সাত বছর আগে, যখন আমি প্রথম একটি বেসরকারি বিনিয়োগ কোম্পানিতে যোগদান করি, তখন আমাকে একটি গ্রিনফিল্ড প্রকল্পের জন্য একটি আর্থিক মডেল তৈরি করার দায়িত্ব দেওয়া হয়েছিল। আর্থিক মডেলের ফলাফল এক্সিকিউটিভ এবং শেয়ারহোল্ডারদের কাছে পেশ করা হবে—আমার জন্য প্রথমবারের মতো এমন কিছু করা।
একটি অডিট ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে আসা, আমি একটি বিশদ সারাংশ পৃষ্ঠা তৈরি করেছি যেখানে প্রায় সমস্ত অনুমান, সম্পূর্ণ P&L, ব্যালেন্স শীট এবং নগদ প্রবাহ, প্রতিটি আর্থিক বিবৃতি লাইন আইটেমের জন্য চার্ট এবং গ্রাফ এবং সমস্ত ধরণের ব্যাখ্যা দেখানো হয়েছে। এটি নির্বাহীদের কাছে উপস্থাপন করার সময়, আমি তাদের বিভ্রান্তি অনুভব করতে পারি। তারা সারাংশ পৃষ্ঠায় উপস্থাপিত প্রতিটি তথ্যের পিছনে যুক্তি বোঝার চেষ্টা করেছিল। প্রক্রিয়াটি প্রত্যেকের জন্য অত্যন্ত অদক্ষ এবং সময়সাপেক্ষ বলে প্রমাণিত হয়েছে।
সেই দিন, আমি শিখেছি যে একটি ভাল আর্থিক মডেল হল একটি ভাল আসবাবপত্রের মতো - যদিও ছুতার প্রতিটি বিশদকে নিখুঁত করতে অনেক সময় ব্যয় করে, গ্রাহক শুধুমাত্র চূড়ান্ত পণ্যটি দেখেন এবং প্রশংসা করেন। শুধুমাত্র খুব কম গ্রাহকরা প্রক্রিয়াটি বিস্তারিতভাবে দেখতে চান। এই গ্রাহকরা নিজেরাও এই ধরনের বিবরণের অনুরোধ এবং তদন্ত করার প্রবণতা রাখে। একই আর্থিক মডেল প্রযোজ্য. এমনকি যখন একজন পরামর্শদাতা মডেল এবং বিশ্লেষণ তৈরি করতে অনেক সময় ব্যয় করেন, তখনও আমাদের কাজের মধ্যে থাকা সমস্ত প্রচেষ্টা দেখানোর আকাঙ্ক্ষাকে নিয়ন্ত্রণ করা উচিত। বরং, ব্যবহারকারীদের জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া সহজ করার জন্য আমাদের অতীতের কর্মক্ষমতা এবং ভবিষ্যতের পূর্বাভাসের গুরুত্বপূর্ণ হাইলাইটগুলিতে জোর দেওয়া উচিত৷
ভুল করা এবং সমাধান খোঁজার আমার পেশাদার অভিজ্ঞতা থেকে, আমি আর্থিক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করার কিছু অ্যাক্সেসযোগ্য উপায় চিহ্নিত করেছি যা মডেলগুলিকে বোঝা সহজ করে তুলবে৷
একটি ভাল আর্থিক মডেল তৈরির সূচনা বিন্দু হল নিম্নলিখিত প্রশ্নের উত্তর দিয়ে এর উদ্দেশ্য বোঝা:
আর্থিক মডেলগুলির ধরন এবং জটিলতা "খামের পিছনের" গণনা থেকে জটিল আর্থিক মডেলগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয় যা খুব সুনির্দিষ্টভাবে ভবিষ্যতের কার্যকারিতা, সিনার্জির প্রভাব, স্কেলগুলির অর্থনীতি ইত্যাদি গণনা করে৷ আর্থিক মডেল ব্যবহারকারীদের ধরনও বেশ আলাদা হতে পারে - থেকে এক্সেল গুরু আপনার আর্থিক মডেল বিশ্লেষণ করে