ফাঁকা কলামের পাঠ: ক্রিকেট ডেটা পাইপলাইনে নীরব ব্যর্থতার অর্থনীতি

গত মাসে একটি বিশ্লেষণ ফাইল আমার ল্যাপটপের পর্দায় এলো—নাম ছিল 'Stage-2 Deep Analysis, Cricket Domain'। চায়ের কাপ নামিয়ে ফাইলটি খুললাম। প্রথম প্যারাগ্রাফ পড়তেই বুঝলাম, কিছু একটা বড়ভাবে ভেঙে গেছে। শিরোনাম নেই। সূত্র নেই। এক-বাক্য সারসংক্ষেপ ফাঁকা। খেলোয়াড় চিহ্নিত হয়নি, দল চিহ্নিত হয়নি, ফরম্যাট চিহ্নিত হয়নি। প্রায় প্রতিটি ঘরে একটাই বাক্য—'অপর্যাপ্ত তথ্য, মূল্যায়ন করা সম্ভব নয়।' আমি দশ বছর ধরে ক্রিকেটের ভেতরের অর্থনীতি নিয়ে লিখছি। অসম্পূর্ণ রিপোর্ট, দুর্বল স্কাউটিং নোট, ভুল স্ট্যাটিস্টিক্যাল ইনডেক্স—সবই দেখেছি। কিন্তু এমন একটি বিশ্লেষণ, যেখানে বিশ্লেষণের বিষয়টাই অনুপস্থিত, সেটি নতুন এক ধরনের সংকটের ইঙ্গিত দেয়। এটি বলছে, বিশ্লেষণ শুরু হওয়ার আগেই ডেটা সংগ্রহের স্তরটি ভেঙে পড়েছে। আর ক্রিকেট ব্যবসায়—যেখানে ট্রান্সফার ফি, সম্প্রচার স্বত্ব, ফ্র্যাঞ্চাইজি মূল্যায়ন আর স্পন্সর চুক্তিতে কোটি কোটি টাকা ঘোরে—এই ধরনের নীরব ব্যর্থতাই সবচেয়ে বড় ঝুঁকি। আমি ২০১৮ সালে রাশিয়া বিশ্বকাপের সময় প্রথম বুঝেছিলাম, ডেটা আর চোখের দেখা—এই দুইয়ের টানাপোড়েন কতটা বাস্তব। তখন আমি সদ্য প্রথম বর্ষের ছাত্রী। স্টুডেন্ট প্রেস রুমে আমার সহপাঠীরা 'প্যাশন' আর 'মোমেন্টাম' নিয়ে তর্ক করছিল। আমি চুপচাপ এক্সেল খুলে লুকা মডরিচের প্রগ্রেসিভ পাস গুনতে শুরু করলাম—গ্রুপ পর্বের তিন ম্যাচে ৪৭টি। টুর্নামেন্টের বাকি সব মিডফিল্ডারের সঙ্গে তুলনা করে আমি ৯০০ শব্দের একটি ডেটা বিশ্লেষণ লিখলাম, যেখানে দাবি ছিল মিডফিল্ড নিয়ন্ত্রণের মেট্রিকের ভিত্তিতে ক্রোয়েশিয়া ফাইনালে পৌঁছাবে। সেটি চার হাজার পাঠ পেয়েছিল—আমার পুরো বিভাগের এক মাসের মোট আউটপুটের চেয়ে বেশি। সেই দিন থেকে আমি ম্যাচ রিপোর্ট শুরু করি ন্যারেটিভ দিয়ে নয়, একটি নির্দিষ্ট সংখ্যা দিয়ে। কিন্তু গত মাসের সেই ফাঁকা ফাইল আমাকে নতুন একটা প্রশ্নের সামনে দাঁড় করাল: যদি সংখ্যাটাই না থাকে, তাহলে আমরা কী করি? এই লেখাটি সেই প্রশ্নের উত্তর খোঁজার চেষ্টা—ক্রিকেট ডেটা ব্যবস্থার ভেতরের নীরব ব্যর্থতা, তার অর্থনীতি, আর কেন ব্লকচেইন-ধাঁচের যাচাইযোগ্য লেজার ক্রিকেটের জন্য এখন অপরিহার্য হয়ে উঠছে। ক্রিকেটে ডেটা এখন আর বিলাসিতা নয়, অবকাঠামো। গত এক দশকে খেলাটি যেভাবে পরিবর্তিত হয়েছে, তার কেন্দ্রে রয়েছে তথ্য সংগ্রহ ও প্রক্রিয়াকরণের একটি স্তরভিত্তিক কাঠামো। জাতীয় বোর্ড, ফ্র্যাঞ্চাইজি, সম্প্রচারক—সবাই এখন দুটি ধাপে কাজ করে। প্রথম ধাপ (Stage-1) হলো কাঁচা ম্যাচ ইভেন্ট, স্কোরকার্ড, বল-বাই-বল লগ, পিচ ম্যাপ, ফিল্ডিং প্লেসমেন্ট—এগুলো সংগ্রহ করে তথ্যবিন্দুতে (Information Points) রূপান্তর করা। দ্বিতীয় ধাপ (Stage-2) হলো সেই তথ্যবিন্দু থেকে বিশ্লেষণ, মূল্যায়ন আর সিদ্ধান্ত তৈরি করা। এই দুই স্তরের সম্পর্কটা সহজ। Stage-1 হলো কাঁচামালের সরবরাহ লাইন, Stage-2 হলো কারখানা। সরবরাহ লাইন বন্ধ হয়ে গেলে কারখানা কিছু উৎপাদন করতে পারে না—শুধু ফাঁকা ঘর, 'N/A', আর অসমর্থিত দাবি। গত মাসের ফাইলটি ছিল সেই বন্ধ সরবরাহ লাইনের ছবি। Stage-1 একটি খালি ফলাফল ফেরত দিয়েছে, আর Stage-2 সৎভাবে স্বীকার করেছে যে সে কিছুই বলতে পারে না। আমি এখানে একটি বিষয় স্পষ্ট করতে চাই। Stage-2-এর সেই ফাঁকা ফাইলটি আসলে একটি সৎ ডকুমেন্ট। এটি মিথ্যা তথ্য বানায়নি, অনুমান দাঁড় করায়নি, আত্মবিশ্বাসের ট্যাগ বসায়নি। বরং প্রতিটি মাত্রায় লিখেছে 'অপর্যাপ্ত তথ্য, মূল্যায়ন করা সম্ভব নয়' এবং স্পষ্ট করেছে কী কী ইনপুট থাকলে বিশ্লেষণ সম্ভব হতো। ক্রিকেট-বিশ্লেষণের জগতে এটি বিরল এক ধরনের সততা। কেন বিরল? কারণ বাস্তব জগতে চাপটা উল্টো দিকে কাজ করে। কোনো ক্লাব, কোনো ব্রডকাস্টার, কোনো ফ্যান্টাসি প্ল্যাটফর্ম বিশ্লেষককে বলবে না 'তথ্য না থাকলে চুপ করো।' বরং চাপ আসে আউটপুট দিতে—যেকোনো আউটপুট, তা যত অসমর্থিতই হোক। আর তখনই ঘটে সবচেয়ে বড় ক্ষতি: ফাঁকা ঘর ভরে ওঠে অনুমানে, অনুমান ঢুকে পড়ে সিদ্ধান্তে, সিদ্ধান্ত চলে যায় ডিলারের টেবিলে। আমার অভিজ্ঞতা থেকে বলি। ২০২০ সালের মার্চে, যখন গোটা বিশ্বের খেলা বন্ধ হয়ে গেল, আমি ১৪টি ক্লাবের একটি আর্থিক মডেল বানিয়েছিলাম—খালি স্টেডিয়ামে রাজস্ব ক্ষতির হিসাব। ম্যাচডে আয় গড়ে মোট আয়ের ১৮ শতাংশ, হসপিটালিটি, মার্চেন্ডাইজিং—সব ধরে হিসাব করেছিলাম। বার্সেলোনার মজুরি-রাজস্ব অনুপাত বের করলাম ৭৪ শতাংশ। পাঁচজন সম্পাদককে পাঠালাম, তিনজন পাত্তা দিলেন না, একজন আঞ্চলিক ব্যবসায়িক দৈনিকে ছাপলেন। সেই মডেলের মূল শক্তি ছিল ইনপুট। প্রতিটি সংখ্যার পিছনে একটি সূত্র ছিল। আমি জানতাম কোন ঘরটি অনুমান আর কোনটি যাচাই করা তথ্য। এই আলাদা করার ক্ষমতাটাই বিশ্লেষককে সাংবাদিক থেকে আলাদা করে। গত মাসের ফাঁকা ফাইলে সেই শক্তি ছিল, কিন্তু বিষয়বস্তু ছিল না—যেমন একটি