XX əsrin ən mühüm nailiyyəti sayılan İnternetin mövcud olması bütün dünyada köklü dəyişikliyi - sənaye cəmiyyətindən İnformasiya Cəmiyyətinə (İC) keçidi təmin etmişdir. Əvvəlki cəmiyyətlərdən fərqli olaraq, İC-də insanlar verilənlərdən informasiya əldə edirlər. İnformasiya bu cəmiyyətin əsas məhsuludur. Bu gün İC-nin əlamətləri hər tərəfdə hiss edilməkdədir. Hər kəs mobil telefon istifadəçisidir, hər kəsin evində kompüter var, hər müəssisədə böyük informasiya sistemləri və s. mövcuddur. Kompüterlər insan fəaliyyətinin bütün sferalarına nüfuz etdikcə, insanların İnternetə çıxış imkanları genişləndikcə, bu şəbəkə vasitəsilə göstərilən xidmətlərin sayı artdıqca, bulud hesablamaları, sensor texnologiyaları, saysız-hesabsız media qurğuları, ümumiyyətlə, rəqəmsal texnologiyaların səhiyyə, astronomiya, bioinformatika, nəqliyyat, dövlət idarəçiliyi və s. kimi sahələrdə geniş tətbiqi verilənlər axınının artmasına gətirib çıxarmış, dünya sanki informasiya ilə doldurulmuşdur. Bunun məntiqi nəticəsi olaraq, 2000-ci illərdən “Big data” fenomeni meydana çıxmışdır. “Big data” ingilis dilindən Azərbaycan dilinə tərcümədə “böyük verilənlər” (bundan sonra BV) kimi başa düşülür. Bu yeni termin həcm və mürəkkəblik baxımından mövcud idarəetmə metodları və intellektual analiz vasitələri ilə emal oluna bilməyən verilənləri təyin etmək üçün istifadə edilir.
Son onillikdə informasiyaya əlyetərliyin asanlaşması və kommunikasiya vasitələrinin çoxalması nəticəsində hər il rəqəmsal informasiyanın həcmi həndəsi silsilə ilə artır. İnternetə çıxış imkanlarının genişlənməsi yaradılan və toplanan informasiyanın həcminin həqiqətən də çox böyük sürətlə artmasında bir canlanma yaratmışdır. Bunu statistik rəqəmlər də sübut edir. Bəşəriyyətin mövcudluğundan 2003-cü ilə qədərki dövrdə dünyada cəmi 5 ekzabayt məlumat generasiya olunduğu halda, 2012-ci ildə rəqəmsal informasiyanın həcmi 500 dəfə artaraq 2.7 zetabayt olmuşdur. Dünyada informasiyanın həcminin 2015-ci ildə üç dəfə artması, növbəti hər il 40% artaraq, 2020-ci ildə 44 zetabayta çatacağı proqnozlaşdırılır. Bu da Yer kürəsində hər nəfərə düşən 5200 geqabayt informasiya deməkdir. “IBM” (International Business Machines) kompaniyasının tədqiqatında isə informasiyanın 90%-nin son iki ildə yaradıldığı bildirilir. Birləşmiş Millətlər Təşkilatının (BMT) 2014-cü ilin əvvəlinə olan məlumatına görə, Yer kürəsinin əhalisi 7.138 milyarda çatmışdır. 2013-cü ilin sonunda dünyada İnternet istifadəçilərinin sayı 2.7 milyard təşkil etmişdir. Beynəlxalq Telekommunikasiya İttifaqının (ITU - International Telecommunication Union) proqnozlarına görə, 2014-cü ilin sonuna 3 milyard insan və ya planetin əhalisinin 42,3%-i İnternet istifadəçisi olacaqdır. “IBM”-in məlumatına görə, dünyada hər gün 2.5 trilyon bayt məlumat hazırlanır, hər dəqiqədə 100 milyon e-mail göndərilir, “Google” axtarış sistemində 2 milyon axtarış sorğusu, “Facebook” sosial şəbəkəsində 350 gb məlumat emal olunur və 570-dən çox veb sayt yaradılır, hər dəqiqə 72 saatlıq yeni video “YouTube” internet-servisinə yüklənir və s. Bu rəqəmlər həqiqətən də verilənlərin həcminin çox böyük olduğunu bir daha sübut edir. Həm informasiya istehlakçıları, həm də informasiya emalı texnologiyaları istehsalçıları “informasiya yükü” problemi ilə üz-üzə qalmışlar. Çünki verilənlərin idarə edilməsindəki ənənəvi verilənlər bazası idarəetmə sistemləri vasitəsilə müxtəlif mənbələrdən və müxtəlif formatda toplanmış böyük həcmdə verilənləri real vaxt ərzində emal etmək qeyri-mümkün olmuşdur.
