১. ভূমিকা
ডেটা স্টুডিও এবং বিগকোয়েরি একসাথে একটি শক্তিশালী সমন্বয় তৈরি করে, যা আপনাকে এমন ড্যাশবোর্ড তৈরি করার সুযোগ দেয় যা ব্যবহারকারীদের আপনার ডেটার তথ্য ও অন্তর্দৃষ্টি বুঝতে সক্ষম করে। এই ড্যাশবোর্ডগুলি গুগল ড্রাইভের পরিচিত ইন্টারফেস ব্যবহার করে সহজেই শেয়ার করা যায় এবং আরও ব্যাপক প্রচারের জন্য সাইটগুলিতে এম্বেড করা যায়।
ডেটা স্টুডিও কী?
ডেটা স্টুডিও হলো গুগলের একটি বিনামূল্যের ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা আপনাকে নিম্নলিখিত কাজগুলো করতে দেয়:
- সুবিধাজনকভাবে পরিবর্তনযোগ্য চার্ট ও টেবিলের মাধ্যমে আপনার ডেটা দৃশ্যমান করুন ।
- দ্রুত এবং সহজে বিভিন্ন ডেটা উৎসের সাথে সংযোগ স্থাপন করুন ।
- আপনার অন্তর্দৃষ্টি আপনার দলের সাথে অথবা বিশ্বের সাথে ভাগ করে নিন ।
- আপনার দলের সাথে মিলে প্রতিবেদন তৈরি করুন ।
- অন্তর্নির্মিত নমুনা রিপোর্ট এবং কমিউনিটি ভিজ্যুয়ালাইজেশনের সাহায্যে আরও দ্রুত রিপোর্ট তৈরি করুন ।
এই কোডল্যাবটি আপনাকে BigQuery এবং Data Studio সংযোগ করে ড্যাশবোর্ড ও রিপোর্ট তৈরি করার পদ্ধতি ধাপে ধাপে দেখাবে, যা আপনার ডেটাকে আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করবে। এটি কীভাবে করা যায় তা দেখানোর জন্য আমরা ক্লাউড পাবলিক ডেটাসেটস প্রোগ্রাম থেকে পাবলিক ডেটাসেট ব্যবহার করব।
আপনি যা তৈরি করবেন
এই কোডল্যাবে, আপনি একটি ডেটা স্টুডিও ড্যাশবোর্ড তৈরি করবেন। আপনার ড্যাশবোর্ডটি বিগকোয়েরিকে ডেটা স্টুডিওর সাথে সংযুক্ত করে এবং ডেটাসেটটির জন্য সেরা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টাইপগুলো নির্ধারণ করে একটি বিগকোয়েরি পাবলিক ডেটাসেটকে ভিজ্যুয়ালাইজ করবে। |
|
আপনি যা শিখবেন
- BigQuery এবং Data Studio কীভাবে সংযুক্ত করবেন
- ডেটা স্টুডিওতে আপনার ডেটা কীভাবে ভিজ্যুয়ালাইজ করবেন
আপনার যা যা লাগবে
- একটি গুগল ক্লাউড অ্যাকাউন্ট। যদি আপনার আগে থেকে একটি না থাকে, তাহলে আপনি ক্রেডিট কার্ড ছাড়াই দ্রুত বিগকোয়েরি স্যান্ডবক্সের জন্য সাইন আপ করতে পারেন।
- SQL সম্পর্কে প্রাথমিক জ্ঞান থাকলে সহায়ক, কিন্তু আবশ্যক নয়।
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের সর্বোত্তম অনুশীলন সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা
২. প্রস্তুতি গ্রহণ
BigQuery পাবলিক ডেটাসেট অ্যাক্সেস করা
এই কোডল্যাবের জন্য, আপনি সান ফ্রান্সিসকো শহরের ৩১১টি অনুরোধকে ভিজ্যুয়ালাইজ করবেন। এই ডেটাসেটটি, আরও ১৫০টিরও বেশি ডেটাসেটের সাথে, বিগকোয়েরি পাবলিক ডেটাসেটস প্রোগ্রামের মাধ্যমে উপলব্ধ। অন্যান্য ডেটাসেট খুঁজে পেতে উপলব্ধ ডেটাসেটগুলির সম্পূর্ণ ক্যাটালগটি দেখুন। আমরা যে ৩১১টি অনুরোধের ডেটাসেটটি ব্যবহার করছি, তা অনেক কোম্পানির পরিচালনা করতে হয় এমন ধরনের গ্রাহক পরিষেবা অনুরোধের একটি ভালো প্রতিরূপ।