নিখুঁত খালি স্প্রেডশিট, যার সূত্রগুলো ঠিক আছে কিন্তু ঘরগুলো খালি। এখানেই ক্রিকেট আর ব্লকচেইন-প্রযুক্তির সংযোগটি প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে। ডেটা পাইপলাইনের মূল সমস্যা বিশ্বাসের। আমরা জানি না, একটি স্কোরকার্ডের কোনো সংখ্যা কোথা থেকে এসেছে, কে সেটি লিখেছে, কে সেটি পরিবর্তন করেছে, আর কে সেটি যাচাই করেছে। যদি প্রতিটি তথ্যবিন্দু একটি অপরিবর্তনীয়, সময়-চিহ্নিত, যাচাইযোগ্য লেজারে লেখা থাকত—তাহলে খালি ইনপুট আর অনুমানের মধ্যে পার্থক্য কেউ লুকাতে পারত না। ভাবুন তো, একটি ক্রিকেট ম্যাচের প্রতিটি বল, প্রতিটি রান, প্রতিটি ফিল্ডিং পরিবর্তন, প্রতিটি ডিআরএস রিভিউ যদি একটি ওপেন, যাচাইযোগ্য লেজারে লিপিবদ্ধ হয়—কেউ তা পেছনে ফিরে বদলাতে পারবে না। একটি প্লেয়ার-ভ্যালুয়েশন মডেল যদি বলে কোন খেলোয়াড়ের গোল-প্রতি-৯০ কীভাবে হিসাব করা হয়েছে, তাহলে সেই মডেলের প্রতিটি ইনপুট আলাদাভাবে যাচাই করা যাবে। আর যদি কোনো ঘর খালি থাকে, তাহলে পুরো সিদ্ধান্তটাই বাতিল, কোনো অনুমান দিয়ে ভরা যাবে না। এখানে একটি কঠিন সত্য আছে। স্প্রেডশিট হারিয়ে যায়নি। সেটি স্ক্রিনে চলে গেছে। আমরা এখন যাকে 'ড্যাশবোর্ড' বলি, সেটি আসলে একটি স্প্রেডশিট, যার ঘরগুলো লাইভ। এবং লাইভ হওয়ার সুবিধা হলো গতি, অসুবিধা হলো স্বচ্ছতার অভাব। একটি খালি ঘর একটি ভরা ঘরের মতো দেখতে হয়ে যায়, যদি না আপনি সরাসরি ডেটার উৎস যাচাই করেন। আমি ব্যক্তিগতভাবে একটি 'সোর্স রিডান্ড্যান্সি প্রোটোকল' মেনে চলি—প্রতিটি বড় গল্পের জন্য অন্তত তিনটি স্বতন্ত্র ডেটা-ধারা দরকার, তারপর একটি বাক্য লিখি। ২০২২ সালের কাতার বিশ্বকাপে এই অভ্যাস আমাকে বাঁচিয়েছিল। প্রকাশনার ৪৮ ঘণ্টা আগে আমার মূল সূত্র—একজন স্টেডিয়াম নির্মাণকর্মী—পাল্টে গেলেন, প্রতিশোধের ভয়ে। আমার বিকল্প কেউ ছিল না। আমি গল্পটি বাদ দিলাম না। বরং ফিফার নিজস্ব সাসটেইনেবিলিটি রিপোর্টকে তিনটি এনজিও ডেটাসেটের সঙ্গে মিলিয়ে, চুক্তি ভঙ্গের একটি টাইমলাইন বানিয়ে, ডেডলাইনে ২২০০ শব্দের একটি তদন্ত লিখলাম। সেটি আমার প্রথম জাতীয়ভাবে সিন্ডিকেট হওয়া লেখা। শিক্ষাটি স্পষ্ট ছিল: যে সূত্র উধাও হয়, সে এমন এক সারি প্রশ্ন রেখে যায় যা আপনার করা উচিত ছিল। আর ডেটার ক্ষেত্রে এই নীতিটাই খাটে। যদি কোনো তথ্যবিন্দু উধাও হয়, তাহলে সেই শূন্যতা নিজেই একটি তথ্য। গত মাসের ফাইলে ৪৭টি তথ্যবিন্দুর জায়গায় ছিল শূন্য। এবং সেই