuzluğunun erkən siqnalları
- Problem
- Tələbə kursu atandan sonra problem görünür.
- Həll
- Model iştirak və qiymətlərdən risk balı hesablayır.
- Lazım olan data
- Davamiyyət, qiymətlər, LMS aktivliyi.
- Nəticə
- Kursdan çıxma halları azalır.
2Fərdi öyrənmə yolu
- Problem
- Hamıya eyni tədris materialı verilir.
- Həll
- Tövsiyə sistemi səviyyəyə uyğun material təklif edir.
- Lazım olan data
- Test nəticələri, aktivlik.
- Nəticə
- Nəticələr yaxşılaşır.
3Tədris keyfiyyəti analitikası
- Problem
- Keyfiyyət subyektiv qiymətləndirilir.
- Həll
- Rəy və nəticələr vahid paneldə analiz edilir.
- Lazım olan data
- Sorğular, qiymətlər.
- Nəticə
- Qərarlar dataya əsaslanır.
4AI tədris asistenti
- Problem
- Tələbələrin sualları iş saatından kənar cavabsız qalır.
- Həll
- RAG əsaslı asistent tədris materialları üzrə cavab verir.
- Lazım olan data
- Kurs materialları.
- Nəticə
- Dəstək 24/7 olur.
4 use case
Aviasiya və turizm
1Uçuş və otel tələbinin proqnozu
- Problem
- Tutum planlaması gecikir.
- Həll
- Tələb modeli mövsüm və tədbirləri nəzərə alır.
- Lazım olan data
- Rezervasiya tarixçəsi, təqvim.
- Nəticə
- Doluluq artır.
2Dinamik bilet və otaq qiyməti
- Problem
- Sabit qiymətlər gəliri itirir.
- Həll
- Revenue management modeli qiyməti tələbə görə tənzimləyir.
- Lazım olan data
- Rezervasiya və qiymət datası.
- Nəticə
- Gəlir artır.
3Çoxdilli AI müştəri xidməti
- Problem
- Operatorlar bütün dillərdə cavab verə bilmir.
- Həll
- LLM əsaslı asistent Azərbaycan, rus, ingilis dillərində cavab verir.
- Lazım olan data
- FAQ, qaydalar, rezervasiya sistemi.
- Nəticə
- Cavab müddəti qısalır.
4Rəylərin avtomatik analizi
- Problem
- Minlərlə rəy oxunmur.
- Həll
- NLP rəyləri mövzu və əhval üzrə təsnif edir.
- Lazım olan data
- Onlayn rəylər.
- Nəticə
- Problemlər tez həll olunur.
4 use case
Tikinti və daşınmaz əmlak
1Əmlakın AI ilə qiymətləndirilməsi
- Problem
- Qiymətləndirmə subyektiv və yavaşdır.
- Həll
- Model yer, sahə və bazar datasına görə qiymət təxmin edir.
- Lazım olan data
- Satış elanları, əməliyyatlar.
- Nəticə
- Qiymətləndirmə sürətlənir.
2Layihə gecikmələrinin proqnozu
- Problem
- Gecikmələr son anda görünür.
- Həll
- Model tapşırıq və resurs datasından gecikmə riskini hesablayır.
- Lazım olan data
- Layihə planları, hesabatlar.
- Nəticə
- Risklər erkən idarə olunur.
3Tikinti sahəsində təhlükəsizlik nəzarəti
- Problem
- Qoruyucu vasitələrə nəzarət çətindir.
- Həll
- Computer vision video ilə pozuntuları tanıyır.
- Lazım olan data
- Sahə kameraları.
- Nəticə
- Qəzalar azalır.
4Satış və icarə analitikası
- Problem
- Tələbin harada olduğu aydın deyil.
- Həll
- Bazar datası üzrə dashboard və proqnozlar qurulur.
- Lazım olan data
- Elanlar, satış datası.