আপনার গুগল ক্লাউড প্রজেক্ট সেট আপ করা
ক্লাউড কনসোলে , প্রজেক্ট সিলেক্টর পেজে, একটি ক্লাউড প্রজেক্ট নির্বাচন করুন বা তৈরি করুন। এই অপশনটি স্ক্রিনের উপরের বাম দিকের অংশে একটি ড্রপ-ডাউন মেনুতে পাওয়া যায়। আপনার গুগল ক্লাউড প্রজেক্টের জন্য বিলিং চালু আছে কিনা তা নিশ্চিত করুন। আপনার প্রজেক্টের জন্য বিলিং চালু আছে কিনা তা কীভাবে নিশ্চিত করবেন তা জানুন ।
৩. ডেটা স্টুডিও এবং বিগকোয়েরি সংযোগ করা
ডেটা স্টুডিও কী?
ডেটা স্টুডিও হলো গুগলের একটি বিনামূল্যের ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল, যা ইন্টারেক্টিভ ড্যাশবোর্ড এবং আকর্ষণীয় রিপোর্টের মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের তাদের ডেটার শক্তিকে কাজে লাগাতে সাহায্য করে এবং আরও বুদ্ধিদীপ্ত ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে অনুপ্রাণিত করে। ডেটা স্টুডিও-তে সরাসরি বিল্ট-ইন থাকা ২০০টিরও বেশি কানেক্টরের মাধ্যমে আপনি ৫০০টিরও বেশি ডেটাসেটের সাথে সংযোগ স্থাপন করতে পারবেন। এর মধ্যে গুগল অ্যানালিটিক্স, বিগকোয়েরি এবং শিটস-এর মতো গুগল প্রোডাক্টের কানেক্টরের পাশাপাশি বাহ্যিক ডেটা সোর্সের কানেক্টরও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
BigQuery কী?
BigQuery হলো গুগল ক্লাউডের একটি সম্পূর্ণভাবে পরিচালিত, অত্যন্ত স্কেলেবল এবং সাশ্রয়ী ক্লাউড ডেটা ওয়্যারহাউস, যা ব্যবসায়িক কর্মচাঞ্চল্যের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। BigQuery আপনাকে ANSI SQL ব্যবহার করে অত্যন্ত দ্রুত গতিতে পেটাবাইট পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ করতে, রিয়েল-টাইম ও প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্সের মাধ্যমে অন্তর্দৃষ্টি লাভ করতে এবং সহজে ডেটা অ্যাক্সেস ও প্রাপ্ত তথ্য শেয়ার করতে সক্ষম করে। এই সবকিছুই কোনো রকম পরিচালনগত অতিরিক্ত খরচ ছাড়াই করা যায়।
একটি ডেটা উৎস তৈরি করুন
ডেটা স্টুডিওতে একটি রিপোর্ট তৈরি করার প্রথম ধাপ হলো রিপোর্টটির জন্য একটি ডেটা সোর্স তৈরি করা। একটি রিপোর্টে এক বা একাধিক ডেটা সোর্স থাকতে পারে। আপনি যখন একটি BigQuery ডেটা সোর্স তৈরি করেন, তখন ডেটা স্টুডিও BigQuery কানেক্টর ব্যবহার করে।
ডেটা স্টুডিও রিপোর্টে একটি BigQuery ডেটা সোর্স যোগ করার জন্য আপনার অবশ্যই উপযুক্ত অনুমতি থাকতে হবে। এছাড়াও, BigQuery ডেটাসেটের জন্য প্রযোজ্য অনুমতিগুলো ডেটা স্টুডিওতে আপনার তৈরি করা রিপোর্ট, চার্ট এবং ড্যাশবোর্ডের ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য হবে। যখন একটি ডেটা স্টুডিও রিপোর্ট শেয়ার করা হয়, তখন রিপোর্টের উপাদানগুলো শুধুমাত্র সেইসব ব্যবহারকারীরাই দেখতে পান যাদের উপযুক্ত অনুমতি রয়েছে।