শূন্যই আমাকে বলল সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কথাটি: পাইপলাইনের সমস্যাটি বিশ্লেষণের নয়, সংগ্রহের। এই সংগ্রহ-স্তরের ব্যর্থতার একটি বাস্তব অর্থনীতি আছে। ধরুন, একটি ফ্র্যাঞ্চাইজি একটি খেলোয়াড় কিনতে চায়। তার স্কাউটিং রিপোর্ট Stage-1 থেকে আসে। যদি Stage-1 খালি থাকে, তাহলে সিদ্ধান্তটি চলে যায় চোখের দেখায়—কয়েকটি হাইলাইট, একটি ভালো ইনিংস, একটি এজেন্টের সুপারিশ। এবং আমরা জানি, চোখের দেখা কীভাবে প্রতারিত হয়। ২০২৪ সালের জানুয়ারিতে আমি একটি বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের ক্লাবে জুনিয়র ফাইন্যান্স অ্যানালিস্ট ছিলাম। বোর্ড একটি ৩১ বছরের বিদেশি স্ট্রাইকারকে বার্ষিক ১ লাখ ৮০ হাজার ডলারে কিনতে চাইল। আমি হিসাব কষলাম: তার গোল-প্রতি-৯০ দুই মৌসুমে ৪০ শতাংশ কমেছে, আর চুক্তিটি লিগের বেতন-সীমা ৮ শতাংশ ভেঙে দেবে। আমি একটি দেশীয় বিকল্প প্রস্তাব করলাম—২৪ বছর বয়সী, গোল-প্রতি-৯০ ০.৬৭ বনাম লক্ষ্য খেলোয়াড়ের ০.৪২, খরচ মাত্র ৬০ শতাংশ। বোর্ড ২০ মিনিটে আমার সুপারিশ অনুমোদন করল। এই সিদ্ধান্ত সম্ভব হয়েছিল কারণ আমার ইনপুট শূন্য ছিল না। প্রতিটি সংখ্যার পিছনে ছিল একটি যাচাইযোগ্য সূত্র। এখন ভাবুন উল্টোটা। যদি সেই স্কাউটিং ডেটা ফাঁকা হতো? তাহলে সিদ্ধান্ত হতো কিসের ভিত্তিতে? সম্ভবত একটি ইনস্টাগ্রাম রিল, একটি এজেন্টের ফোন কল, আর বোর্ড সদস্যের 'আমার মনে হয়'। ক্রিকেটে ট্রান্সফার উইন্ডো কোনো বাজার নয়। এটি আইনজীবীদের নিয়ে একটি কাউন্টডাউন ঘড়ি। এই ঘড়ির প্রতিটি টিক শূন্য ডেটায় ভর করলে, লিগের প্রতিযোগিতামূলক ভারসাম্যটাই ভেঙে পড়ে। আমি ২০১৮ সালে দৈনিক স্টারের রিপোর্টার হিসেবে উদীয়মান তারকা সৌম্য সরকারের সাক্ষাৎকার নিয়েছিলাম, যা পরে প্রথম আলোতে পুনঃপ্রকাশিত হয়। সেই অভিজ্ঞতা আমাকে শিখিয়েছিল, একজন খেলোয়াড়ের গল্প শুধু তার ব্যাটিং স্ট্যাটে থাকে না—সেটি তার প্রস্তুতি, তার ফিটনেস, তার ম্যাচ-পূর্ব রুটিনে থাকে। কিন্তু এই রুটিনের ডেটা কে সংগ্রহ করে? কেউ নয়। এবং ঠিক সেখানেই ফাঁকা ঘর জন্ম নেয়। এখন আমি আমার সবচেয়ে বিতর্কিত দৃষ্টিভঙ্গিতে আসি, যা আমি গত কয়েক বছরে ধীরে ধীরে গড়ে তুলেছি। ডেটা বিশ্লেষকরা এখন ড্রেসিং রুমে ঢুকে পড়েছেন, এবং তাদের সিদ্ধান্ত প্রায়ই ম্যাচের প্রকৃত ছন্দ থেকে বিচ্ছিন্ন। একটি অ্যালগরিদম জানে কোন বলটি ছুড়লে ওয়াইড হবে, কিন্তু সে জানে না আজকের