- Nəticə
- İnvestisiya qərarları dəqiqləşir.
4 use case
Media və marketinq
1Kampaniya effektivliyinin ölçülməsi
- Problem
- Hansı kanalın satış gətirdiyi bilinmir.
- Həll
- Marketinq atribusiya modeli kanalların töhfəsini hesablayır.
- Lazım olan data
- Reklam, veb və satış datası.
- Nəticə
- Büdcə effektiv paylanır.
2Müştəri seqmentasiyası
- Problem
- Hamıya eyni mesaj göndərilir.
- Həll
- Klasterləşdirmə ilə davranış seqmentləri yaradılır.
- Lazım olan data
- CRM və əməliyyat datası.
- Nəticə
- Kampaniyalara cavab artır.
3AI ilə məzmun yaradılması
- Problem
- Məzmun hazırlığı çox vaxt aparır.
- Həll
- Generative AI brend qaydalarına uyğun mətn qaralamaları hazırlayır.
- Lazım olan data
- Brend bələdçisi, köhnə məzmun.
- Nəticə
- Məzmun istehsalı sürətlənir.
4Sosial media əhval analizi
- Problem
- Brend haqqında fikirlər izlənmir.
- Həll
- NLP paylaşımları əhval və mövzuya görə analiz edir.
- Lazım olan data
- Sosial media datası.
- Nəticə
- Böhranlar erkən görünür.
4 use case
Hüquq və komplayens
1Müqavilələrdə riskli bəndləri tapan AI
- Problem
- Müqavilələrin yoxlanması saatlar aparır.
- Həll
- LLM müqaviləni şablonla müqayisə edib riskli bəndləri işarələyir.
- Lazım olan data
- Müqavilələr, standart şablonlar.
- Nəticə
- Yoxlama müddəti qısalır.
2Tənzimləmə dəyişikliklərinin izlənməsi
- Problem
- Yeni qaydalar gec öyrənilir.
- Həll
- AI qanunvericilik mənbələrini izləyib dəyişiklikləri xülasə edir.
- Lazım olan data
- Rəsmi mənbələr.
- Nəticə
- Komplayens riskləri azalır.
3Hüquqi sənədlərdə ağıllı axtarış
- Problem
- Lazımi sənədi tapmaq çətindir.
- Həll
- RAG əsaslı axtarış suala uyğun hissəni mənbə ilə göstərir.
- Lazım olan data
- Daxili sənəd arxivi.
- Nəticə
- Axtarış vaxtı azalır.
4Daxili audit analitikası
- Problem
- Audit seçmə yoxlamaya əsaslanır.
- Həll
- Anomaliya analitikası bütün əməliyyatları yoxlayır.
- Lazım olan data
- ERP və əməliyyat datası.
- Nəticə
- Pozuntular erkən aşkarlanır.
04Mədəni transformasiya proqramı
Texnologiya yox, insanlar dəyişir: təşkilatınıza uyğun data və AI mədəniyyəti.
Beynəlxalq best practice (ADKAR və Kotter dəyişiklik modelləri, DAMA-DMBOK) əsasında, təşkilatınızın ölçüsünə və yetkinliyinə uyğunlaşdırılır. Rüblük, 6 aylıq və ya illik formatda.
Rəhbərlik və vizyon
Data mədəniyyəti yuxarıdan başlayır: rəhbərlik nümunə göstərir və istiqaməti müəyyən edir.
Nə edirik?
- Rəhbərlik üçün data və AI vizyon seminarı
- Data sponsoru və data şurasının (Data Council) yaradılması
- Transformasiya məqsədləri və KPI-ların təsdiqi
Data savadlılığı
Hər əməkdaş öz rolunda datanı oxuya, sorğulaya və qərara çevirə bilir.
Nə edirik?