ডেটা উৎস তৈরি করতে:
- ডেটা স্টুডিও খুলুন।
- রিপোর্টস পেজে, ‘স্টার্ট উইথ এ টেমপ্লেট’- এ, ব্ল্যাঙ্ক টেমপ্লেটটিতে ক্লিক করুন। এটি একটি নতুন শিরোনামহীন রিপোর্ট তৈরি করবে।
- অনুরোধ করা হলে, মার্কেটিং প্রেফারেন্সেস এবং অ্যাকাউন্ট ও প্রাইভেসি সেটিংস পূরণ করুন এবং তারপর সেভ-এ ক্লিক করুন। আপনার সেটিংস সেভ করার পর আপনাকে আবার ব্ল্যাঙ্ক টেমপ্লেটে ক্লিক করতে হতে পারে।
- রিপোর্টে ডেটা যোগ করুন উইন্ডোতে, ডেটার সাথে সংযোগ করুন বিভাগটি দেখুন এবং ক্লিক করে BigQuery নির্বাচন করুন।
- অনুমোদনের জন্য, 'Authorize'-এ ক্লিক করুন। এটি Google Data Studio-কে আপনার GCP প্রোজেক্টগুলো অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেবে।
- অনুমতির অনুরোধ ডায়ালগ বক্সে, Google Data Studio-কে BigQuery-এর ডেটা দেখার ক্ষমতা দিতে Allow- এ ক্লিক করুন। আপনি যদি আগে Google Data Studio ব্যবহার করে থাকেন, তাহলে এই অনুরোধটি নাও পেতে পারেন।
- বাম দিকের নেভিগেশনে আপনি দেখবেন, 'আমার প্রজেক্ট' (My Projects) ডিফল্টরূপে নির্বাচিত আছে। আপনার নির্বাচনটি পরিবর্তন করে 'পাবলিক ডেটাসেট' (Public Datasets) করুন।
- বিলিং প্রজেক্টের জন্য, আপনার পূর্বে তৈরি করা GCP প্রজেক্টের নামে ক্লিক করুন।
- পাবলিক ডেটাসেট-এর অধীনে, san_francisco_311-এ ক্লিক করুন।
- টেবিলের জন্য, 311_service_requests-এ ক্লিক করুন।
- উইন্ডোর নিচের ডান কোণায়, 'Add'-এ ক্লিক করুন। যদি "You are about to add data to this report" লেখা একটি ডায়ালগ বক্স আসে, তাহলে এগিয়ে যেতে "ADD TO REPORT"-এ ক্লিক করুন।
- ডেটা স্টুডিও মেনুর রিসোর্সেস -এর অধীনে ম্যানেজ অ্যাডেড ডেটা সোর্সেস- এ ক্লিক করুন।
- টেবিলের ফিল্ড এবং তাদের ডেটা টাইপ দেখতে, ডেটা সোর্স পেজে 311_service_requests-এর পাশে থাকা এডিট বাটনে ক্লিক করুন। এই পেজটি ব্যবহার করে আপনি ফিল্ডের প্রোপার্টি পরিবর্তন করতে বা নতুন ক্যালকুলেটেড ফিল্ড তৈরি করতে পারবেন।
- এই ডেটাসেটে প্রতিটি এলাকার অভ্যন্তরীণ ভৌগোলিক বিন্দু এমনভাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, যা ডেটা স্টুডিও স্বাভাবিকভাবেই ব্যবহার করতে পারে। neighborhood_center_ds ফিল্ডের পাশে, 'text'-এ ক্লিক করে ডেটা টাইপ পরিবর্তন করুন, তারপর Geo ড্রপ-ডাউন ফিল্ড থেকে Latitude, Longitude নির্বাচন করুন। এটি ডেটা স্টুডিওকে বলে দেয় যে আমাদের ডেটা ফিল্ডটি ভৌগোলিকভাবে উপস্থাপন করা উচিত।
আপনি এখন আপনার BigQuery ডেটাসেটটি Data Studio-এর সাথে সংযুক্ত করেছেন!