বোলারের কাঁধে কী ব্যথা, তার মনোবল কোথায়। আমি একসময় ভাবতাম ফুটবল আবেগে চলে। তারপর তার স্প্রেডশিট দেখলাম। কিন্তু শুধু স্প্রেডশিট দেখলেই ভুল হয়। যদি ডেটা খালি থাকে—অথবা ডেটা সঠিকভাবে সংগ্রহ না হয়—তাহলে বিশ্লেষক নিজের অজান্তেই একটি মিথ্যা আত্মবিশ্বাস তৈরি করেন। তিনি সংখ্যার পিছনে লুকিয়ে থাকা শূন্যতা দেখতে পান না। এখানেই ইনজুরি ও প্রত্যাবর্তনের প্রশ্নটি জড়িয়ে যায়। এসিএল ইনজুরি থেকে তাড়াহুড়ো করে ফেরা খেলোয়াড়দের দ্বিতীয় অধ্যায় নষ্ট করে দিচ্ছে—এটি আমার দীর্ঘদিনের পর্যবেক্ষণ। কিন্তু সমস্যাটি শুধু শারীরিক নয়। মানসিক বাধাটি শরীরের চেয়ে শক্ত। একজন খেলোয়াড় ফিরে আসেন, তার গতি মেট্রিক আগের মতোই দেখায়, কিন্তু তার 'ডিসিশন-টাইম'—বলের প্রতি তার প্রতিক্রিয়ার গতি—পিছিয়ে থাকে। কিন্তু এই 'ডিসিশন-টাইম' মেট্রিক কোথায়? প্রায় সব জায়গায় ফাঁকা। কারণ এটি সংগ্রহ করা কঠিন, এবং সহজ মেট্রিকের চেয়ে কম লোভনীয়। ফলে কোচরা গতি দেখে সিদ্ধান্ত নেন, আর খেলোয়াড় দ্বিতীয়বার ইনজুরিতে পড়েন। চূড়ান্ত রিপোর্টের চেয়ে আমি বেশি শিখেছি অনুপস্থিত কলামগুলো থেকে। এই অনুপস্থিত কলামগুলোর অর্থনৈতিক মূল্য অস্বীকার করা কঠিন। একটি সম্প্রচারক একটি প্লেয়ার-ট্র্যাকিং সিস্টেমে কোটিপতি বিনিয়োগ করেন, কিন্তু যে ডেটা-হাইজিন, যাচাই আর প্রামাণ্যতার ব্যবস্থা ছাড়া সেই সিস্টেম অর্থহীন হয়ে পড়ে, সেখানে বিনিয়োগ প্রায় শূন্য। আমরা গাড়ি কিনি, কিন্তু তেল দিতে ভুলে যাই। ব্লকচেইন-ভিত্তিক ডেটা প্রামাণ্যতা এখানে একটি বাস্তব সমাধান হতে পারে, যদি সেটি সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হয়। প্রতিটি তথ্যবিন্দুর একটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক স্বাক্ষর থাকলে, কেউ পেছনে ফিরে তার মান বদলাতে পারবে না। একটি খালি ইনপুট লেজারে স্পষ্ট দেখাবে—সেখানে কিছু নেই, এবং কেউ সেটি লুকাতে পারবে না। এটি ক্রিকেটের জন্য কেন গুরুত্বপূর্ণ? কারণ ক্রিকেট এখন একটি আন্তর্জাতিক পুঁজির বাজার। আইপিএলের ফ্র্যাঞ্চাইজি মূল্যায়ন, বিদেশি লিগে খেলোয়াড়দের অংশগ্রহণ, স্পন্সরশিপ চুক্তি, ফ্যান টোকেন—সবকিছুর কেন্দ্রে রয়েছে ডেটা। যদি সেই ডেটা যাচাইযোগ্য না হয়, তাহলে পুরো বাজারের মূল্য নির্ধারণ একটি অনুমানের ওপর দাঁড়িয়ে থাকে। আমি এখন একটি প্রশ্ন তুলতে চাই, যা হয়তো অনেকের অস্বস্তিকর লাগবে। আমরা এত বিনিয়োগ করছি ডেটা বিশ্লেষণে, কিন্তু