Data Analyst হিসেবে জবে প্রথমে কি প্রব্লেম ফেস করতে হয় ?

রাহাত সদ্য একটি ই-কমার্স কোম্পানির ডেটা এনালিস্ট হিসেবে যোগ দিয়েছে। বিশ্ববিদ্যালয়ে ডেটার ওপর কাজ করলেও, বাস্তব জীবনে এনালাইসিস যে এত চ্যালেঞ্জিং হবে, তা কল্পনাও করেনি! প্রথম দিনেই বস তাকে বিশাল এক্সেল শিট ধরিয়ে দিয়ে বললেন, “এখান থেকে আমাদের Sales trend বের করো। কোন মাসে বিক্রি বেশি, কোন প্রোডাক্ট সবচেয়ে জনপ্রিয়, আর কোন এলাকায় বিক্রি কমছে, তা জানতে হবে!” রাহাত হতাশ হয়ে এক্সেল শিটের দিকে তাকিয়ে থাকল। এত সংখ্যার ভিড়ে কিছুই স্পষ্ট বোঝা যাচ্ছে না। মাথায় হাত দিয়ে ভাবতে লাগল, “এত সংখ্যার মাঝে তথ্য খুঁজব কীভাবে?”

.

.

হঠাৎ তার মনে পড়ল, বিশ্ববিদ্যালয়ের এক অধ্যাপক বলেছিলেন—”একটি ভালো ভিজ্যুয়ালাইজেশন হাজার শব্দের চেয়ে বেশি শক্তিশালী।” দ্রুত Power BI খুলে সে ডেটাগুলো চার্টে রূপান্তর করল।

.

.

মাত্র কয়েক মিনিটের মধ্যেই তথ্যগুলো পরিষ্কার হয়ে উঠল—

.

নভেম্বর ও ডিসেম্বর মাসে বিক্রি সবচেয়ে বেশি – কারণ উৎসবের সময় মানুষ বেশি কেনাকাটা করে।

মার্চ ও এপ্রিল মাসে বিক্রি কমেছে – সম্ভবত ছুটির পর মানুষ কম কেনাকাটা করে।

একটি নির্দিষ্ট এলাকায় বিক্রি ধারাবাহিকভাবে কমছে – সেখানে হয়তো নতুন প্রতিযোগী এসেছে।

কিছু প্রোডাক্ট প্রচুর বিক্রি হয়েছে, কিন্তু কিছু একেবারেই জনপ্রিয় নয়।

.

.

এই তথ্য দেখে বস রাহাতকে ডেকে বললেন, “চমৎকার! এবার আমরা মার্চ-এপ্রিলের জন্য বিশেষ অফার চালু করব, কম বিক্রিত পণ্যগুলোর জন্য ডিসকাউন্ট ক্যাম্পেইন করব, আর কম বিক্রির অঞ্চলে নতুন মার্কেটিং স্ট্র্যাটেজি প্রয়োগ করব!” এতদিন পর্যন্ত যে ডেটা কেবল সংখ্যা ছিল, এখন তা ব্যবসার গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেওয়ার হাতিয়ার হয়ে উঠল।

.

.

রাহাত আরও গভীরে গিয়ে দেখল, একটি নির্দিষ্ট দিনে বিক্রি অস্বাভাবিকভাবে কমে গিয়েছিল। সে কৌতূহল নিয়ে খোঁজ নিল এবং জানল—সেদিন কোম্পানির সার্ভার ডাউন ছিল! অর্থাৎ, গ্রাহকরা অর্ডার দিতে পারেনি, ফলে বিক্রি কমে গেছে। এই ছোট্ট তথ্যটাই বসের জন্য ছিল খুব গুরুত্বপূর্ণ! বস বললেন, “এবার থেকে আমরা সার্ভার মনিটরিং আরও শক্তিশালী করব, যাতে এমন সমস্যা ভবিষ্যতে না হয়।”

.

.

রাহাত বুঝতে পারল, Excel-এর টেবিলে হাজার হাজার সংখ্যা দেখে যা বোঝা সম্ভব নয়, তা কয়েকটি গ্রাফেই সহজে ধরা পড়ে। Line চার্ট দেখায় tremd— কোন মাসে বিক্রি বেড়েছে বা কমেছে, Bar চার্ট দেখায় তুলনা— কোন পণ্য সবচেয়ে বেশি বিক্রি হচ্ছে, আর pie চার্ট দেখায় অনুপাত— মোট বিক্রির মধ্যে বিভিন্ন পণ্যের অবদান কতটা। এখন সে প্রতিবার Data Analysis করার পর Power BI, Tableau, বা Looker Studio-এর মাধ্যমে ভিজ্যুয়াল রিপোর্ট তৈরি করে, যাতে সবাই সহজে বুঝতে পারে।

.

.

রাহাত উপলব্ধি করল—Data Visualization কেবল তথ্য উপস্থাপনের মাধ্যম নয়, এটি ব্যবসার সফলতার চাবিকাঠি। এখন থেকে সে কেবল সংখ্যা বিশ্লেষণ করে না, বরং ডেটাকে গল্পের আকারে উপস্থাপন করে, যা দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণে সাহায্য করে।