XXI əsrin əvvəllərindən başlayaraq informasiyanın böyük sürətlə artması Mur qanunundan kənara çıxmaqla insanlarda ciddi narahatlıq yaratmış, sosial-iqtisadi, təhlükəsizlik, elmi baxımdan mürəkkəb bir problemə çevrilmişdir. Problem böyük verilənlər ideyası ilə daha da dərinləşməkdədir. Belə ki, BV-nin saxlanması, idarə edilməsi, onlardan dəyər yaradılması ciddi problem yaratmışdır. Problem müxtəlif mənbələrdən avtomatik və fasiləsiz olaraq generasiya olunan verilənlərin real vaxt ərzində emalı və analizində mövcud İT (İnformasiya Texnologiyaları) həllərin səmərəsiz olmasındadır. Mövcud vəziyyət “verilənləri yaratmaq son dərəcə asan, emal etmək isə son dərəcə çətin olur” fikrini söyləməyə əsas verir. Eyni zamanda böyük həcmli verilənlərdə çox dəyərli biliklər gizlənir. Ona görə də bu texnologiyanın öyrənilməsi vacibdir, aktualdır.
Bu gün “Big data” adlandırılan informasiya bolluğu həqiqətən də mövcuddur. Ancaq bu insanlarda məyusluq deyil, tam əksinə, ona təbii xammal, resurs kimi baxmaq lazımdır. Çünki bu xam verilənlərdə elmi kəşflərə səbəb ola biləcək dərin bilik toplanmışdır. Ancaq bu resursdan maksimum istifadə etməklə cəmiyyət və biznes sahəsində dəyər yaratmaq üçün yeni nəsil analitik texnologiyalara ehtiyac vardır. Bu baxımdan, böyük verilənlər mövzusu istər elmi tədqiqatçılar, istər dövlət qurumlarında qərar qəbul edən şəxslər və siyasətçilər, istərsə də biznes cəmiyyətləri və nümayəndələri tərəfindən böyük diqqət çəkmişdir. Nüfuzlu beynəlxalq təşkilatlar, elmi qurumlar tərəfindən çox böyük həcmdə informasiyanın emalının müxtəlif aspektlərinə həsr olunmuş çoxsaylı konfranslar, simpoziumlar, seminarlar, forumlar keçirilməkdədir. Müzakirə və tədqiq olunan əsas mövzular: böyük verilənlərin arxitekturu (Big Data Architecture), idarə edilməsi (big data management), modelləşdirilməsi (Big Data Modeling), analitikası (Big Data Analytics), alətləri (Big Data Toolkits), açıq platformalar (Big Data Open Platforms), “Big Data” xidmət kimi (Big Data As a Service), biznesin səmərəli idarə edilməsi (Big Data in Business Performance Management), e-dövlətdə və cəmiyyətdə böyük verilənlərin analitikası (Big Data Analytics in e-Government and Society), vizuallaşdırma (Visualization), təhlükəsizlik (security), böyük verilənlər üçün alqoritmlərdir və s.
Elmi və populyar jurnalların: “Nature” (2008), “Science” (2011), “Computer” (2013) və s. xüsusi nömrələri bu mövzuya həsr olunmuşdur. Son illərdə işıq üzü görmüş böyük verilənlərin elmi-nəzəri problemlərini işıqlandıran “Journal of Big Data”, “International Journal of Big Data” (IJBD), “International Journal of Big Data Intelligence” (IJBDI), “Big Data Research”, “Big Data & Society” və s. kimi akademik jurnalların nəşri isə bir daha bu mövzunun nə qədər aktual olmasından xəbər verir.