ফলাফলগুলি তাদের উর্ধ্বতনদের কাছে উপস্থাপন করতে, অন্যান্য বিভাগের সহকর্মীদের কাছে যাদের আর্থিক পটভূমি নেই। আলবার্তো মিহেলসিক বাজানা তার প্রবন্ধে আর্থিক মডেল তৈরির বিষয়ে টিপস এবং বিস্তারিত দিকনির্দেশনা প্রদান করেছেন উন্নত আর্থিক মডেলিংয়ের সর্বোত্তম অনুশীলন সম্পর্কে এবং বিভিন্ন ধরণের মডেল ব্যাখ্যা করেছেন। আর্থিক মডেলের ব্যবহারকারী কে তা বোঝা মডেলটিকে ব্যবহারকারী-বান্ধব করতে সাহায্য করবে, যা এর চূড়ান্ত লক্ষ্য।
DCF পদ্ধতি ব্যবহার করে অর্থায়ন বা বিনিয়োগ প্রদান, পণ্যের লাইন যোগ বা অপসারণ, নতুন বাজারে প্রবেশ বা আরও সহজভাবে, সম্পদ বা বিনিয়োগের মূল্যায়ন করার সিদ্ধান্ত নিতে আর্থিক মডেলগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, মডেলগুলি কোন ধরনের আর্থিক এবং/অথবা কৌশলগত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় কিন্তু কখনও কখনও স্বল্পমেয়াদী এবং কৌশলগত পদক্ষেপের পরিকল্পনা করতে বা এমনকি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে বা পরিস্থিতিতে কাজের মূলধনের পরিমাণ বোঝার জন্যও ব্যবহৃত হয়। আর্থিক মডেল প্রস্তুতকারী বিশেষজ্ঞের মনে রাখা উচিত যে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী মডেলটি ব্যবহার করে কী অর্জন বা সমাধান করার চেষ্টা করছেন। এই কারণে, আর্থিক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
এখন এটি পরিষ্কার যে কে মডেলটি ব্যবহার করতে যাচ্ছে এবং ব্যবহারকারী এটির সাথে কী অর্জন করতে চায়, পরামর্শদাতাকে বুঝতে হবে যে মডেলটি কীভাবে সাহায্য করতে পারে। আপনার বুঝতে হবে সমালোচনামূলক অনুমানগুলি কী বা কী ফলাফলগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াকে প্রভাবিত করছে। একটি নির্দিষ্ট KPI আছে যা সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ? চূড়ান্ত ফলাফল প্রভাবিত করবে এমন সমালোচনামূলক অনুমান আছে কি? এই বোঝাপড়াটি পরামর্শদাতাকে মডেলের সঠিক অংশগুলির প্রতি ব্যবহারকারীর দৃষ্টি আকর্ষণ করতে সাহায্য করবে, যা ব্যবহারকারীর "সার্চের সময়" বাঁচায় এবং প্রকল্পের একটি সমালোচনামূলক মূল্যায়নের অনুমতি দেয়৷
আর্থিক মডেলটিকে এমনভাবে সংক্ষিপ্ত করার জন্য যা ব্যবহারকারীকে প্রধান অনুমান এবং ফলাফলগুলিতে ফোকাস করতে দেয়, সর্বোত্তম অনুশীলন হল একটি পৃথক সারাংশ পৃষ্ঠা বা ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করা। সারাংশ পৃষ্ঠাটি একটি যৌক্তিক ক্রম প্রস্তাব করা উচিত, যদিও বাক্য এবং অনুচ্ছেদ ব্যবহার করে একটি ব্যাখ্যা প্রদান করে প্রতিবেদন বা মেমো হিসাবে নয়। পাঠককে গাইড করতে এবং কারণ ও প্রভাব বুঝতে সাহায্য করার জন্য অন্যান্য কৌশল প্রয়োগ করা উচিত।