কত বিনিয়োগ করছি ডেটার সত্যতা রক্ষায়? কত ক্লাবের একটি স্বতন্ত্র 'ডেটা অডিট' দল আছে, যারা যাচাই করে প্রতিটি তথ্যবিন্দু কোথা থেকে এসেছে? আমার অভিজ্ঞতায় উত্তর—প্রায় শূন্য। এখানেই আমার গল্পের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পাঠটি লুকিয়ে আছে। আমি ২০১৮ সালে একটি সংখ্যা দিয়ে শুরু করেছিলাম—মডরিচের ৪৭টি প্রগ্রেসিভ পাস। সেই সংখ্যা সত্য ছিল, কারণ আমি নিজে গুনেছিলাম। কিন্তু আজকের ক্রিকেটে সেই গোনার ভূমিকা ক্রমশ সরে যাচ্ছে একটি স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইনের কাছে, যার ভেতরের ব্যর্থতা আমরা দেখতে পাই না, যতক্ষণ না একটি ফাইল ফাঁকা ফিরে আসে। আমি এই লেখাটি লিখছি একটি নির্দিষ্ট কারণে। গত মাসের ফাইলটি আমার কাছে ছিল এক ধরনের সতর্কবার্তা। এটি আমাকে দেখিয়েছে, ক্রিকেট ডেটা ব্যবস্থার সবচেয়ে বড় দুর্বলতা বাইরে থেকে আসে না—এটি ভেতরে, সংগ্রহের স্তরে, নীরব ব্যর্থতার মধ্যেই তৈরি হয়। এবং সেই ব্যর্থতা সবচেয়ে বেশি ক্ষতি করে যখন কেউ সেটি স্বীকার করতে চায় না। এখন প্রশ্ন হলো, একটি ফাঁকা ইনপুট আমরা কীভাবে মোকাবেলা করব? আমার প্রস্তাব তিন স্তরের। প্রথমত, প্রতিটি ডেটা পাইপলাইনে একটি 'ন্যূনতম তথ্যবিন্দু থ্রেশহোল্ড' থাকা উচিত। যদি কোনো ফাইল সেই থ্রেশহোল্ডের নিচে নামে, তাহলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেটি বাতিল হবে, বিশ্লেষণে যাবে না। দ্বিতীয়ত, প্রতিটি সংখ্যার একটি উৎস-চিহ্ন থাকা উচিত। কোনটি যাচাই করা তথ্য, কোনটি অনুমান—এই পার্থক্য স্পষ্টভাবে দৃশ্যমান হতে হবে। একটি খালি ঘর আর একটি অনুমান-ভরা ঘর দেখতে এক রকম হওয়া উচিত নয়। তৃতীয়ত, বিশ্লেষককে সততার সঙ্গে 'আমি জানি না' বলার অধিকার দিতে হবে। ক্রিকেট সংস্কৃতিতে এটি এখনো দুর্বলতা হিসেবে দেখা হয়। কিন্তু একজন বিশ্লেষক যদি খালি ডেটার ওপর জোর করে একটি গল্প দাঁড় করান, সেটি বিশ্লেষণ নয়—সেটি কল্পকাহিনি। আমি জানি, এই প্রস্তাবগুলো শুনতে সাদামাটা। কিন্তু ক্রিকেট ব্যবসার বাস্তবতায় এগুলো বিপ্লবের মতো। কারণ একটি লিগ, একটি ক্লাব, একটি সম্প্রচারক—সবাই এখন 'বিগ ডেটা' নিয়ে কথা বলে, কিন্তু কেউ 'বিগ ভেরিফিকেশন' নিয়ে কথা বলে না। অথচ বাজারটি ঠিক সেই যাচাইয়ের ওপর দাঁড়িয়ে আছে। আমার দশ বছরের পর্যবেক্ষণে একটি প্যাটার্ন স্পষ্ট। যে সংস্থাগুলো ডেটা-হাইজিনে বিনিয়োগ করে, তারা ধীরে ধীরে কিন্তু স্থিরভাবে এগিয়ে