BV bəzən mütəxəssislər tərəfindən mineral resurslarla - böyük filiz mədəni (largeore), yeni neft (new oil), gizli biliklərin mənbəyi kimi “data mining”, təbiət kataklizmləri (data tornado, data deluge), təbii fəlakət (sunami) və s. ilə müqayisə edilir. Onlar qeyd edirlər ki, verilənlərin dəyərini başa düşənlər üçün XXI əsrdə verilənlər XVIII əsrdə istifadə olunmamış neft kimi çox qiymətli aktiv hesab olunur. 2012-ci ildə Davosda Beynəlxalq İqtisadi Forumda BV valyuta və ya qızıl kimi yeni sinif iqtisadi aktiv kimi bəyan edilmişdir.
BV Amerika və bir sıra qərb dövlətlərində elmi ictimaiyyət, biznes cəmiyyətləri, hökumət strukturları tərəfindən neft qədər strateji resurs kimi dəyərləndirilir, bu sahədəki problemlərə çox böyük önəm verilir. Onu demək kifayətdir ki, ABŞ prezident administrasiyası 2012-ci ilin martında BV sahəsində “Böyük verilənlərin tədqiqi və inkişafı” (Big data Research and Development İnitiative) təşəbbüsünü elan etmişdir. Təşəbbüs çərçivəsində BV texnologiyalarının ABŞ dövlət siyasətinin aparıcı istiqamətlərində istifadəsi üçün kompleks tədbirlərin keçirilməsi (konfransların, forumların və s.), layihələrin işlənməsi nəzərdə tutulmuş, böyük həcmli rəqəmsal verilənlərin təşkili və analizi üçün aidiyyəti dövlət agentliklərinə (NSF-National Science Foundation, NIH-National Institutes of Health, DoD - Department of Defense, DoE - Department of Energy, DARPA- Defense Advanced Research Projects Agency və USGS- US Geological Survey) 200 milyon dollar həcmində vəsait ayrılmışdır. Bu təşəbbüs çərçivəsində 84 layihənin işlənməsi nəzərdə tutulmuşdur. 2013-cü ildə Yaponiya hökuməti BV üzrə milli proqramın işlənməsini dərc etmiş, Avstraliya “Australian Public Service Big Data Strategy” strategiyasını qəbul etmişdir. Böyük Britaniya, Almaniya, Çin və s. kimi dövlətlərdə də BV strateji əhəmiyyətli vacib resurs kimi dəyərləndirilməkdədir.
“IDC” (International Data Corporation), “McKinsey” Global İnstitutu, “Gartner” və s. kimi kompaniyaların son tədqiqatlarında BV böyüyən, dinamik inkişaf edən sahə kimi təqdim edilir. Onlar “Big data”nı 2013-2017-ci illərdə əsas texnoloji istiqamət və 2014-cü ildə İKT (İnformasiya-kommunikasiya texnologiyaları) sahəsinin lokomotivi adlandırırlar.
BV “Google”, “Amazon”, “Facebook” kimi nəhəng kompaniyalar, “CERN” (European Organization for Nuclear Research), “NASA” (National Aeronautics and Space Administration) tərəfindən həyata keçirilən elmi layihələrdə analiz edilməkdədir.
“Big data” nədir? Suala cavab verməzdən, daha doğrusu, bu texnologiyanın yeniliyi və inqilabi mahiyyətinin nədən ibarət olduğunu aydınlaşdırmazdan əvvəl bu terminin yaranma tarixinə nəzər salaq. Əslində “Big data” yeni fikir deyildir. Belə ki, kompüterlər yarandıqları ilk illərdə ancaq hesablama məsələlərinin həllinə xidmət edirdilərsə, keçən əsrin 70-ci illərindən sonra onlar adi hesablayıcı qurğulardan verilənləri emal edən universal texnologiyaya çevrilmişlər. O vaxtdan “data product”, “data tool”, “data application”, “data science”, “data scientist” və hətta verilənləri geniş oxucu kütləsinə çatdıran “data journalist” kimi yeni terminlər meydana gəlməyə başlamışdır. Mürəkkəb informasiya sistemləri və verilənlərin analitik təhlilinə artan tələbat nəticəsində zamanın yeni çağırışı - “Big data” termini son illərdə daha fəal surətdə leksikonumuza daxil olmaqdadır.