৪. আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করা
এখন যেহেতু আপনি আপনার BigQuery ডেটাসেটটি (এই ক্ষেত্রে, BigQuery Public Dataset San Francisco 311 requests ) সফলভাবে সংযুক্ত করেছেন, আপনি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা শুরু করতে পারেন। Data Studio স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার ডেটার উপর ভিত্তি করে আপনার প্রথম ভিজ্যুয়ালাইজেশনটি তৈরি করবে। একটি ফাঁকা টেমপ্লেট তৈরি করার জন্য আপনি আপাতত এটি মুছে ফেলতে পারেন।
ট্রিম্যাপ তৈরি করা
কোন ধরনের ৩১১ অনুরোধ সবচেয়ে বেশি করা হয় তা দেখার জন্য আমরা একটি ট্রিম্যাপ তৈরি করে শুরু করব। এটি আমাদের বলে দেবে কোন ধরনের অনুরোধের উপর আমরা মনোযোগ দিতে পারি, যার ফলে অন্যান্য ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য আমরা একটি সূচনা বিন্দু পাব।
- ডেটা স্টুডিও মেনু থেকে ‘অ্যাড এ চার্ট’ (Add a chart)- এ ক্লিক করুন, তারপর একদম নিচে থাকা ‘ট্রিম্যাপ’ (Treemap ) নির্বাচন করুন। এটি খুঁজে পেতে আপনাকে নিচে স্ক্রল করতে হতে পারে।
২. ডেটা স্টুডিও আপনাকে আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করার জন্য ক্যানভাসের মধ্যে একটি এলাকা ক্লিক বা ড্র্যাগ করার সুযোগ দেবে। ড্যাশবোর্ডের নিচের বাম কোণায় এটি স্থাপন করে শুরু করুন। আপনি কোন ফিল্ডগুলো অন্তর্ভুক্ত করতে চান তা অনুমান করে ডেটা স্টুডিও স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি ট্রিম্যাপ তৈরি করবে।
৩. প্রদর্শিত ডেটাতে পরিবর্তন আনতে ট্রিম্যাপটিতে ক্লিক করুন। স্ক্রিনের ডান পাশের প্যানেলে, নিচের ভিজ্যুয়ালাইজেশনের সাথে মেলানোর জন্য প্যারামিটারগুলো পরিবর্তন করুন।
- প্যানেলের উপরের দিকে থাকা স্টাইল (Style) অপশনে ক্লিক করুন। ট্রিম্যাপটিকে আরও সহজে পাঠযোগ্য করার জন্য আমরা এটি ব্যবহার করে কিছু ছোটখাটো পরিবর্তন করব। চলুন, সবচেয়ে বেশি ভ্যালু থাকা রিকোয়েস্ট টাইপগুলোর রঙ পরিবর্তন করা যাক। নিচে হাইলাইট করা বাটনটিতে ক্লিক করুন এবং চেক চিহ্নযুক্ত নীল রঙটি সিলেক্ট করুন। এটি ট্রিম্যাপের টেক্সটের সাথে আরও ভালো কনট্রাস্ট তৈরি করবে।
৫. কাজ শেষ হলে, আপনার ড্যাশবোর্ডটি দেখতে অনেকটা এইরকম হবে:
৫. ড্যাশবোর্ড তৈরি করা