তার বইয়ে ডেটা দিয়ে গল্প বলা , Cole Knaflic বিশদভাবে ব্যাখ্যা করেছেন কিভাবে ভিজ্যুয়াল ক্লুসের সাহায্যে দর্শকদের মনোযোগ আকর্ষণ করা যায়। অন্যান্য কৌশলগুলির মধ্যে, Knaflic চাক্ষুষ উপলব্ধির Gestalt নীতিগুলি ব্যবহার করার পরামর্শ দেয় "যখন এটি সনাক্ত করা যায় যে আমাদের ভিজ্যুয়ালগুলির কোন উপাদানগুলি সংকেত (আমরা যে তথ্যটি যোগাযোগ করতে চাই) এবং কোনটি হতে পারে গোলমাল (বিশৃঙ্খলা)।" 20 শতকের গোড়ার দিকে প্রতিষ্ঠিত, গেস্টল্ট স্কুল অফ সাইকোলজি সর্বপ্রথম "গোষ্ঠীকরণের নীতিগুলি" প্রস্তাব করেছিল - একটি তত্ত্ব যা বোঝায় যে মানুষের মস্তিষ্ক তার পারিপার্শ্বিকতার উপলব্ধি সহজতর করে। বাহ্যিক উদ্দীপনা/বস্তুটি তার উপাদানগুলির সংমিশ্রণের পরিবর্তে সম্পূর্ণরূপে অনুভূত হয়। সারাংশ পৃষ্ঠা তৈরি করার সময় গ্রুপিংয়ের নিম্নলিখিত নীতিগুলি বিবেচনা করা দরকারী:প্রক্সিমিটি, সাদৃশ্য, বন্ধ, সাধারণ ভাগ্য, ধারাবাহিকতা। ক্যামেরন চ্যাপম্যান তার ব্লগ পোস্টে ডিজাইনের Gestalt নীতিগুলি ব্যাখ্যা করে এই নীতিগুলির একটি ভাল ব্যাখ্যা দিয়েছেন৷
আমরা এই নীতিগুলিকে কয়েকটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব (গ্রাফ এবং টেবিলে ব্যবহৃত ডেটা শুধুমাত্র প্রদর্শনের উদ্দেশ্যে):
চার্টটি তার প্রতিযোগীদের সাথে লক্ষ্য কোম্পানির বিক্রয় তুলনা করে। বিক্রয় বিভিন্ন পণ্য বিভাগের উপর ভিত্তি করে গ্রুপ করা হয়. চার্টটি পড়তে এবং বুঝতে সহজ করতে দুটি নীতি ব্যবহার করা হয়েছিল:নৈকট্য এবং মিল।
প্রকৃত এবং পূর্বাভাসিত সংখ্যার মধ্যে সম্পর্ক চিত্রিত করা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য একটি দরকারী টুল হতে পারে। ধারাবাহিকতা এবং সাধারণ ভাগ্য হল Gestalt নীতি যা এই ধরনের সম্পর্ক প্রদর্শন করতে সাহায্য করতে পারে। ধারাবাহিকতার Gestalt নীতি ব্যাখ্যা করে যে "সরল বা বক্ররেখা দ্বারা সংযুক্ত বিন্দুগুলিকে এমনভাবে দেখা যায় যা মসৃণ পথ অনুসরণ করে।"
একটি ড্যাশড লাইন কোম্পানির বিক্রয়ের অনুমান দেখাতে এবং প্রকৃত ঐতিহাসিক সংখ্যা থেকে ভবিষ্যতের বাজেটকে আলাদা করতে ব্যবহার করা হয়েছিল। যদিও লাইনগুলির মধ্যে স্থান রয়েছে, পাঠক এটি সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করে।