“Big data” termini ilk dəfə 1998-ci ildə “Silicon Graphics” kompaniyasının kompüter elmləri üzrə mütəxəssisi Con Meşi (“Big Data and the Next Wave of InfraStress” adlı seminarda məruzə) tərəfindən istifadə edilmişdir. Bu terminə bir qədər sonra, 2000-ci ildə, Pensilvaniya Universitetinin professoru, “Big data” termininin əsas araşdırıcılarından olan Fransis Dieboldun akademik mühitdə dərc olunan “Big Data' Dynamic Factor Models for Macroeconomic Measurement and Forecasting” adlı tədqiqatında rast gəlinir. Onun sonrakı tədqiqatlarında bu terminin bir qədər də möhkəmləndiyini, artıq onun bir hadisə, bir fenomen deyil, ciddi tədqiqat istiqamətinə çevrildiyindən bəhs olunur. Bütün bunlara baxmayaraq, termin populyarlığını 100 ildən çox tarixə malik (1869-cu ildən nəşr olunan) həftəlik “Nature” jurnalının 2008-ci il sentyabr ayının “Big data” mövzusuna həsr olunmuş xüsusi nömrəsində professor Klifford Linçin (Clifford Lynch) “Böyük verilənlər. Sizin verilənlər necə böyüyür?” (“Big Data: How do your data grow?”) adlı məqaləsi ilə qazanmışdır. Məqalədə böyük verilənlərlə işləmək imkanları verən texnologiyalar elmin gələcəyinə necə təsir edə bilər?” sualına cavab tapmağa cəhd olunur, verilənlərin elmdə, xüsusilə elektron elmdə (e-elm) rolu göstərilir. Məqalənin nəşrindən ötən illər ərzində termin biznes cəmiyyətləri nümayəndələri tərəfindən və akademik mühitdə intensiv istifadə olunmağa başlanmışdır. Ümumiyyətlə, bu sahəyə maraq 2011-ci ildən başlanmış, “Gartner” analitik kompaniyanın 2012-ci ilin top 10 strateji texnologiyaları və yaxın beş ilin əsas texnologiyaları üzrə hazırladığı hesabatından sonra isə İT sənayesi və KİV-də daha da artmışdır. Bu, bir neçə səbəblə izah oluna bilər: informasiyanın saxlanma xərclərinin kəskin azalması, mobil-internet qurğuların populyarlaşması, sosial şəbəkələrin artması, verilənlərə əlyetərliyin genişlənməsi və s. Bunun nəticəsi olaraq verilənlərdən müxtəlif metod, o cümlədən, yeni tip verilənlər bazası və analitik yanaşmaların köməyi ilə gəlir əldə etmək arzusu çoxlu sayda proqram layihəçilərini meydana çıxarmışdır.
ITU-nun 2013-cü il noyabr ayındakı “Big Data: Big today, normal tomorrow” adlı hesabatında qeyd olunduğu kimi, verilənlərin mənimsənilməsi və istifadəsində yeni eranı əks etdirən bu anlayış nisbi anlayışdır və zaman-zaman dəyişə bilər. Bu gün üçün “böyük” hesab olunan informasiya, sabah üçün normal sayıla bilər. Bu nisbilik həm də hesablama gücü ilə təyin olunur. Aydındır ki, hər bir kompüterin disk həcmi müxtəlifdir və onların yaddaş tutumu, məhsuldarlığı durmadan artmaqdadır. Bununla bərabər, verilənlərin həcmi də eksponensial olaraq artır. Hazırda BV həcmi 1 terabaytdan (1tb=1024geqabayt) başlayaraq daha böyük həcmli verilənlər (1zetabayt=1024ekzabayt) hesab olunur.
“Big data” fenomeninin anlanılmasında mövcud yanaşmalar. Vahid unifikasiya olunmuş tərif olmadığından elm, sənaye və kütləvi informasiya vasitələri kimi maraqlı tərəflər çox vaxt bir-birini təkzib edən müxtəlif təriflər təqdim edirlər. Bu da “Big data” fenomeninin anlaşılmasında qeyri-müəyyənlik yaradır. BV dedikdə, çox böyük, çox sürətli və emal üçün çox mürəkkəb verilənlər başa düşülür. İlk tərif “3V” kimi tanınan 3 xarakteristika (Volume, Velocity and Variety) ilə təsvir edilən “Meta Group” (indiki Gartner) tərəfindən təklif olunmuşdur. Verilənlərin keyfiyyəti əsasında 4-cü V (Veracity) əlavə edən “İBM”, “Oracle” isə BV-nin dəyərini qeyd etməklə 5-ci “V” (Value)-ni daxil etmişdir.
