अच्छे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सुविचारित डैशबोर्ड या रिपोर्ट पेश करके व्यावसायिक डेटा साक्षरता को बढ़ावा देते हैं जो त्वरित और अधिक सरल उपभोग के लिए डेटा संपत्ति दिखाते हैं। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने से संगठनों को सकारात्मक परिणाम मिलते हैं। इन लाभों में डेटा उपभोक्ताओं द्वारा डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में सामने से उत्तर देकर पूछे जाने वाले प्रश्नों के समय और लागत को कम करना शामिल है। इसके अतिरिक्त, अच्छे विज़ुअलाइज़ेशन अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव में स्थिरता बढ़ाते हैं और व्यवसाय योजना और संचालन के लिए डेटा उपयोग को प्रोत्साहित करते हैं।
कंपनियों की डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की सर्वोत्तम प्रथाएं उनके कर्मचारियों की डेटा साक्षरता में सुधार कैसे करती हैं और ऊपर उल्लिखित लाभ कैसे प्राप्त करती हैं? सेरेना रॉबर्ट्समोक्सी एनालिटिक्स के सह-संस्थापक और सीओओ ने इस सवाल का जवाब दिया डेटावर्सिटी® एंटरप्राइज एनालिटिक्स ऑनलाइन (ईएओ) घटना।
अपने भाषण में, रॉबर्ट्स ने बताया कि निम्नलिखित डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सर्वोत्तम अभ्यास कैसे करें:
- सबसे महत्वपूर्ण जानकारी पहले रखें
- दृश्य तत्वों को तुरंत सार्थक बनाएं
- विज़ुअलाइज़ेशन को सरल और व्यवस्थित रखें
- उन्हें एकाधिक उपयोग के मामलों को ध्यान में रखते हुए और एक ही दर्शक वर्ग के लिए डिज़ाइन करें
- चार्ट बुद्धिमानी से चुनें
सबसे महत्वपूर्ण जानकारी पहले रखें
सबसे पहले, रॉबर्ट्स ने दिखाया कि उपयोगकर्ताओं को उनकी आवश्यक सबसे महत्वपूर्ण जानकारी तक कैसे आकर्षित किया जाए। उन्होंने परियोजना प्रबंधन सारांश में स्क्रीन के शीर्ष पर सुधार दिखाते हुए प्रदर्शन किया।
सुधारों को लागू करने से पहले और बाद में डैशबोर्ड की तुलना करते समय, रॉबर्ट्स ने दिखाया कि कैसे उन्होंने सबसे महत्वपूर्ण जानकारी रखने के लिए स्क्रीन के शीर्ष को पुनर्व्यवस्थित किया: व्यावसायिक आवश्यकताओं से मेल खाने वाले महत्वपूर्ण KPI। वह स्क्रीन के शीर्ष पर कुल परियोजनाओं, खर्चों और बजट के साथ उस पैसे का उपयोग करने का आदेश देती है, जो परियोजना प्रबंधन की सफलता को राजस्व से जोड़ता है।
एक अन्य उदाहरण में, रॉबर्ट्स ने सुपरस्टोर सेल्स डैशबोर्ड में अपने परिवर्तन दिखाए।
वह व्यावसायिक आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं के अनुसार, KPI को एक अलग क्रम में प्रस्तुत करने के लिए शीर्ष पर पुनर्व्यवस्थित करती है। वह यह देखने के लिए व्यवसाय की जाँच करती है कि क्या उसकी धारणाएँ और उसके द्वारा किए गए परिवर्तन व्यावसायिक तर्क के अनुरूप हैं। रॉबर्ट्स ने कहा, "सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को पहले रखना एक छोटा लेकिन प्रभावशाली बदलाव है।"
दृश्य तत्वों को सार्थक बनाएं
डैशबोर्ड या रिपोर्ट पर प्लेसमेंट की तरह, रंगों या आइकनों का जानबूझकर उपयोग त्वरित, सार्थक जानकारी प्रसारित कर सकता है। किसी व्यक्ति की प्रगति को दर्शाने वाला एक रंगीन चित्र लें:
रॉबर्ट्स ने मौसमी प्रगति दिखाने के लिए दूसरी छवि में रंगों को पुनर्व्यवस्थित किया। उसने पतझड़ के लिए नारंगी, सर्दियों के लिए नीला, वसंत के लिए हरा और गर्मियों के लिए पीले रंग का इस्तेमाल किया, यह दिखाने के लिए कि मौसम के साथ दौड़ने में कितना बदलाव आया।
रंग के जानबूझकर उपयोग की तरह, आइकन उपयोगकर्ताओं को अर्थ को अधिक तेज़ी से संसाधित करने में मदद कर सकते हैं। रॉबर्ट्स ने कंपनी कॉल सेंटर के कार्यकारी अवलोकन डैशबोर्ड में परिवर्तन साझा किए।
प्रत्येक कॉलम में आइकन जोड़ने के बाद, उपयोगकर्ता फ़ोन, चैट, ईमेल और घटना कॉलम की तुलना करता है। रॉबर्ट्स का उदाहरण प्रतीकों की शक्ति को प्रदर्शित करता है; उसने सिफ़ारिश की नाम परियोजना उपयोग करने के लिए आइकन खोजते समय।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को सरल और व्यवस्थित रखें
जब रॉबर्ट्स ने डैशबोर्ड की सादगी और संगठन पर चर्चा की, तो उन्होंने पर्याप्त जानकारी प्रस्तुत करने पर ध्यान केंद्रित किया। उसने कहा:
“जब उपयोगकर्ता डैशबोर्ड को बहुत अधिक देखने के लिए खींचते हैं तो उन्हें परेशान न करें। हालाँकि, डेटा उपभोक्ताओं को उनके पहले और दूसरे सबसे प्रमुख प्रश्नों के उत्तर पाने की सुविधा दें ताकि उन्हें उत्तर पाने और दूसरा अनुरोध सबमिट करने के लिए अतिरिक्त काम न करना पड़े।
वह एक सरल ग्रिड लेआउट की वकालत करती है, जैसा कि प्रोजेक्ट मैनेजमेंट सारांश और सुपरस्टोर सेल्स डैशबोर्ड में सुधारों में दिखाया गया है। रॉबर्ट्स ने यहां तक बताया कि डैशबोर्ड में बदलाव के बाद, विज़ुअलाइज़ेशन को और सरल बनाते हुए, कुछ दृश्यों को दूसरे पृष्ठ पर रखा जा सकता है।
वह उपयोगकर्ताओं को सरल और व्यवस्थित तरीके से प्रत्येक विशेषता का अर्थ बताने के लिए डैशबोर्ड में होवर-ओवर कार्यक्षमता और लेबल का उपयोग करने पर विचार करती है। लेबल करते समय, रॉबर्ट्स ने डेटाबेस के बजाय मानवीय शब्दों का सुझाव दिया, या यदि यह एक बेहतर विकल्प है तो फ़ील्ड शब्दावली शामिल करें।
किसी भी दृश्य सुविधा का उपयोग करते समय, रॉबर्ट्स ने इसे संयम से करने की सलाह दी। उसने जोड़ा:
“हम अपने डैशबोर्ड को अनावश्यक रंगों, रेखाओं या अन्य दृश्यों से भरना नहीं चाहते हैं या उपलब्ध स्थान के हर कोने को सामान से नहीं भरना चाहते हैं। कम अधिक हो सकता है. सफ़ेद स्थान का लाभ उठाएँ।”
एकाधिक उपयोग के मामलों को ध्यान में रखकर और एक ही दर्शक वर्ग के लिए डिज़ाइन करें
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को सही तरीके से प्राप्त करने का अर्थ है इसे व्यवसाय के लिए सरल, व्यवस्थित और प्रासंगिक बनाना। व्यवसाय को रिपोर्ट या डैशबोर्ड का उपयोग करना चाहिए। रॉबर्ट्स ने निम्नलिखित दृष्टिकोण सुझाए:
- संबंधित कहानियों के बारे में सोचकर कई उपयोग के मामलों को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन करें, जिन्हें एक व्यवसायी एक ही डैशबोर्ड या विभिन्न फ़िल्टर के साथ हल कर सकता है। यह दृष्टिकोण समय के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को बनाए रखने और सुधारने को कम बोझिल बनाता है।
