ব্যবসা, উদ্যোক্তা, গবেষণা, চাকরি সবকিছুতে ডাটার ব্যবহার অপরিহার্য

ডাটা পর্যবেক্ষণের দক্ষতা বৃদ্ধি পাবে তখনই যখন আমরা প্রকৃত অবস্থা বিশ্লেষণ করতে পারব। ডাটা পর্যবেক্ষণকে তুলে ধরাই এই লেখার মূল উদ্দেশ্য। যখন আমরা কোন ব্যবসায়িক সমস্যার সম্মুখীন হই, তখন আমাদের বের করা উচিত কি ধরণের ডাটা আমাদের কার্য সম্পাদনে ভূমিকা রাখতে পারে। আমরা কিছু প্রাথমিক ধারনা এবং  নীতি নিয়ে আলোচনা করব যা আমাদের চিন্তা ভাবনাকে সহজতর করে তুলবে। বিশ্লেষণের জন্য আমরা কিছু অবকাঠামো তৈরি করব যাতে বিশ্লেষণটা বুঝতে সহজ হয় হয়।

যদি আপনি আপনার নিজের জীবনে কাজে লাগাতে নাও চান, প্রযুক্তির এই যুগে ডেটা সাইন্স সম্পর্কে ধারনা থাকাটা খুবই গুরুত্বপূর্ণ। ব্যবসা কৌশল হিসেবে এটি খুব গুরুত্বপূর্ণ। আধুনিক ব্যবসাও ধীরে ধীরে বিশ্লেষণধর্মী হয়ে উঠছে। তাই এসব ব্যবসায় দক্ষতার সাথে কাজ করার অনেক পেশাগত সুযোগ রয়েছে। প্রাথমিক ধারনা থাকলে এবং নির্মাণ কাঠামো সম্পর্কে ধারনা থাকলে তথ্য বিশ্লেষণ দক্ষতার সাথে  কাজ করার পাশাপাশি তথ্য বিশ্লেষণধর্মী সিদ্ধান্ত গ্রহনেও ভুমিকা  রাখতে পারবেন।

অনেক পুরনো ইন্ডাস্ট্রি প্রতিযোগিতার সুবাদে নতুন এবং পুরনো তথ্য সম্পদ নিয়ে এগিয়ে আসছে। তারা তাদের রাজস্ব বাড়ানোর এবং ব্যয় কমানোর উদ্দেশ্যে ডেটা সাইন্স টিম নিয়োগ দিচ্ছে। এছাড়া অনেক কোম্পানি প্রধান কৌশলগত উপাদান হিসেবে ডাটা মাইনিংকে বেছে নিয়েছে। ফেসবুক, টুইটারের সাথে সাথে অনেক ডিজিটাল কোম্পানি তথ্যকে সম্পদ হিসেবে ব্যবহার করছে। এটি কোন নতুন ঘটনা নয়। আমাজন এবং গুগল  সুপ্রতিষ্ঠিত কোম্পানি যারা ডেটা অ্যাসেট থেকে অনেক উচ্চমূল্য পাচ্ছে। মার্কেটারদের  বিশ্লেষণ মূলক ক্যাম্পেইনের ব্যবস্থা করা উচিত। বিনিয়োগ সুষ্ঠু ও সফল করার জন্যও ডেটা নলেজ থাকা প্রয়োজন।

উদাহরণস্বরূপ যদি কোন উপদেষ্টা আপনাকে ব্যবসার উন্নতি লক্ষ্যে কোন নতুন তথ্য বের করার উপদেশ দেয়, তখন আপনার জানা দরকার সে উপদেশ যথার্থ কিনা। যদি কোন প্রতিদ্ধন্দি নতুন তথ্য প্রদান করে তবে তা আপনার জন্য কৌশলগত অসুবিধা কিনা তা খুজে বের করতে হবে।

আবার ধরা যাক, আপনি কোন প্রতিষ্ঠানের একটি পদে নিয়োগ পেয়েছেন এবং আপনার প্রথম কাজ হচ্ছে একটি বিজ্ঞাপন কোম্পানিতে বিনিয়োগ কতটা যথার্থ হবে তা যাচাই করা। মনে করুন, বিজ্ঞাপন  সংস্থা আপনাকে সুন্দর এবং বিশ্বাসযোগ্য তথ্য দিল। এখন আপনি তখনি বুঝবেন যে এসব তথ্য যথার্থ কিনা যখন আপনার ডেটা সাইন্স সম্পর্কে ধারনা থাকবে।

খুব সল্প হলেও তথ্য বিশ্লেষণ প্রজেক্ট সকল ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে জায়গা করে নিয়েছে। এসব ক্ষেত্রে কর্মচারীরা ডাটা সায়েন্স টিমের সাথে যোগাযোগ করে। যদি কর্মকর্তাদের তথ্য বিশ্লেষণের উপর কোন ধারনা না থাকত তবে ব্যবসায় কোথায় কি ঘটছে তা বোঝা তাদের পক্ষে দুর্বোধ্য হয়ে যেত। অন্যান্য টেকনিক্যাল প্রোজেক্টের তুলনায় ডাটা সায়েন্স প্রোজেক্টে অজ্ঞতার কারনে ক্ষতির পরিমান বেশি। কারন এটি সিদ্ধান্ত গ্রহনে বিশাল প্রভাব ফেলে। যেসব প্রতিষ্ঠানের লোকেদের জানা নেই যে তাদের তথ্য বিশ্লেষকরা কি করছে এইটা তাদের জন্য অসুবিধাজনক। কারন এর ফলে তারা সময় এবং চেষ্টা নষ্ট করবে কিন্তু অবশেষে ভুল সিদ্ধান্তই নিবে।

McKinsey এর অনুসারে বিগ ডাটার সুবিধা নেয়ার জন্য বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানে দক্ষ প্রতিভার অভাব খুব দ্রুতই পরিলক্ষিত হবে। ২০১৮ সালের মধ্যে ইউকে তেই ১৪০০০০ থেকে ১৯০০০০ দক্ষ লোকের  এবং ১.৫ মিলিয়ন ম্যানেজার এবং বিশ্লেষকের ও  অভাব পরিলক্ষিত হবে।

Courtesy: LANE ( Leadership and Empowerment)