ড্যাশবোর্ডের অন্যতম প্রধান উদ্দেশ্য হলো সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার জন্য আরও পরিমাপযোগ্য ভিত্তিতে মেট্রিক্সের সহজ প্রতিবেদন তৈরি করা। আমরা একটি ডেটাসেটের সঠিক প্রেক্ষাপট প্রদানের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা এবং মেট্রিক্সকে একটি সহজে বোধগম্য বিন্যাসে অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে এটি করে থাকি।
এই তথ্যকে আরও সহজে বোঝা ও ব্যাখ্যা করার জন্য কয়েকটি উপাদান যোগ করে আমাদের ড্যাশবোর্ডটি তৈরি করা চালিয়ে যাওয়া যাক। প্রথমে একটি মানচিত্র যোগ করা যাক, যা তুলে ধরবে কোন এলাকাগুলোতে সামগ্রিকভাবে সবচেয়ে বেশি অনুরোধ এসেছে এবং কিছু স্কোরকার্ড যোগ করা যাক, যা আমাদের শীর্ষ ৩ ধরনের অনুরোধের মোট সংখ্যা জানাবে।
আপনার ড্যাশবোর্ডে একটি মানচিত্র যোগ করা
- মেনুতে থাকা ‘Add a chart’- এ ক্লিক করুন, তারপর ড্রপডাউন থেকে Google Maps নির্বাচন করুন। আপনি Geo Map-ও ব্যবহার করতে পারেন, কিন্তু Google Maps-এর ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলো আরও বেশি প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রদান করে, যা এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে এটিকে আরও উপযুক্ত করে তোলে।
২. ট্রিম্যাপের মতোই ড্যাশবোর্ডের নিচের ডান অংশে চার্টটি যোগ করুন। ৩. এর প্যারামিটার পরিবর্তন করতে ড্যাশবোর্ডে থাকা ম্যাপটি সিলেক্ট করুন। এরপর, নিচের নির্বাচনগুলোর সাথে মেলানোর জন্য ডেটা ট্যাবের অধীনে থাকা অপশনগুলো পরিবর্তন করুন। এটি করার জন্য, মেট্রিকের অধীনে থাকা টুলটিপ ডাইমেনশনে 'নেইবারহুড' ফিল্ড এবং বাবল সাইজে 'রেকর্ড কাউন্ট' যোগ করুন।
৪. কাজ শেষ হলে, আপনার ড্যাশবোর্ডটি দেখতে এইরকম হবে:
আপনার ড্যাশবোর্ডে স্কোরকার্ড যোগ করা
এরপর আমরা ড্যাশবোর্ডে তিনটি স্কোরকার্ড যোগ করব। স্কোরকার্ড আপনাকে একটি ফিল্টার করা ভেরিয়েবলের মান দেখানোর সুযোগ দেয়, যা ড্যাশবোর্ডের ব্যবহারকারীদের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিকগুলোর উপর মনোযোগ দিতে সাহায্য করে। আমরা তিনটি ফিল্টার তৈরি করে স্কোরকার্ডগুলোতে প্রয়োগ করব। এর ফলে ৩টি স্কোরকার্ড তৈরি হবে, যা ব্যবহারকারীদের "রাস্তা ও ফুটপাত পরিষ্কার", "গ্রাফিতি" এবং "আশ্রয়স্থল" ধরনের পরিষেবা অনুরোধের সংখ্যা দেখাবে। পূর্বে তৈরি করা ট্রিম্যাপ অনুযায়ী, এই তিনটিই হলো সবচেয়ে বেশি অনুরোধ করা পরিষেবার ধরন।