- Rol üzrə 3 səviyyə: Xəbərdar, Praktik, Ekspert
- Data savadlılığının başlanğıc və son ölçməsi
- Real şirkət datası ilə praktik təlimlər
Data çempionları şəbəkəsi
Hər departamentdə dəyişikliyi daxildən aparan “data səfirləri”.
Nə edirik?
- Çempionların seçilməsi və xüsusi təlimi
- Aylıq çempion görüşləri və bilik paylaşımı
- Departament səviyyəsində kiçik data layihələri
Governance və etibar
İnsanlar dataya güvənəndə ondan istifadə edirlər.
Nə edirik?
- Data sahibləri və steward-ların təyini
- Əsas göstəricilər üçün vahid tərif (KPI lüğəti)
- Data keyfiyyəti qaydaları və şəffaf hesabatlılıq
Alətlər və self-service
Datanı əlçatan edən, pulsuz open-source əsaslı iş mühiti.
Nə edirik?
- Self-service BI və data kataloqu
- Təhlükəsiz AI köməkçilərinə giriş
- Alət istifadəsi üzrə qısa video bələdçilər
Ünsiyyət və motivasiya
Uğurlar görünən olanda yeni vərdişlər yayılır.
Nə edirik?
- Data Demo Day və daxili hakatonlar
- Uğur hekayələrinin daxili bülletendə paylaşılması
- Data əsaslı qərarların tanınması və mükafatlandırılması
Ölçmə və davamlılıq
Mədəniyyət ölçülmədən idarə olunmur.
Nə edirik?
- Data mədəniyyəti yetkinlik indeksi
- İstifadə və qəbul göstəriciləri paneli
- Rüblük qiymətləndirmə və düzəliş planı
6 aylıq yol xəritəsi
Rüblük formatda sıxlaşdırılır, illik formatda 7–12-ci aylarda bütün təşkilata genişlənir.
- 1DiaqnostikaMədəniyyət və yetkinlik ölçməsi, müsahibələr
- 2VizyonRəhbərlik seminarı, data şurası, KPI-lar
- 3İnsanlarData savadlılığı üzrə ilk addımlar, çempionlar şəbəkəsi
- 4Pilotlar2–3 departamentdə real use case-lər
- 5GenişlənməSelf-service alətlər, akademiya, Demo Day
- 6DavamlılıqSon ölçmə, nəticə hesabatı, növbəti plan
3 ay
Rüblük: Sürətli başlanğıc
Transformasiyaya ilk addım atmaq istəyən təşkilatlar üçün.
- Data mədəniyyəti diaqnostikası
- Rəhbərlik üçün vizyon seminarı
- Data savadlılığı: Xəbərdar səviyyəsi
- Çempionlar şəbəkəsinin qurulması
- 1 pilot use case
6 ay
6 aylıq: Tam transformasiya
Best practice əsasında bütün 7 istiqaməti əhatə edən əsas proqram.
- Rüblük formatın hamısı
- Rol üzrə data akademiyası (3 səviyyə)
- 2–3 departamentdə pilot layihələr
- Governance rolları və KPI lüğəti
- Self-service BI və AI köməkçiləri
- Mədəniyyət göstəriciləri paneli
12 ay
İllik: Mükəmməllik mərkəzi
Data və AI-ı gündəlik iş vərdişinə çevirmək istəyənlər üçün.
- 6 aylıq formatın hamısı
- Data və AI mərkəzinin (CoE) qurulması
- Bütün departamentlərə genişlənmə
- Rüblük mədəniyyət ölçmələri
- Qabaqcıl AI qəbulu proqramı
- Daxili təlimçilərin hazırlanması
4ANəticəni necə ölçürük
Hər ay yenilənən canlı panel: mədəniyyətin dəyişdiyini rəqəmlərlə görürsünüz.
