'কেন' প্রশ্নের উত্তর খোঁজার একটা উদাহরন
গল্প বাদ। কেন? সেটাই বলছি। চলুন, আপনাকে একটা ‘গাইডেড ট্যুর’ দেই পৃথিবীর সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত ডাটা এনালাইসিস ‘ডাটাসেট’ থেকে। গ্লোবাল সুপারস্টোর ডাটাসেট, নামে সবাই চেনে, ডাটা এনালাইসিস পৃথিবীতে। এই সাধারন জিনিসটা বোঝার জন্য আপনাকে ডাটা এনালিস্ট হবার প্রয়োজন নেই। এ ধরনের চার্ট নিয়ে আমরা কাজ করেছি স্কুলে। বার চার্ট। শুরুতেই একটা ড্যাশবোর্ড। কী পারফরমেন্স ইনডিকেটর (কেপিআই) দেখতে। আচ্ছা বলুন তো, যে কোন কোম্পানির ম্যানেজমেন্ট, শুরুতেই কি জানতে চান? আপনার কোম্পানি হলে কি করতেন?
কতো বিক্রি হলো? লাভ হয়েছে কী?
ব্যবসা চলেই - বিশেষ করে, ‘সেলস’ এবং ‘প্রফিট’ নিয়ে।
ছবিটি দেখুন। এই সাধারন বার চার্টে কোম্পানির মূল ক্যাটাগরি ভিত্তিক ‘সেলস’ এবং ‘প্রফিট’ দেখাচ্ছে। যে কোন কোম্পানির একটা প্রাথমিক প্রশ্নের উত্তর হচ্ছে এই বার চার্ট।
(১) একটু এক্সপ্লোর করি, রিজিয়ন ধরে সেলসের কী অবস্থা?
(২) কোন শিপিং মোডে 'প্রফিট' বেশি?
তবে, আমাদের প্রশ্নের উত্তরে, এই বার চার্টে একটা সমস্যা দেখাচ্ছে। কি হতে পারে সমস্যাটা? ছবি দেখুন। আমাদের ফার্নিচার ক্যাটাগরির ‘প্রফিট’ তার ‘টার্গেট’ থেকে অনেক নিচে। এটা একটা বড় সমস্যা। এখন আমাদের কি করা উচিত?
আমরা প্রশ্ন করি - কেন? মানে ‘কেন’ নিচে?
‘কেন’ প্রশ্নের উত্তরে আমরা ডাটাসেটের বিভিন্ন ‘রিজিয়ন’ ধরে করে ‘সেলস’ দেখেছি আগে। ডাটাকে বিভিন্ন ফিল্টারে ফেলে সেলসের একটা ধারণা নেওয়া যায়। কোথায় বেশি হচ্ছে, কোথায় কম হচ্ছে, কোন শিপিং মোডে বেশি প্রফিট হচ্ছে - ইত্যাদি ইত্যাদি। ছবি দেখুন। এই ডাটাকে একটা ম্যাপ এর ওপর প্লট করে দেখতে পারি কোথায় ‘সেলস’ কমবেশি। লিজেন্ড হিসেবে ‘গাড়’ রং মানে বেশি সেলস, ফ্যাকাশে রঙ মানে সেলস কম। এদিকে ডাটা বলছে, শিপিং মোডে ‘স্ট্যান্ডার্ড ক্লাস’ বেশি প্রফিট করছে।
যতই ডাটা দেখি না কেন, আমাদের মনের মধ্যে খচখচ করছে কেন ফার্নিচারের লাভ এত কম? বিশেষ করে, টার্গেট থেকে সেটা অনেক কম। এ কারণেই আমরা “ড্রিল ডাউন” করছি - কোথায় সমস্যা? বিভিন্ন ধরনের ডাটাকে আমরা যখন প্লটিং করছি, তখন একই প্রশ্নের বিভিন্ন অ্যাঙ্গেল দেখতে পাচ্ছি।
(১) ফার্নিচারে সেলস খারাপ নয়। বেশ ভালো।
(২) শিপিংয়ে সেকেন্ড ক্লাস এবং স্ট্যান্ডার্ড শিপিংয়ে লস দেখছি। এটা একটা সমস্যার ইন্ডিকেশন।
এ কারণে আমাদের এই “রূট কজ এনালাইসিসে” আমরা আরো - একটার পর একটা ডাটাকে প্লট করব। সমস্যা বুঝতে।
এখন কি করবো? আবার প্রশ্ন করব - “কেন?”