“Forrester konsaltinq” kompaniyası bu texnologiyanın mahiyyətini aşağıdakı kimi formalizə edir: “Big data” özündə çox böyük həcmdə verilənlərdən məzmun çıxaran texnika və texnologiyaları birləşdirir”. Kaliforniyanın Berkli Universitetinin kompüter elmləri üzrə professoru M.Franklinə görə: “böyük verilənlər - onlarla işləmək üçün böyük xərc tələb edən və onlardan çətinliklə informasiya əldə edilən verilənlərdir”. “McKinsey” Global İnstitutunun “Böyük verilənlər: innovasiyalar, rəqabət və məhsuldarlıq üçün növbəti hüdud” adlı analitik hesabatında isə göstərilir ki, bu termin o verilənlər dəstinə aid edilir ki, onun həcminə informasiyanın daxil edilməsi, saxlanılması, idarə edilməsi və analizi üçün tipik verilənlər bazasının imkanları çatmır. Tərifdən görünür ki, burada meyar kimi ancaq verilənlərin həcmi nəzərdə tutulur. Belə olan halda həcm problemi heç də yeni deyildir. Bu verilənlər bazası sahəsindəki çoxdan mövcud olan mövzudur ki, paylanmış verilənlər bazası, resursların birgə istifadəsi arxitekturunun yaranması da bu məsələnin həllinə xidmət etmişdir. Oxşar tərif “IDC”-nin tədqiqatında da verilir. Tərifdə göstərilir ki, “Big Data” texnologiyaları yeni nəsil texnologiya, arxitektura olmaqla, böyük həcmli verilənlərdən çox kiçik zamanda böyük sürətlə analiz aparmaqla bilik əldə etmək və analizin nəticələrini təqdim etmək üçündür. Böyük verilənləri verilənlərin özü, verilənlərin analitikası və analitikanın nəticələri kimi xarakterizə edirlər. Bu tərif növbəti bölmədə şərh edəcəyimiz 3V modelinə əsaslanır. Amerika Birləşmiş Ştatları Milli Standartlaşma və Texnologiyalar İnstitutu (NIST - National Institute of Standards and Technology) isə iddia edir ki, BV dedikdə “həcmi mövcud üsul və sistemlərin imkanlarını ötüb keçən verilənlər” təsəvvür edilir. “Böyük” məfhumu mövcud hesablama səviyyəsinə görə nisbidir. Massaçusets Texnologiya İnstitutunun professoru S. Madden “böyük verilənlər”i “çox böyük”, “çox sürətli”, “çox çətin” kimi təsvir edir. Burada “çox çətin” ifadəsi mövcud alətlərlə emal oluna bilməyən verilənlərə aiddir. Birləşmiş Krallığın Endryus Universitetinin tədqiqatçıları (Scool of Computer Science, University Of St. Andrews, UK) Stuart Ward və Adam Barker bu ideyaları ümumiləşdirərək böyük verilənləri böyük və ya mürəkkəb verilənlər dəstinin saxlanması və analizi “NoSQL”, “MapReduce”, maşın təlimi ilə məhdudlaşmayan bir sıra üsulların köməyi ilə təsvir edilən termin kimi təyin etmişlər. Göründüyü kimi, BV-nin anlaşılmasında 3V modelini daha çox istifadə olunan və geniş yayılmış tərif kimi qəbul etmək olar. Çünki bu model uyğun texnologiya və məhsullara olan tələbləri əldə etmək üçün BV-ni daha yaxşı xarakterizə edir.
Baxılan yanaşmaları da nəzərə almaqla bu qənaətə gəlmək olur: “Mövcud texnologiyaların, metodların və alqoritmlərin köməyilə toplanılması, saxlanılması, analizi və vizuallaşdırılması çətin və ya mümkün olmayan verilənlər çoxluğuna “Big data” deyilir”.