সাধারণ ভাগ্যের নীতি বলে যে "লোকেরা এমন জিনিসগুলিকে একত্রিত করবে যেগুলি একই দিকে নির্দেশ করে বা এগিয়ে চলেছে।" এই ক্ষেত্রে, কোম্পানি 50% এবং 55% এর মধ্যে গ্রস প্রফিট মার্জিন রাখতে পরিচালনা করে। বিক্রয় রাজস্ব এবং মোট মুনাফা এইভাবে একই দিকে অগ্রসর হয়. পাঠকের পক্ষে এই ধরনের পারস্পরিক সম্পর্ক উপলব্ধি করা এবং বোঝা সহজ।
বন্ধ করার গেস্টল্ট নীতি অনুসারে, "যদি অন্যথায় সম্পূর্ণ চিত্রে কিছু অনুপস্থিত থাকে," মানুষ মানসিকভাবে এটি যোগ করার প্রবণতা রাখে। নীচের চার্টটি বিগত সময়ের জন্য মোট বিক্রয়ের পরিমাণ, মোট মুনাফা এবং নেট লাভ বোঝা সহজ করে তোলে। যদিও এটি শুধুমাত্র স্থূল মুনাফা এবং নেট লাভের ক্ষেত্রগুলি দেখায়, পাঠক "কল্পনা" করতে পারেন যে বিক্রয় এলাকা চার্ট শূন্য পয়েন্ট থেকে শুরু হয় এবং উপরে চলতে থাকে৷
আর্থিক মডেলে পূর্বাভাসিত ফলাফল বা মূল অনুমান চিত্রিত করার জন্য সর্বদা গ্রাফ এবং চার্ট ব্যবহার করা আবশ্যক নয়। কখনও কখনও (আপনি যা ভাবেন তার চেয়ে বেশি ঘন ঘন), শর্তসাপেক্ষ ফর্ম্যাটিং সহ একটি সাধারণ টেবিল বা এমনকি একটি একক হাইলাইট করা সেল ব্যবহার করা ভাল৷
এই টেবিলগুলি স্থিতিশীলকরণ বছরের জন্য হোটেলের বিক্রয় পরিমাণের একটি সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ প্রদান করে (এই ক্ষেত্রে, অপারেশন শুরু হওয়ার পর থেকে 4 বছর)। সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ দুটি ভেরিয়েবলের উপর নির্মিত:দখল এবং ADR (গড় দৈনিক হার)। ব্যবস্থাপনা লক্ষ্য হল $8m এবং $9m এর মধ্যে বিক্রয় অর্জন করা। লক্ষ্য বিক্রয়ের পরিসংখ্যানের জন্য কেবল একটি রেখা আঁকার মাধ্যমে, পাঠক সহজেই টেবিলের মধ্য দিয়ে নেভিগেট করতে পারে এবং বুঝতে পারে যে এই লক্ষ্যের মূল চালকগুলি কী হওয়া উচিত৷
আর্থিক মডেল এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহজে নেভিগেট এবং বোঝার জন্য চেক করার জন্য কয়েকটি সহজ বাক্স রয়েছে:
এই চার্টগুলি একই সংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে—গত 10 বছরের হোটেল দখলের প্রবণতা—কিন্তু ডানদিকের চার্টে একটি সংশোধিত উল্লম্ব অক্ষ রয়েছে৷ উল্লম্ব অক্ষ 45% এবং 75% এর মধ্যে পরিসীমা প্রদর্শন করে। এই পরিবর্তনের ফলস্বরূপ, চার্টটি 2016 থেকে শুরু করে একটি খাড়া বৃদ্ধি দেখাচ্ছে। প্রকৃতপক্ষে, এই সময়ের মধ্যে বছরের পর বছর বৃদ্ধি 2-3% (যা একটি ভাল ফলাফলও!) 0% অক্ষ বিন্দু অপসারণ করে, ছবিটি কিছুটা বিকৃত হয়। যদি আমরা আরও দায়িত্বশীল বিন্যাস ব্যবহার করি, তাহলে এটা স্পষ্ট হয়ে ওঠে যে প্রবণতাটি "বৃদ্ধির" চেয়ে বেশি "স্থির"। একই কারণে, 3D চার্ট ব্যবহার করা এড়িয়ে চলুন। 3D চার্টের দিকে তাকানো, বিশেষ করে দৃষ্টিকোণ সহ, অনেক সময় ডেটার কয়েকটি সেটের মধ্যে প্রকৃত পারস্পরিক সম্পর্ক দেখা কঠিন করে তোলে।