- समझें कि कौन से दर्शक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करेंगे और अपने वांछित अनुभव का निर्माण करेंगे। उदाहरण के लिए, सी-सूट किसी उत्पाद प्रबंधक की तुलना में बड़ा चित्र दृश्य चाहेगा। इसलिए, अलग-अलग दर्शकों के लिए एक दृष्टिकोण बनाना मुश्किल हो जाता है जो अलग-अलग अनुभव चाहते हैं। जबकि संदर्भ मायने रखता है, रॉबर्ट्स ने कई दर्शकों के लिए विज़ुअलाइज़ेशन में सब कुछ ठूंसने पर जोर देने की सलाह दी।
- जानें कि एक दर्शक कैसे "डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपभोग और उसके साथ इंटरैक्ट करेगा।" आवश्यकताओं को एकत्रित करते और डिज़ाइन करते समय, रॉबर्ट्स ने पूछा:
- विज़ुअलाइज़ेशन से डेटा के साथ उपयोगकर्ता आगे क्या करेंगे? वे इस डेटा के साथ क्या निर्णय और गतिविधियाँ करेंगे?
- क्या वे देखे गए डेटा को किसी अन्य एप्लिकेशन पर निर्यात करेंगे?
- दर्शक डैशबोर्ड या रिपोर्ट में क्या देखने की उम्मीद करेंगे?
- कोई व्यवसायी कितनी बार इस डैशबोर्ड की जांच करेगा और डेटा के साथ इंटरैक्ट करेगा?
- दर्शकों की प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने और वे क्या चाहते हैं, इसके बारे में अच्छी बातचीत शुरू करने के लिए आवश्यकताएँ एकत्र करने के दौरान एक स्केच के माध्यम से डैशबोर्ड का अनुकरण करें।
चार्ट बुद्धिमानी से चुनें
अपनी प्रस्तुति में, रॉबर्ट्स ने अपने दर्शकों द्वारा अनुरोधित या उन्हें सुझाए गए आम तौर पर उपयोग किए जाने वाले चार्ट पर चर्चा की। उन्होंने निम्नलिखित पर प्रकाश डाला:
- बार चार्ट: बार चार्ट बनाना आसान है, स्पष्ट रूप से एक संदेश भेजता है, और रॉबर्ट्स का "सबसे अच्छा दोस्त" है। उन्होंने एक आयाम में एक मीट्रिक की तुलना करते समय इस डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करने की सलाह दी, जैसे तिमाही दर बिक्री। उन्होंने अपने श्रोताओं को यह भी याद दिलाया कि वे अतिरिक्त प्रभाव के लिए ऊर्ध्वाधर और क्षैतिज के बीच अभिविन्यास को बदल सकते हैं।
- स्टैक्ड बार चार्ट: हालांकि बार चार्ट से निकटता से संबंधित, रॉबर्ट्स कई आयामों में माप प्रदर्शित करने के लिए स्टैक्ड बार चार्ट का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, यह चार्ट त्रैमासिक बिक्री का सबसे अच्छा प्रतिनिधित्व करता है और प्रत्येक क्षेत्र ने काम में कैसे योगदान दिया है।
- पंक्ति चार्ट: रॉबर्ट्स लाइन चार्ट का उपयोग करना पसंद करते हैं जब "यह दर्शाया जाता है कि दिनांक या समय श्रृंखला जैसे समान अनुक्रमिक आयाम में एक मीट्रिक प्रवृत्ति कैसे होती है।" उदाहरण के लिए, एक लाइन चार्ट पिछले 12 महीनों में क्षेत्रीय अवसरों को दिखाएगा।
- संयोजन चार्ट: संयोजन चार्ट बार और लाइन चार्ट दर्शाते हैं और बहुत सारी जानकारी को एक साथ फिट कर सकते हैं। रॉबर्ट्स इस विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग दो या तीन संबंधित मीट्रिक देखने के लिए करते हैं, जैसे आरओआई और रेटिंग की तुलना में मूवी की अवधि।