Böyük verilənlərin potensial mənbələri. BV-nin mənbələri hədsiz dərəcədə çoxdur. BV-nin potensial mənbələrini elmi eksperimentlər, sensor və sosial şəbəkələr, dövlət qurumlarının agentlikləri və portalları, iqlim haqqında məlumat ötürücüləri, nəqliyyatın intellektual idarə edilməsi sistemləri, GPS (Global Positioning System) siqnalları, GIS (Geographic Information System) sistemlər, böyük kompaniyaların bazaları, elektron poçt, smartfonlar vasitəsilə alınmış rəqəmsal foto və videolar, böyük satış mərkəzləri, bank əməliyyatları və s. təşkil edir. Verilənlərin potensial mənbələrinin müxtəlifliyi artdıqca, qismən strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış verilənlərin həcmi də artır. İnformasiyanın idarə edilməsi üzrə mütəxəssis və bu sahədə bir çox kitabların müəllifi Sunil Soares “Big Data Governance: An Emerging Imperative” kitabında BV-nin mənbələrini əsasən beş kateqoriyaya bölür: veb verilənlər və sosial media; maşınlar vasitəsilə yaradılan verilənlər (machine-to-machine - M2M); böyük tranzaksiya verilənləri; elmi verilənlər; insanların yaratdığı verilənlər.
Veb verilənlər və sosial media. Veb, analitik təhlillər üçün çox zəngin, verilənlərin mənbələrinə görə isə çox fərqlidir. Bu mənbələrə veb səhifələr, onlayn məqalələr, bloqlar və s. daxildir. Bu mənbələrin əsas hissəsini strukturlaşdırılmamış verilənlər (mətn, video, təsvirlər) təşkil edir və onların əksəriyyəti bir-biri ilə hipermətnlər vasitəsilə əlaqələnir. Veb verilənlərin bir qismini isə strukturlaşdırılmış metaverilənlər təşkil edir və adətən onlar qraf-formadadır. Digər veb-mənbə isə log fayllardır ki, bu informasiyalar da qismən strukturlaşdırılmış tipdədirlər. Bu informasiyaları istifadə etməklə şirkətlər istifadəçilərin davranışları əsasında müəyyən işləri həyata keçirə bilərlər. Sonuncu tip veb mənbə isə sosial şəbəkələrdir (Facebook, YouTube, Twitter, WhatsApp və s.). Burada insanlar özləri haqqında doğru və ya yalan informasiyalar yazırlar.
Maşınlar vasitəsilə yaradılan verilənlər. BV əsasən insanlar və maşınlar tərəfindən yaradılsa da, bunlardan sonuncusu əsas mənbə sayılır. Maşınlar həm informasiya istehsalçısı, həm də istehlakçısı olduğundan, verilənlərlə interaktiv işi deyil, müşahidələrin emalı zamanı böyük zəhmət tələb edən işlərin avtomatlaşdırılmasını, verilənlərin axtarışını və verilənlərə əlyetərliliyi təmin edən proqram təminatı tələb olunur ki, maşın maşınla (M2M) işləyə bilsin. Bu tip verilənlərə onlayn rejimdə istifadəçilərin davranışlarını izləyən sensorlar, videokameralar, texniki qurğuların və s. göstəricilərindən toplanmış informasiya daxildir. “Əşyaların interneti” (Internet of Things) ideyası M2M kommunikasiyasına ən parlaq nümunədir.
Böyük tranzaksiya verilənlərini əsasən banklar, iri internet-mağazalar vasitəsilə edilən alqı-satqı əməliyyatları (məsələn, Walmart supermağazalar şəbəkəsi saatda 2.5 petabayt klient əməliyyatları emal edir), onlayn ödənişlər zamanı yaranan strukturlaşdırılmış və qismən strukturlaşdırılmış verilənlər təşkil edir.
Elmi verilənlərə “LHS” (Large Hydron Collider), “LSST” (Large Synoptic Survey Telescope), əl izləri, genetik analizlər və s. zamanı əldə olunmuş verilənlər və s. daxildir.
Dünyada insanlar özlərinin gündəlik fəaliyyətləri nəticəsində çoxlu sayda verilənlər generasiya edirlər. İnsanların yaratdıqları verilənlərə elektron məktublar, sənədlər, icmallar, qeydlər və s. daxildir. İnsanlar tərəfindən yaradılan verilənləri iki kateqoriyaya: veb və tranzaksiya verilənlər qrupuna aid etmək olar. Bu da onu göstərir ki, verilənlər bir və ya bir neçə kateqoriyada təsnif oluna bilər.
AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun layihə baş mühəndisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru
“Rabitə dünyası” qəzeti, 19 mart 2015-ci il
