সাম্প্রতিক সময়ে ডেটার চাহিদা পূর্বের তুলনায় বহুগুণ বৃদ্ধি পেয়েছে। এখন যার কাছে যত বেশি ডেটা আছে তাকে ততবেশি শক্তিশালী ভাবা হয়। সর্বোপরি, যার সংগ্রহে যত বেশি ডেটা আছে তার কাছে আমরা সবাই জিম্মি। যাইহোক, এই বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিমার্জন করে তা থেকে গুরুত্বপূর্ণ ডেটা খুঁজে বের করার জন্য এনালাইসিস এর প্রয়োজন পরে। আজকে আমরা ডেটা এনালাইসিস কি, কীভাবে করে এবং এর সাথে সম্পর্কিত অন্যান্য বিষয় নিয়ে বিস্তারিত জানার চেষ্টা করবো।
Table of Contents
ডেটা এনালাইসিস কি?
সিদ্ধান্ত গ্রহণের লক্ষ্যে কোন “র” ডেটাকে (Row Data) পরিবর্তন, পরিবর্ধন, পরিষ্কার ও রূপান্তরের প্রক্রিয়াকে ডেটা এনালাইসিস বলে। অর্থাৎ ব্যবসায়িক বা ব্যক্তিগত উন্নয়নের জন্য অতীতের ভুল এবং ভবিষ্যৎ স্বপ্ন মিলিয়ে সেখান থেকে বর্তমানে কি করলে ভালো হবে এই বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়াটি ডেটা এনালাইসিস।
আমরা জানি বর্তমান সময় হলো ডেটার স্বর্ণযুগ। এই সময় যে প্রতিষ্ঠানের কাছে যত ডেটা আছে সে তত শক্তিশালী প্রতিষ্ঠান। আমরা গুগল, ফেসবুক যা দেখি সব ডেটার উপর আধিপত্য বিচার করে টিকে আছে। ইন্টারনেটে বর্তমানে যা কিছু চলে তার সব কিছুই ডেটার উপর ভিত্তি করে। ফেসবুক এবং গুগলের কাছে প্রায় প্রতিটি ইন্টারনেট ব্যবহারকারীর ডেটা আছে।
ধরুন আপনি গুগলে একটি ঘড়ি নিয়ে সার্চ দিলেন। একটু পর ফেসবুকে নোটিফিকেশন চেক করতে গিয়ে দেখলেন সেখানে ঘড়ির অ্যাড দেখাচ্ছে বা ঘড়ি বিক্রি করে এমন পেজের সাজেশন দিচ্ছে। তাহলে ফেসবুক আপনার মাইন্ড রিড করলো কীভাবে যে আপনি ঘড়ি খুঁজছেন?
ফেসবুক এই কাজটি করেছে গুগল থেকে আপনার সার্চ ডেটা কিনে নিয়ে তাদের অ্যালগরিদম দিয়ে তা এনালাইসিস করে আপনার প্রোফাইলের জন্য বিশেষভাবে এই অ্যাড ক্যাম্পেইন চালু করেছে। এভাবে অনলাইনে আমরা যে সকল অ্যাড দেখি তার সব আমাদের ডেটা এনালাইসিস করে তৈরি করা।
অন্যদিকে, আপনি যদি আপনার কম্পিটিটরকে পেছনে ফেলতে চান তাহলে পুরো মার্কেট রিসার্চ করে প্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ করতে হবে। সেই ডেটা থেকে আপনার কম্পিটিটর কীভাবে ভালো সেল করছে তা খুঁজে বের করতে হবে। পরবর্তীতে সেই ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা নতুন পদ্ধতি আপনার বিজনেসে প্রয়োগ করতে হবে। এই সম্পূর্ণ কাজ করে দেবে অটোমেশন অথবা কোনো ডাটা এনালিস্ট।
ডেটা এনালিস্ট কে?