- মেনুতে থাকা ‘Add a chart’- এ ক্লিক করুন, তারপর ড্রপডাউন থেকে ‘Scorecard’ নির্বাচন করুন। আপনি দুটি বিকল্প দেখতে পাবেন: ‘Scorecard’ এবং ‘Scorecard with Compact Numbers’। এই দুটির যেকোনো একটিই আপনার উদ্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য কাজ করবে।
২. ড্যাশবোর্ডে ট্রি ম্যাপের উপরে স্কোরকার্ডটি যোগ করুন এবং নিশ্চিত করুন যে মেট্রিক হিসেবে 'রেকর্ড কাউন্ট' ফিল্ডটি নির্বাচিত আছে। ড্যাশবোর্ড জুড়ে নির্দিষ্ট দূরত্বে আরও দুটি স্কোরকার্ড তৈরি করতে এটি কপি ও পেস্ট করুন। 
৩. সর্ববামের স্কোরকার্ডটি নির্বাচন করুন। ডানদিকের ডেটা প্যানেলে, ‘অ্যাড আ ফিল্টার’ নির্বাচন করুন এবং নিচের প্যারামিটারগুলোর সাথে মেলে এমন একটি ফিল্টার তৈরি করুন। স্কোরকার্ডটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয়ে রেকর্ড সংখ্যা ফিল্টার করবে, যাতে ফিল্টারের শর্ত পূরণকারী পরিষেবা অনুরোধগুলো অন্তর্ভুক্ত হয়।
৪. মাঝের এবং সবচেয়ে ডানদিকের স্কোরকার্ডের জন্যও একই কাজ করুন, যাতে "গ্রাফিতি" এবং "এনক্যাম্পমেন্টস" ক্যাটাগরির অনুরোধের সংখ্যা দেখানো স্কোরকার্ড তৈরি হয়। "অ্যাড আ ফিল্টার" ( Add a filter ) ক্লিক করলে "ফিল্টার পিকার" (Filter picker) দেখা যাবে, যেখানে আগে থেকে তৈরি করা সমস্ত ফিল্টার দেখানো হয়। নতুন ফিল্টার তৈরি করতে নিচে থাকা "ক্রিয়েট আ ফিল্টার" (Create a filter) ক্লিক করুন। ফিল্টারগুলো তৈরি করার পর, আপনি লক্ষ্য করবেন যে স্কোরকার্ডের নতুন প্যারামিটারগুলো অনুযায়ী মানগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয়ে গেছে। ৫. শিফট কী (shift key) চেপে ধরে তিনটি স্কোরকার্ড অবজেক্ট একসাথে সিলেক্ট করুন, তারপর স্কোরকার্ডগুলোর স্টাইল পরিবর্তন করতে প্যানেলে থাকা "স্টাইলস" (Styles) ক্লিক করুন। আপনি এখন যে পরিবর্তনগুলো করবেন, তা তিনটি স্কোরকার্ডেই একসাথে প্রয়োগ হবে। নিচের প্যানেল সেটিংসের সাথে মিলিয়ে স্কোরকার্ডগুলোর স্টাইল আপডেট করুন, তবে আপনার রঙ সামান্য ভিন্ন হলেও চিন্তা করবেন না। আমরা "হাইড মেট্রিক নেম" (Hide Metric Name) (যা বর্তমানে ড্যাশবোর্ডে "রেকর্ড কাউন্ট" হিসেবে দেখাচ্ছে) বিকল্পটি বেছে নেব, যাতে আমরা এর জায়গায় আমাদের নিজস্ব টেক্সট বসাতে পারি এবং ড্যাশবোর্ড দর্শকদের কাছে এই মেট্রিকগুলোর অর্থ আরও বোধগম্য করে তুলতে পারি। 