যায়। যে সংস্থাগুলো শুধু বিশ্লেষণের চাকচিক্যে বিনিয়োগ করে, তারা দ্রুত লাফ দেয় কিন্তু বারবার ফিরে পড়ে। কারণ তাদের ভিত্তি যাচাই করা নয়, অনুমান করা। এখন আমি একটি ভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে ভাবতে চাই। অনেকেই বলবেন, খালি ডেটা একটি প্রান্তিক সমস্যা, বড় দলগুলোর কাছে সব ডেটা আছে। আমি এই দাবিকে চ্যালেঞ্জ করি। আমার অভিজ্ঞতায় বড় দলগুলোও একই সমস্যায় ভোগে—শুধু তারা সেটি ঢাকতে ভালো। তাদের ড্যাশবোর্ড সুন্দর, কিন্তু পেছনের ঘরগুলো সমানভাবে ফাঁকা থাকতে পারে। উদাহরণ দিই। একটি বড় ফ্র্যাঞ্চাইজি একটি খেলোয়াড়ের 'ফিনিশিং অ্যাবিলিটি' মেট্রিক দেখায় চমৎকার। কিন্তু সেই মেট্রিক কীভাবে হিসাব করা হয়েছে? সম্ভবত শেষ পাঁচ ওভারে তার স্ট্রাইক রেট। এই সংখ্যাটি যদি বাদ দিয়ে দেন সেই ম্যাচগুলোর যেখানে দল ইতিমধ্যেই হেরে গেছে, তাহলে ছবিটি উল্টে যায়। অথচ সেই প্রেক্ষাপট—ম্যাচের অবস্থা—প্রায়ই ফাঁকা ঘর হয়ে থাকে। এই প্রেক্ষাপট-হীন ডেটার ফলাফল হলো ভুল মূল্যায়ন। একজন খেলোয়াড় কোটিতে বিক্রি হন, তারপর একটি মৌসুমেই বোঝা যায় সংখ্যাটি বিভ্রান্তিকর ছিল। এর দায় কে নেবে? বিশ্লেষক? অথবা সেই সিস্টেম, যেটি তাকে প্রেক্ষাপট ছাড়াই একটি সংখ্যা দিয়েছিল? আমি মনে করি, এই প্রশ্নের উত্তর ক্রিকেটের ভবিষ্যৎ নির্ধারণ করবে। খেলাটি যদি একটি পুঁজির বাজারে পরিণত হয়—এবং সেটি ইতিমধ্যেই হয়ে গেছে—তাহলে তার নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাও ততটাই পরিশীলিত হতে হবে, যতটা একটি আর্থিক বাজারের। এবং একটি আর্থিক বাজারের প্রথম নিয়ম হলো: যাচাই না করে কিছু বিশ্বাস করা যায় না। এই জায়গায় ব্লকচেইনের ধারণাটি ক্রিকেটের জন্য আকর্ষণীয়। ভাবুন, একটি খেলোয়াড়ের সম্পূর্ণ কর্মজীবন-ডেটা একটি অনুমতি-ভিত্তিক লেজারে লেখা, যেখানে ক্লাব, বোর্ড আর লিগ—সবাই দেখতে পারে কিন্তু কেউ বদলাতে পারে না। একটি ট্রান্সফার চুক্তি একটি স্মার্ট কন্ট্র্যাক্টে সিলমোহর হয়ে যাক, যেখানে পেমেন্ট নির্ভর করে যাচাইযোগ্য পারফরম্যান্স ডেটার ওপর। এটি কল্পবিজ্ঞান শোনাতে পারে, কিন্তু এর মূল ধারণাটি সহজ এবং বাস্তব: স্বচ্ছতা এবং অপরিবর্তনীয়তা। যদি একটি ডেটা-সিস্টেম এই দুই গুণ অর্জন করে, তাহলে গত মাসের মতো একটি খালি ফাইল কখনো গোপনে থাকবে না। সেটি একটি সতর্কবার্তা হয়ে জ্বলজ্বল করবে, আর কেউ অনুমান দিয়ে সেটি ভরতে পারবে না। এখন আমি একটি