SQL এর ট্রাফিক কিভাবে কাজ করে ?

Every dataset starts messy…..
.
আজকের দিনে প্রায় সবকিছুই ডেটার ছাপ রেখে যায় — মোবাইল লেনদেন, ট্রাফিক ক্যামেরা, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট, অনলাইন শপিং রেকর্ড, এমনকি বাংলাদেশের গ্রামীণ এলাকার আবহাওয়া সেন্সরের তথ্যও।
.
কিন্তু এই ডেটাকে কাজে লাগাতে হলে,দরকার three stই। processing.
চলেন, আজকে এই ছোট্ট করে এই স্টেপগুলো জেনে নিই।
.

Step 1: Filtering the Raw Data
Big Data SQL-এর প্রথম কাজ হলো Noise থেকে প্রয়োজনীয় Signal আলাদা করা। ভাবুন ঢাকার সব গাড়ির একদিনের GPS ডেটা বিশ্লেষণ করতে হবে। এখানে আপনি অনেক ডেটা পাবেন:
Missing — (GPS সাময়িকভাবে অফলাইন)

Wrong — (বাস দেখাচ্ছে ২০০ কিমি/ঘণ্টা 

)

Irrelevant — (শহরের বাইরে থাকা গাড়িগুলো)
Big Data SQL শুরু করে:
WHERE ব্যবহার করে শুধু প্রয়োজনীয় রো রাখা (যেমন: location = Dhaka)।

ডুপ্লিকেট বা ভুল ভ্যালু সরিয়ে ফেলা।

বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় কলামগুলো রেখে বাকিগুলো বাদ দেওয়া।

 উদাহরণ: BRTA হয়তো ১ কোটি লোকেশন পয়েন্ট ফিল্টার করে বিশ্লেষণের আগে ২০ লাখ সঠিক ও প্রাসঙ্গিক ডেটা রেখে দেবে।
.
.

Step 2: Creating Summaries
ডেটা পরিষ্কার হয়ে গেলে, এবার সেটা summarized করা হয়:
GROUP BY দিয়ে ক্যাটাগরি অনুযায়ী সাজানো (যেমন: রুট, দিনের সময়)।

Aggregations (SUM, AVG, COUNT) দিয়ে মোট এবং গড় বের করা।

 উদাহরণ: ঢাকা বাসের GPS ডেটা থেকে আমরা বের করতে পারি:
প্রতিটি রুটে গড় বাসের গতি।

দিনে মোট যাত্রী সংখ্যা।

কোন এলাকায় কোন সময়ে সবচেয়ে বেশি ট্রাফিক হয়।

এভাবে লাখো ডেটা পয়েন্ট কয়েক মিনিটেই বোঝার মতো clear ড্যাশবোর্ডে রূপ নেয়।
.
.

 Step 3: High-Volume Analysis
যখন ডেটা বিশাল — যেমন ৫ বছরের ট্রাফিক, আবহাওয়া, আর রাস্তার কাজের তথ্য একসাথে — তখন এক কম্পিউটার দিয়ে সম্ভব নয়।
Big Data SQL ইঞ্জিন কাজ ভাগ করে দেয় অনেক মেশিনে:
প্রতিটি মেশিন তার ভাগের ডেটা প্রক্রিয়া করে।

রেজাল্ট একসাথে merge হয়ে চূড়ান্ত ডেটাসেট তৈরি হয়।

Advanced analysis models দিয়ে প্যাটার্ন খোঁজা হয়।

 উদাহরণ: ট্রাফিক + আবহাওয়ার ডেটা মিশিয়ে আমরা জানতে পারি:
বৃষ্টির দিনে সন্ধ্যায় মিরপুর–গাবতলী রুটের গতি ৩৫% কমে যায়।

শুক্রবার সকালে VIP রোডে সবচেয়ে smoothest flow পাওয়া সম্ভব

৩০ মিনিট আগে থেকেই কোথায় ট্রাফিক জ্যাম হবে তা পূর্বাভাস দেওয়া যায়।

 A Quick Reality Check for Bangladesh
Now, I know — large-scale bus route analytics বাংলাদেশে এখনও প্রচলিত না।
But imagine, যদি থাকতো?
আমরা প্রতি বছর হাজার হাজার working hours বাঁচাতে পারতাম, যানজট কমানো সম্ভব ছিল, অফিসযাত্রীদের জন্য সময়মতো বাস শিডিউল করাও পসিবল হত, এমনকি বিপজ্জনক রুট আগে থেকেই শনাক্ত করে দুর্ঘটনা প্রতিরোধ করতে পারতাম।
টুলগুলো আছে — it’s just a matter of putting them to work.
.

 The Bottom Line…….?

Filtering — আবর্জনা সরিয়ে দেয়।
Summarizing— গল্প বলে।
Big Data analysis — লুকানো প্যাটার্ন খুঁজে বের করে।
বুঝতেই পারছেন, এই প্রক্রিয়ার শেষে Big Data SQL শুধু সংখ্যা দেয় না — দেয় প্রশ্নের উত্তর:
কোন রুটে বেশি বাস দরকার?

কোন দোকানের কোন পণ্য সবচেয়ে দ্রুত বিক্রি হয়?

কোন কাস্টমার গ্রুপ সার্ভিস বেশি ছেড়ে চলে যাওয়ার ঝুঁকিতে?

কিভাবে অন-টাইম ডেলিভারি বাড়াবেন?
কিংবা কোন মার্কেটিং ক্যাম্পেইন সবচেয়ে ভালো রিটার্ন দেয়?

.
This is why SQL skills are still gold — কারণ এটা raw, এলোমেলো ডেটাকে রূপ দেয় এমন সিদ্ধান্তে, যা বদলে দেয় business আর technology র ভবিষ্যৎ।