৬. স্কোরকার্ডগুলোর উপরে টেক্সট যোগ করুন যাতে ব্যবহারকারীরা বুঝতে পারে মেট্রিকগুলো কী নির্দেশ করছে। টুলবারে, টেক্সট আইকনে ক্লিক করুন। ক্যানভাসে একটি বক্স আঁকুন এবং তারপর বক্সের মধ্যে আপনার টেক্সট লিখুন।
আপনার ড্যাশবোর্ডটি দেখতে এইরকম হওয়া উচিত: 
৬. ফিল্টার তৈরি করা
ডেটা স্টুডিও-এর ফিল্টার আপনাকে একটি চার্টে প্রদর্শিত ডেটা পরিমার্জন বা সংকুচিত করতে সাহায্য করে। SQL-এর WHERE স্টেটমেন্টের মতোই, আপনি ক্রাইটেরিয়া বা মানদণ্ড নির্ধারণ করে একটি ফিল্টার সংজ্ঞায়িত করেন। ফিল্টারগুলি আপনার ডেটাসেটের এক বা একাধিক ডাইমেনশনের জন্য একটি নির্দিষ্ট মানের পরিসরকে লক্ষ্য করতে পারে, যেমন ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট তারিখের পরিসরে সীমাবদ্ধ করা। আপনি বিভিন্ন স্তরে ফিল্টার প্রয়োগ করতে পারেন।
- চার্ট-স্তর: ফিল্টারটি শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট চার্টে প্রয়োগ করা হয়।
- গ্রুপ-স্তর: ফিল্টারটি নির্বাচিত চার্টগুলোর একটি গোষ্ঠীর উপর প্রয়োগ করা হয়।
- পৃষ্ঠা-স্তর: সেই পৃষ্ঠার সমস্ত চার্ট ফিল্টার করা হয়েছে।
- রিপোর্ট-স্তর: রিপোর্টের সমস্ত চার্ট ফিল্টার করা হয়েছে।
এখন যেহেতু ড্যাশবোর্ডের মূল অংশটি তৈরি হয়ে গেছে, চলুন একটি ফিল্টার কন্ট্রোল যোগ করি যা দর্শকদের রিপোর্ট পর্যালোচনা করার সময়, সেগুলোর ভিজ্যুয়ালে প্রতিফলিত হওয়ার জন্য এক বা একাধিক এলাকা ইন্টারেক্টিভভাবে বেছে নেওয়ার সুযোগ দেবে।
- ডেটা স্টুডিও মেনুতে ফিল্টার কন্ট্রোলে ক্লিক করুন
২. ফিল্টার কন্ট্রোলটি স্থাপন করতে ড্যাশবোর্ডের ক্যানভাসের মধ্যে ক্লিক করুন, ঠিক যেমনটি আপনি আগে চার্ট যোগ করার সময় করেছিলেন। ৩. ডেটা প্যানেলে ফিল্টার ডাইমেনশনটি 'নেইবারহুড'-এ সেট করা আছে কিনা তা নিশ্চিত করুন, যদি আগে থেকে তা সেট করা না থাকে। ৪. ড্যাশবোর্ডে ফিল্টারটিতে ক্লিক করে সেটি নির্বাচন করুন। তারপর উপরের মেনু বারে থাকা 'অ্যারেঞ্জ' (Arrange) অপশনে ক্লিক করে 'মেক পেজ-লেভেল' (Make page-level ) নির্বাচন করুন। যদি এই অপশনটি নির্বাচনের জন্য উপলব্ধ না থাকে, তাহলে ফিল্টারটি ইতিমধ্যেই পেজ-লেভেলে সেট করা আছে এবং এটি পরিবর্তন করা হলে সেই পৃষ্ঠার সমস্ত চার্ট ফিল্টার করবে।
এর মাধ্যমে, আপনি ব্যবহারের জন্য একটি যথাযথ ড্যাশবোর্ড তৈরি করে ফেললেন!