স্বীকারোক্তি দিই। গত মাসের ফাইলটি প্রথমে আমাকে বিরক্ত করেছিল। আমি ভেবেছিলাম, এটি নিছক একটি প্রক্রিয়া-ব্যর্থতা। কিন্তু গভীরে ভাবলে বুঝলাম, এটি ক্রিকেট-বিশ্লেষণের একটি নিখুঁত রূপক। আমরা এমন একটি যুগে বাস করি, যেখানে উত্তর সহজে পাওয়া যায়—কিন্তু প্রশ্নটি সঠিকভাবে করা হয় না। একটি খালি ফাইল আমাকে শিখিয়েছে, সঠিক প্রশ্নটি হলো 'আমি কী জানি?' নয়। সঠিক প্রশ্নটি হলো 'আমি কী জানি না, এবং সেটি আমি স্বীকার করছি কি না?' ক্রিকেট ব্যবসার প্রতিটি সিদ্ধান্ত—একটি ড্রাফট পিক, একটি স্পন্সরশিপ, একটি সম্প্রচার চুক্তি—এই প্রশ্নের ওপর নির্ভর করে। আমি যখন ২০২০ সালে খালি স্টেডিয়ামের আর্থিক মডেল বানাচ্ছিলাম, তখন আমি জানতাম কোন সংখ্যাগুলো অনুমান আর কোনগুলো তথ্য। আমি সেটি স্পষ্টভাবে লিখেছিলাম। সম্ভবত সেজন্যই সেই কলামটি ছাপা হয়েছিল—কারণ সম্পাদক বুঝেছিলেন, আমি ভান করছি না। এই সততাই বিশ্লেষকের সবচেয়ে বড় সম্পদ। একটি ভুল ডেটার চেয়ে বিপজ্জনক হলো একটি ফাঁকা ডেটা, যা ভরাট বলে চালিয়ে দেওয়া হয়। কারণ ভুল ডেটা ধরা পড়ে, কিন্তু ভরাট ডেটা একটি সম্পূর্ণ সিদ্ধান্ত-শৃঙ্খলে ঢুকে পড়ে এবং বছরের পর বছর বেঁচে থাকে। এখন আমার শেষ পর্যবেক্ষণটি। ক্রিকেট জগৎ দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে। নতুন লিগ, নতুন ফরম্যাট, নতুন বাজার—সব দিকেই সম্প্রসারণ। এই সম্প্রসারণের প্রতিটি ধাপে ডেটার ওপর নির্ভরতা বাড়ছে। কিন্তু ডেটার গুণমান নিয়ে আলোচনা এখনো প্রান্তে পড়ে আছে। আমি মনে করি, পরবর্তী পাঁচ বছরে ক্রিকেটের সবচেয়ে বড় প্রতিযোগিতা মাঠে হবে না। সেটি হবে ডেটার নির্ভরযোগ্যতা নিয়ে। যে লিগ, যে বোর্ড, যে ফ্র্যাঞ্চাইজি যাচাইযোগ্য ডেটার একটি ব্যবস্থা গড়ে তুলতে পারবে, সে অন্যদের চেয়ে দ্রুত এবং নিরাপদে সিদ্ধান্ত নিতে পারবে। এবং যারা সেটি করতে পারবে না, তাদের জন্য অপেক্ষা করছে আরও অনেক খালি ফাইল—আরও অনেক 'N/A', আরও অনেক অসমর্থিত অনুমান, যা কোনো এক ডেডলাইনের রাতে একটি ভুল সিদ্ধান্তে পরিণত হবে। আমি একটি প্রশ্ন দিয়ে শেষ করি। আপনি যখন পরেরবার একটি সুন্দর ড্যাশবোর্ড দেখবেন, যেখানে প্রতিটি সংখ্যা নিখুঁতভাবে সাজানো, তখন জিজ্ঞেস করুন: এই সংখ্যাগুলো কোথা থেকে এলো? কে সেগুলো যাচাই করেছে? আর কোন ঘরগুলো নীরবে খালি পড়ে আছে? কারণ চূড়ান্ত রিপোর্ট আপনার যা দেখায়, তার চেয়ে বেশি সত্য প্রায়ই লুকিয়ে থাকে সেই কলামগুলোতে, যা কেউ পূরণ করেনি।