চার্ট এবং গ্রাফে রঙগুলি অল্প এবং ধারাবাহিকভাবে ব্যবহার করুন। আপনার মনে রাখা উচিত যে চার্টের উদ্দেশ্য একটি নির্দিষ্ট অংশে ব্যবহারকারীর দৃষ্টি আকর্ষণ করা। রংধনু রঙের পুরো বর্ণালী থাকার পরিবর্তে, মূল বার্তা থেকে পটভূমির তথ্য আলাদা করার চেষ্টা করুন। যেমন Knaflic এটি রাখে, "গুরুত্বপূর্ণ জিনিসগুলি হাইলাইট করুন, বিভ্রান্তি দূর করুন এবং তথ্যের একটি স্পষ্ট শ্রেণিবিন্যাস তৈরি করুন"। একই উদ্দেশ্যে একই রঙ এবং বিন্যাস ব্যবহার করা এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়াও গুরুত্বপূর্ণ - যেমন, আপনি যদি একটি কমলা রেখার সাথে ঐতিহাসিক বিক্রয় দেখানোর সিদ্ধান্ত নেন এবং একটি ড্যাশ করা নীল রেখার সাথে অনুমানগুলি দেখান, তাহলে অন্যান্য ডেটা চিত্রিত করার জন্য একই রং ব্যবহার করুন৷ এই নীতিটি নিবন্ধ জুড়ে ব্যবহৃত গ্রাফ তৈরি করার সময় ব্যবহৃত হয়েছিল। ভবিষ্যত অনুমানগুলি একটি ড্যাশড লাইনের সাথে উপস্থাপিত হয়, চার্টে ধূসর রঙে গুরুত্বহীন ডেটা দেওয়া হয় এবং চার্টের ডান অংশে পাঠকদের দৃষ্টি আকর্ষণ করতে কর্পোরেট নীল এবং সবুজ ব্যবহার করা হয়, যখন সমস্ত চার্টের পাঠ্য একই বিন্যাস, আকার, এবং রঙ।
বিবেচনা করুন যে বিভিন্ন রঙের বিভিন্ন সংস্কৃতি এবং পরিস্থিতিতে বিভিন্ন অর্থ রয়েছে। প্রতিষ্ঠানের সংস্কৃতি ভালোভাবে তদন্ত করুন। সম্ভব হলে কর্পোরেট রং ব্যবহার করুন।
আর্থিক মডেলগুলিতে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের সর্বোত্তম অনুশীলনের স্তম্ভ হল তাদের উদ্দেশ্য মাথায় রেখে মডেল এবং গ্রাফ তৈরি করা। কার দ্বারা, কিসের জন্য এবং কিভাবে মডেল এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করা হবে তা বুঝুন। সর্বদা পটভূমিতে অপ্রাসঙ্গিক তথ্য ঠেলে মনে রাখবেন এবং শুধুমাত্র মডেলের গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলিতে জোর দিন। আপনি সঠিক সমস্যাগুলির প্রতি ব্যবহারকারীর দৃষ্টি আকর্ষণ করার জন্য একটি শক্তিশালী টুল তৈরি করতে পারেন এবং তাদের সঠিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে এবং সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে পারেন। এই টুলটি প্রস্তুত করতে কতটা সময় এবং প্রচেষ্টা ব্যয় করা হয়েছে তা দেখানোর চেয়ে প্রক্রিয়াটিকে সঠিক দিকনির্দেশ দেওয়া অনেক ভালো অনুভূতি। এই কারণে, আর্থিক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন কৌশলগুলি ব্যবহার করা গুরুত্বপূর্ণ।