৭. এটি পরীক্ষা করুন এবং শেয়ার করুন
আপনার ড্যাশবোর্ড পরীক্ষা করা হচ্ছে
এখন যেহেতু ড্যাশবোর্ডটি সম্পূর্ণ হয়েছে, সবকিছু প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ করছে কিনা তা নিশ্চিত করতে চলুন দর্শকের দৃষ্টিকোণ থেকে এটি দেখে নেওয়া যাক।
উপরের ডান কোণায় থাকা ‘ভিউ’- তে ক্লিক করলে, আপনি আপনার দর্শকদের দৃষ্টিকোণ থেকে ড্যাশবোর্ডটি দেখতে পারবেন।
আপনার ড্যাশবোর্ড শেয়ার করা
সবকিছু আপনার পছন্দমতো হয়ে গেলে, আপনি আপনার ড্যাশবোর্ড শেয়ার করার জন্য প্রস্তুত। ডেটা স্টুডিও, গুগল শিটস, ডকস এবং অন্যান্য জি স্যুট প্রোডাক্টে ব্যবহৃত পরিচিত শেয়ারিং ইন্টারফেস ব্যবহার করে ড্যাশবোর্ড শেয়ার করাকে সহজ করে তোলে।
প্রথমে আপনার ড্যাশবোর্ডের নাম পরিবর্তন করে শুরু করুন, যাতে ব্যবহারকারীরা এটি আরও সহজে খুঁজে পেতে পারেন। উপরের বাম কোণে থাকা রিপোর্টের নাম ("Untitled")-এর উপর ক্লিক করুন এবং এর নাম পরিবর্তন করে "San Francisco 311 Requests by Neighborhood" রাখুন।
উপরের ডান কোণায় থাকা শেয়ার বোতামে ক্লিক করলে শেয়ারিং ইন্টারফেসটি খুলবে, যেখানে বেশ কিছু বিকল্প থাকবে। এর মধ্যে রয়েছে ইমেইলের মাধ্যমে নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে শেয়ার করা, ডোমেইনের মাধ্যমে শেয়ার করা, অথবা সকল ব্যবহারকারীর জন্য এটিকে সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ করা। এই শেষ বিকল্পটি বিশেষভাবে উপযোগী যদি আপনি কোনো পাবলিক ওয়েবসাইটে রিপোর্টটি এমবেড করতে চান।
পরবর্তী পদক্ষেপ
গুগল ক্লাউডের বিজনেস ইন্টেলিজেন্স টুলগুলো কীভাবে আপনার প্রয়োজন মেটাতে পারে, সে সম্পর্কে আরও জানতে পেজের উপরে 'ডেটা স্টুডিও' লিখে সার্চ করে অতিরিক্ত কোডল্যাবগুলো দেখে নিন। গুগল ক্লাউডের নতুনতম বিআই টুল, লুকার (Looker ) নিয়ে তৈরি ভবিষ্যৎ কোডল্যাবগুলোর দিকেও নজর রাখুন!
BigQuery BI Engine ব্যবহার করে ১০০ জিবি পর্যন্ত ইন-মেমরি স্টোরেজ কাজে লাগিয়ে আপনি আপনার ড্যাশবোর্ডের গতিও বাড়াতে পারেন। BI Engine হলো একটি দ্রুত, ইন-মেমরি বিশ্লেষণ পরিষেবা যা ব্যবহারকারীদের BigQuery-এর মধ্যে জটিল ডেটা সেটগুলি ইন্টারেক্টিভভাবে অন্বেষণ করতে দেয়, যার কোয়েরি প্রতিক্রিয়া সময় এক সেকেন্ডেরও কম এবং উচ্চ কনকারেন্সি রয়েছে। এটি ডেটা স্টুডিওর সাথে নির্বিঘ্নে সংযুক্ত হয়ে ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণকে ত্বরান্বিত করে, যা আপনার ড্যাশবোর্ডগুলিকে দর্শকদের জন্য আরও শক্তিশালী করে তোলে।