Canlı panel
Data mədəniyyəti analitikası
Nümunə data
- Data savadlılığı indeksi▲ 16 başlanğıca görə
- Data əsaslı qərarlar%▲ 13% başlanğıca görə
- Aktiv dashboard istifadəçiləri%▲ 14% başlanğıca görə
- AI köməkçisi qəbulu%▲ 22% başlanğıca görə
- Data keyfiyyəti balı▲ 7 başlanğıca görə
- Data çempionları▲ 12 başlanğıca görə
Aylıq irəliləyiş, 3 ay
- Data savadlılığı indeksi
- Data əsaslı qərarlar, %
- Data savadlılığı indeksi▲ 32 başlanğıca görə
- Data əsaslı qərarlar%▲ 28% başlanğıca görə
- Aktiv dashboard istifadəçiləri%▲ 37% başlanğıca görə
- AI köməkçisi qəbulu%▲ 58% başlanğıca görə
- Data keyfiyyəti balı▲ 19 başlanğıca görə
- Data çempionları▲ 24 başlanğıca görə
Aylıq irəliləyiş, 6 ay
- Data savadlılığı indeksi
- Data əsaslı qərarlar, %
- Data savadlılığı indeksi▲ 42 başlanğıca görə
- Data əsaslı qərarlar%▲ 39% başlanğıca görə
- Aktiv dashboard istifadəçiləri%▲ 52% başlanğıca görə
- AI köməkçisi qəbulu%▲ 76% başlanğıca görə
- Data keyfiyyəti balı▲ 25 başlanğıca görə
- Data çempionları▲ 40 başlanğıca görə
Aylıq irəliləyiş, 12 ay
- Data savadlılığı indeksi
- Data əsaslı qərarlar, %
Mədəniyyət yetkinliyi
3.4/ 5
Başlanğıc: 2.1, ▲ 1.3 səviyyə
- İlkin
- Xəbərdar
- Aktiv
- İdarə olunan
- Optimallaşmış
Əvvəl və sonra
- Başlanğıc
- Hazırkı
Data savadlılığı səviyyələri
905əməkdaş
- Xəbərdar620
- Praktik240
- Ekspert45
Departamentlər üzrə alət istifadəsi
Mədəniyyət istilik xəritəsi (1–5)
SavadlılıqAlətlərGovernanceQərarlarAI
Maliyyə44543
IT55445
Satış43343
Marketinq34344
Əməliyyat33432
HR32322
Canlı fəaliyyət
- MaliyyəYeni idarəetmə dashboard-u istifadəyə verildi
- HR14 əməkdaş Praktik səviyyəni bitirdi
- SatışAI köməkçisi ilə ilk həftəlik hesabat
- ITData kataloqunda 120 cədvəl sənədləşdi
- MarketinqData Demo Day: 3 layihə təqdim olundu
- ƏməliyyatKeyfiyyət qaydaları 96% uyğunluq göstərdi
- RəhbərlikData şurasının aylıq iclası keçirildi
- Maliyyə2 yeni data çempionu təyin edildi
- MaliyyəYeni idarəetmə dashboard-u istifadəyə verildi
- HR14 əməkdaş Praktik səviyyəni bitirdi
- SatışAI köməkçisi ilə ilk həftəlik hesabat
- ITData kataloqunda 120 cədvəl sənədləşdi
- MarketinqData Demo Day: 3 layihə təqdim olundu
- ƏməliyyatKeyfiyyət qaydaları 96% uyğunluq göstərdi
- RəhbərlikData şurasının aylıq iclası keçirildi
- Maliyyə2 yeni data çempionu təyin edildi
Ölçmə mənbələri
- Anonim sorğularMədəniyyət və inam göstəriciləri
- Platforma loglarıBI və AI alətlərinin real istifadəsi
- Test və sertifikatlarData savadlılığı səviyyələri
- Keyfiyyət qaydalarıDatanın etibarlılığı
Baseline proqramın əvvəlində ölçülür, sonra hər ay yenilənir. Panel pulsuz open-source Apache Superset və ya Metabase üzərində qurulur. Rəqəmlər nümunədir.