- डोनट चार्ट: डोनट चार्ट एक ही आयाम में संपूर्ण योगदान को मापते हैं, जैसे क्षेत्र के अनुसार कुल बिक्री।
- स्कैटर चार्ट या स्कैटरप्लॉट: रॉबर्ट्स इस चार्ट का उपयोग करते हैं "जब दो मेट्रिक्स या आउटलेर्स के बीच सहसंबंध की तलाश करते हैं, जैसे कि वर्षा की मात्रा द्वारा हवा में कण पदार्थ का स्तर।"
- क्षेत्र चार्ट: यह विज़ुअलाइज़ेशन "समय के साथ मीट्रिक में बदलाव पर जोर देता है क्योंकि उपयोगकर्ता इसे बार चार्ट की तुलना में आसानी से संसाधित कर सकते हैं।" उदाहरण के लिए, पिछले 20 वर्षों में बिक्री राजस्व दिखाने के लिए एक क्षेत्र चार्ट का उपयोग करें और यह कैसे बढ़ा है।
- बुलेट चार्ट: रॉबर्ट्स "वर्तमान मूल्य, पिछले मूल्य या मूल्य, और लक्ष्य या औसत" देखने के लिए बुलेट चार्ट का उपयोग करने की अनुशंसा करते हैं। उन्होंने कहा कि बिक्री टीमों को यह विज़ुअलाइज़ेशन पसंद है क्योंकि वे पिछले वर्ष से इस वर्ष तक सुधार देख सकते हैं।
- बबल चार्ट: बबल चार्ट एक ही दृश्य में डेटा के कई टुकड़े दिखा सकते हैं क्योंकि आकार और बबल रंग अतिरिक्त जानकारी दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक बबल चार्ट क्षेत्र के अनुसार बिक्री, रंग के अनुसार तिमाही और आकार के अनुसार लाभ दे सकता है।
- फ़नल चार्ट: फ़नल चार्ट कई अलग-अलग चरणों के माध्यम से प्रगति को मापते हैं, जैसे कि प्रत्येक बिक्री चरण में अवसरों की संख्या। उदाहरण के लिए, लीड में फ़नल का एक बड़ा सिरा होता है, जबकि ग्राहक को की गई बिक्री अंत में दिखाई देती है।
- रडार चार्ट: रॉबर्ट्स आकृतियों का उपयोग करके डेटा की कल्पना और तुलना करने के लिए रडार चार्ट का उपयोग करते हैं। उन्होंने एक रडार चार्ट का उपयोग किया जिसमें दर्शाया गया कि विकास टीम के लिए आवंटित बजट ने उच्चतम स्कोर किया, लेकिन मार्केटिंग टीम ने अधिक खर्च किया।
निष्कर्ष
रॉबर्ट्स ने डैशबोर्ड और रिपोर्ट को दर्शकों के लिए अधिक प्रभावशाली और प्रासंगिक बनाने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा और प्रदर्शित किया। उन्होंने डेटा पेशेवरों को उनके लिए काम करने वाली सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाने और विकास के समय को बचाने के लिए उपयोगकर्ता अनुभव के दौरान उन्हें सुसंगत रखने के लिए प्रोत्साहित किया।
मानकों और टेम्पलेट्स का निर्धारण इन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन मानकों को लगातार प्राप्त करने योग्य बनाता है। उन्होंने दृश्य मानकों और टेम्पलेट्स के लिए फीडबैक प्राप्त करने की सिफारिश की ताकि वे उपयोग योग्य हों। उसके डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करके और इन्हें पूरे संगठन में सुसंगत रखकर, व्यवसायी उच्च प्रदर्शन कर सकते हैं डेटा साक्षरता एक नज़र में.
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एंटरप्राइज एनालिटिक्स ऑनलाइन प्रस्तुति का वीडियो यहां दिया गया है:
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/data-visualization-best-practices/