সহজ কোথায় যে “র” ডেটা পরিবর্তন ও রূপান্তর করে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে তাকে ডেটা এনালিস্ট বলে। অর্থাৎ আমরা যে ডেটা গুলো সংগ্রহ করবো তা থেকে প্রয়োজনীয় ডেটা খুঁজে বের করার যে স্কিল তাকে ডেটা এনালিস্ট বলে।
একজন ডেটা এনালিস্টের যে যে স্কিল থাকা জরুরি তা নিচে বর্ণনা করা হলো।
ডেটা বিশ্লেষণ ও সংশ্লেষণ
একজন ডেটা এনালিস্টের ডেটা বিশ্লেষণ করার জ্ঞান থাকা সব থেকে বেশি জরুরি। কারণ এই স্কিল থাকলে সে “র” ডেটা পরীক্ষা করে শ্রেণিবদ্ধ ভাবে সাজিয়ে রাখতে পারবে। সাধারণত ডেটা কোথায় থেকে এসেছে, কি কাজে ব্যবহার হবে, কি বিষয়ের উপর ভিত্তি করে ডেটা সাজানো হবে ইত্যাদি বিষয়গুলো মেইন্টেইন করাই হলো এনালিস্টের কাজ।
এই ডেটা গুলো সঠিকভাবে সাজানোর পর শুরু হবে সংশ্লেষণের কাজ। অর্থাৎ যে ডেটা গুলো সংগ্রহ করার পর বিশ্লেষণ করা হয়েছে সেগুলো সঠিক কিনা, এই ডেটা পর্যাপ্ত না অপর্যাপ্ত, আরও প্রয়োজনীয় ডেটা কীভাবে সংগ্রহ করা হবে ইত্যাদি বিষয় নিশ্চিত করার জ্ঞান একজন এনালিস্টের থাকতে হবে।
প্রোগ্রামিং নলেজ
আমরা ডেটা এনালাইসিস করার পদ্ধতি হিসেবে সব থেকে বেশি পরিচিত এক্সেল প্রোগ্রামের সাথে। তবে বর্তমান সময়ে প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ পাইথন এবং R ডেটা এনালাইসিস করার জন্য সুপরিচিত। এমনকি অনেক বড় ডেটাসেট যা এক্সেল দিয়ে এনালাইসিস করা সম্ভব নয় তা পাইথন দিয়ে খুব সহজেই করা যায়।
বিগ ডেটা এনালাইসিস করার জন্য পাইথন ল্যাঙ্গুয়েজের বিকল্প কিছু নেই। যদিও R ল্যাঙ্গুয়েজ তৈরির মূল উদ্দেশ্য হলো ডাটা এনালাইসিস করা তবে পাইথন এর থেকে বেশি শক্তিশালী এবং শেখা সহজ। আপনি পাইথন দিয়ে খুব সহজেই ডেটা সংশোধন, পরিবর্তন এবং পরিমার্জন করতে পারবেন।
পরিসংখ্যান ও গনিত
ডেটা সায়েন্স অনেক কঠিন একটি বিষয়। এখানে নানান লজিক এবং কৌশল ব্যবহার হয়। এগুলো বুঝতে এবং ডেটা সাজাতে আপনাকে পরিসংখ্যান এবং গণিত সম্পর্কে অনেক ভালো ধারণা রাখতে হবে।
না হলে ডেটা সংগ্রহ, ব্যাখ্যা ও প্রদর্শন প্রক্রিয়া সঠিকভাবে সম্পন্ন হবে না। এতে যে উদ্দেশ্যে ডেটা সংগ্রহ ও এনালাইসিস করা হবে সে উদ্দেশ্য কখনই পূরণ হবে না। মোটকথা, আপনার পরিসংখ্যান জ্ঞান ভালো থাকলে ডাটা এনালাইসিস করার জন্য অনেক বেসিক বিষয় এড়িয়ে যেতে পারবেন যা সময় এবং খরচ দুটোই বাঁচিয়ে দেবে।
ডেটা ম্যানেজমেন্ট
ডেটা এনালাইসিস প্রক্রিয়ায় ডেটা ম্যানেজমেন্ট অনেক গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। ডেটার সুরক্ষা থেকে শুরু করে ডেটা বিভাজন, ডেটা স্টোরেজ, সর্টিং, সাজানো ইত্যাদি বিষয় পরিচালনা করা হয় ডেটা ম্যানেজমেন্টের মাধ্যমে।
ডেটা ম্যানেজমেন্ট করার জন্য অনেক জনপ্রিয় একটি সিস্টেম হলো ডেটা ম্যানেজমেন্ট প্রোগ্রাম ব্যবহার করা। বর্তমান সময়ে SQL বিগ ডেটা ম্যানেজমেন্ট করার জন্য অনেক শক্তিশালী টেকনোলজি। SQL ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে বিগ ডেটা এনালাইসিস করার পাশাপাশি ডেটাগুলোকে বিভিন্ন প্রজেক্টে ব্যবহার উপযোগী করে তোলা যায়।
ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন
ডেটা আনালাইস করার পর কাজ হলো সেই ডেটা প্রদর্শন করা। আমরা অনেকেই দেখে থাকবো যে ডেটা সহজভাবে প্রদর্শন করার জন্য ডায়াগ্রাম বা এই ধরনের কিছু ব্যবহার করা হয়। ডেটা এনালাইসিসের ভাষায় একে ভিজুয়ালাইজেশন বলে।
“র” ডেটা এনালাইজ করে তা চার্ট, গ্রাফ, টেবিল, ম্যাপ সহ অন্যান্য ভিজুয়ালাইজেশন মেথড ব্যবহার করে প্রদর্শন উপযোগী করে তুলতে হয়। এতে ডেটা বুঝে সেই হিসেবে সিদ্ধান্ত নিতে সুবিধা হয় এবং তা ১০০% কাজ করে। আপনি ডেটাকে ভিজ্যুয়ালি দেখাতে অ্যাপ বা সার্ভিস যেমন Microsoft Power BI, QlikView, Datawrapper, D3.js, Google charts, Excel ইত্যাদি ব্যবহার করতে পারবেন।
মেশিন লার্নিং (আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স)
আমরা চ্যাট-জিপিটি (ChatGPT) সম্পর্কে সবাই অবগত আছি। এটি একটি আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স প্রোগ্রাম যা প্রায় ৩০০ বিলিয়ন শব্দ দিয়ে তৈরি যা প্রতিনিয়ত বৃদ্ধি পাচ্ছে।
আপনি মেশিন লার্নিং বা এআই শিখতে পারলে নিজেকে একজন ডেটা সাইন্টিস্ট হিসেবে বিশ্ব-দরবারে হাজির করতে পারবেন। তাছাড়া এই পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটা এনালাইসিস সেক্টরে অনেক অনেক উন্নতি করা সম্ভব যা OpenAI ইতোমধ্যে করে দেখিয়েছে।
প্রোজেক্ট ম্যানেজমেন্ট
উপরিউক্ত স্কিল থাকার পাশাপাশি একজন ডেটা এনালিস্ট হিসেবে প্রোজেক্ট ম্যানেজ করার দক্ষতা থাকতে হবে। যদিও ডেটা এনালাইসিস করার জন্য প্রোজেক্ট ম্যানেজমেন্ট স্কিল অতটা গুরুত্বপূর্ণ নয় তবে অফিস এনভায়রনমেন্টে আপনার এনালাইসিসকৃত ডেটা সকলের সামনে উপস্থাপন করা সহ কমিউনিকেশন পরিচালনা করতে আপনার এই স্কিল প্রয়োজন পরবে।
ডেটা এনালিস্ট এর ক্যারিয়ার কেমন?

ডেটা এনালিস্ট এর ক্যারিয়ার কেমন টা জানার আগে আমাদের জানতে হবে এটি কোন কোন সেক্টরে ব্যবহৃত হয়। নিচে ডেটা এনালিস্ট কোন ইন্ডাস্ট্রিতে প্রয়োজন তা নিচে দেওয়া হলো।
- ব্যবসা
- স্বাস্থ্য ও চিকিৎসা
- গোয়েন্দা সংস্থা
- গবেষণা প্রতিষ্ঠান
উপরিউক্ত সেক্টরে ডেটা এনালাইসিস এর কাজ হয়ে থাকে। এই ধরনের ইন্ডাস্ট্রিতে প্রতিটি পদ অনেক উচ্চ পর্যায়ের হয়ে থাকে। কারণ এনালিস্টের করা ডেটার উপর ভিত্তি করেই তাদের কার্যক্রম পরিচালিত হয়। কোন কারণে ডেটা সঠিক না হলে যেমন তাদের অনেক অর্থ অপচয় হয় তেমনি তাদের সার্ভিসের মান খারাপ হয়।
মোটকথা, আমেরিকা সহ বিশ্বের উন্নত দেশ গুলোয় একজন ডেটা এনালিস্টের বেতন ৫০ থেকে ৮০ হাজার পর্যন্ত হয়ে থাকে। অন্যদিকে দেশে একজন ডেটা এনালিস্ট ২৫ থেকে ৩৫ হাজারের মত আয় করে থাকে।
যে হারে বিশ্বজুড়ে ডেটার চাহিদা বাড়ছে সে হিসেবে ডেটা এনালাইসিস স্কিল একটি গোল্ডেন অপরচুনিটি। অর্থাৎ দিন দিন এর বেতন এবং চাহিদা বাড়তেই থাকবে। অতএব একজন ডেটা এনালিস্ট এর ক্যারিয়ার হীরার মত উজ্জ্বল।