যেহেতু ফার্নিচারে একটা সমস্যার 'ইন্ডিকেশন' পেয়েছি, সে কারণে, ফার্নিচারের ভেতরে ঢুকব। একে 'ড্রিলিং ডাউন' বলা যায়। ফার্নিচারের ভেতরের আইটেমগুলোর সেলস এবং প্রফিট পাশাপাশি প্লট করে দেখি। শুধুমাত্র সেলস দেখলে আমরা হয়তোবা সমস্যাটা বুঝতাম না, কিন্তু প্রফিট এর চার্টে তাকাতেই মাথা গরম। ফার্নিচার আইটেম হিসেবে 'টেবিল' এবং 'বুককেস' এ আমরা টাকা হারাচ্ছি। টেবিলের অবস্থা বেশি খারাপ। ম্যানেজমেন্ট তো গরম চোখে তাকিয়ে আছেন আমাদের দিকে।
আবারও প্রশ্ন করি “কেন?”
টেবিল নির্মাতাদের ‘সেলস’ এবং ‘প্রফিট’ ইনভেস্টিগেট করতে গিয়ে দেখা গেল টেবিল নির্মাতাদের মধ্যে মাত্র দুটো কোম্পানি লাভ করছে। তাহলে এত টেবিল নির্মাতারা ‘লস’ করছে কেন?
বোকার মতো প্রশ্ন করি - “কেন?”
আমরা টেবিল নির্মাতাদের টেবিলের সেলস ধরে আরো ড্রিল ডাউন করতে গিয়ে দেখা গেল বিভিন্ন শিপিং মোড। সে রকম কিছু পেলাম না। কাস্টমার সেগমেন্টের দিকে তাকালাম, অর্থাৎ তাদের ডাটাকে প্লট করলাম। একই ঘটনা। তবে, হাল ছেড়ে দিলে চলবে না। আমরা ‘কেন’ এর উত্তর চাই।
আমরা যখন ‘ডিসকাউন্ট’ এর দিকে তাকালাম, তখন দেখা গেল - আমাদের সেলস এর লোকজন এই টেবিলে বেশি ‘সেল’ দেখানোর জন্য অতিরিক্ত ডিসকাউন্ট দিচ্ছে - যা কোম্পানির প্রফিট মার্জিনকে নামিয়ে আনছে মাটিতে।
“কেন?” মুখ ফসকে বেরিয়ে গেল।
ছবিতে ভালভাবে দেখলে বুঝতে পারব, যখনই কোন প্রোডাক্টে ডিসকাউন্ট দেওয়া হয়, সেখানে প্রফিট ঋণাত্বক অর্থাৎ নেগেটিভ চলে যায়। এখানে গাড় রং মানে বেশি ডিসকাউন্ট, সেলস এবং প্রফিটের নেগেটিভ দিকে কাজ করছে। কোম্পানির সেলস বাড়ানোর জন্য, অথবা নতুন বাজারে প্রবেশ করার জন্য এ ধরনের ‘ডিসকাউন্টিং’ মডেল শুরুতে কাজ করলেও এর ‘রুট কজ এনালাইসিসে’ এর ভেতরের সমস্যা বের হয়ে এসেছে। এর আরো ভেতরে ঢুকলে আমরা দেখব - কিছু নির্দিষ্ট কাস্টমারও এর সাথে জড়িত। আরো ভেতরে ঢুকতে চাইলে ঢোকা যায়, তবে আমার ধারণা আপনারা বেসিক আন্ডারস্ট্যান্ডিংটা পেয়ে গেছেন এর মধ্যে।
একটা হোমওয়ার্ক রইলো। আপনাকে বলতে হবে নিচের ছবিটা কি বলতে চাইছে? কেন রঙটা আলাদা হয়ে গেছে? হিন্টস দিচ্ছি, লাল রঙয়ের ফিচারগুলো দেখুন। আমার ধারণা - বুঝতে পেরেছেন। না পারলে একটু মাথা খাটান। না পারলেও সমস্যা নেই, এর ব্যাপারে একটা বড় ভিডিও আছে। ট্যাবলিউতে নিজে হাতে ফেলতে পারলে আপনার শেখা হয়ে যাবে। ডাউনলোড করতে পারেন পুরো এক্সারসাইজটা নিচের লিংক থেকে, ভবিষ্যত কাজে।
এক্সারসাইজ লিংক
https://public.tableau.com/app/profile/rakibul.hassan2768/viz/WhywhyandwhyRootCauseAnalysis/sheet5
আমি আপনাকে এটুকু বলতে পারি, ডাটা এনালাইসিস এবং গ্লোবাল সুপারস্টোর ডাটাসেট সম্পর্কে ন্যূনতম ধারনা না থাকলেও শুধুমাত্র এই কয়েকটা ছবি দেখেই ডাটা এনালাইসিস এর ব্যাপারটা ধরতে পারবেন। এর পাশাপাশি, এই জিনিসটা আমি আলাদাভাবে ভিডিওতে দেখাবো। মূল মেসেজ একটাই, ডাটা এনালাইসিস এর জন্য কোন অনন্য স্কিলসেট প্রয়োজন নেই, ডাটা নিয়ে লেগে থাকলে এই জিনিসটা আয়ত্ত করা সম্ভব।