डेटा कथाकथन

परिचय

आप कैसे आपके पास मौजूद विभिन्न डेटा बिंदुओं को संदर्भित कर सकते हैं या उन्हें महत्व दे सकते हैं? डेटा कथाकथन का अभ्यास डेटा को समन्वित कथा के रूप में पुनः कल्पना करता है, ताकि यहां तक कि स्थिर संख्याएं भी एक दृष्टिकोण अपना सकें और समर्थन व्यक्त कर सकें। हमारा डेटा कथाकथन प्रस्तुतिकरण संख्याओं के पीछे के केंद्रीय संदेश को बढ़ाने के लिए विशेष प्रकार के दृश्यीकरणों का एक अद्वितीय संग्रह साझा करता है। प्रत्येक डिजाइन के कथा संचालन कोण – चाहे वह समय के साथ परिवर्तन को चित्रित करने के लिए हो, रैंक और तह, विभिन्नता के प्रसार, संबंध और कनेक्शन, या योगदान करने वाले तत्व – द्वारा वर्गीकृत, ये सर्जनात्मक स्लाइड्स पारंपरिक रूप से मात्रात्मक तर्क को गुणात्मक इनपुट के साथ पूरक करते हैं, सांख्यिक जटिलता को डिकोड करते हैं, और आपके इरादा किए गए दर्शकों को जानकारी को अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल तरीके से समझने का तरीका प्रदान करते हैं।

प्रभावी डेटा कथा संचालन व्यापार दृष्टि को तेज करने के लिए आवश्यक सूक्ष्म अवलोकनों को उजागर करता है। यह टीमों और संगठनों के रणनीतिक ध्यान की सेवा के लिए बड़े पूलों के विश्लेषण को डिकोड करता है। डेटा की सुलभ सप्लाई टीम के सदस्यों से अधिक लोकतांत्रिक भागीदारी को सक्षम करती है जो अंततः बेहतर सूचित निर्णयों को उत्पन्न करती है।

download

Download 14 out of 28 slides

Microsoft PowerPoint Download in other language

Enter your email business to download and customize this presentation for free

Download

OR

Not for commercial use

OR

file_save

Download full presentation

डेटा कथाकथन

+39 more templates per quarter

$117

Quarterly

Subscribe

Commercial use allowed. View other plans

समय के साथ परिवर्तन

समानुपातिक क्षेत्रफल चार्ट के एक सर्जनात्मक पुनरावृत्ति में, विभिन्न डेटा कारक एक केंद्रीय बिंदु के चारों ओर समूहित किए जाते हैं।वर्तमान और भविष्य की स्थितियां एक जुड़े हुए फ्रेम में प्रदर्शित की जाती हैं जो पूर्वानुमान और अनुकूलन के लिए प्रेरित करती हैं। विभिन्न छायाओं या आकारों में तत्वों के अंतर्क्रिया से यह संदेश दिया जाता है कि कुछ बल बढ़ सकते हैं जबकि अन्य कमजोर हो सकते हैं। इस परिणामस्वरूप, दर्शक इन चालकों की आपेक्षिक गति की तुलना तेजी से कर सकते हैं और रणनीतिक प्रतिक्रियाओं को प्राथमिकता दे सकते हैं। क्योंकि डिजाइन प्रत्येक कारक को इस तरह दिखाता है जो उसकी पथ पर बल देता है, यह टीमों को कारण और प्रभाव के बारे में गहरे प्रश्न पूछने के लिए प्रेरित करता है।

पहले-बाद की तुलना यह दिखा सकती है कि नई प्रक्रियाओं या सिस्टमों के बाद कुछ मापदंड कैसे बदलते हैं। दो समय अवधियों को एक साथ व्यवस्थित करके, लेआउट एक स्पष्ट समय-आधारित तुलना प्रदान करता है जो साधारण सारणीय डेटा से परे होता है। यह संरचना नतीजों की निगरानी के महत्व को महसूस कराती है, लेकिन यह भी कैसे सहायक विवरण उन नतीजों का समर्थन करने के लिए विकसित हो सकते हैं। ऐसी प्रगति की प्रदर्शन – या उसकी कमी – संसाधन तैनाती, प्रशिक्षण की आवश्यकताओं, या संगठन में सांस्कृतिक परिवर्तनों के बारे में चर्चाएं उत्तेजित कर सकती है। जैसे जैसे अतीत और वर्तमान के बीच विचलन स्पष्ट होता है, टीमों को यह सवाल करने के लिए मार्गदर्शित किया जाता है कि क्या परिवर्तनों को पर्याप्त रूप से संस्थागत किया गया है और क्या अनुसरण कदम आवश्यक हो सकते हैं।

एकल चाप के साथ भी कई समय बिंदुओं को स्थानांतरित किया जा सकता है जो अनावश्यक विवरण के बिना व्यापक पथों को प्रदर्शित करता है।यह डिज़ाइन चुनाव परिवर्तन को एक सतत धारा के रूप में देखने की अवधारणा को मजबूत करता है, न कि एक असंबद्ध स्नैपशॉट की श्रृंखला के रूप में। और वास्तविक अंतर्दृष्टि विशिष्ट डेटा बिंदुओं से नहीं, बल्कि तुलनात्मक दृष्टिकोण से उभरती है।

जब एक साथ कई प्रस्तावों या विचार क्षेत्रों की निगरानी की जरूरत होती है, जिनमें से प्रत्येक का अपना विकास या पतन पैटर्न होता है, तो ढलान चार्ट विशेष रूप से उपयोगी होता है। चार्ट सटीक संख्यात्मक मात्राओं पर सामान्य फिक्सेशन को त्यागता है, और इसके बजाय प्रत्येक धारा के मुख्य चेकपॉइंट्स के बीच सापेक्ष गति पर जोर देता है। इसके अलावा, इसका संक्रामक स्वभाव स्टेकहोल्डर्स को अगले पिवट या अवसर पर विचार करने के लिए प्रेरित करता है।

विन-लॉस स्पार्कलाइन यह संकेत देता है कि प्रदर्शन स्थिर नहीं होता, और मौसमी पैटर्न के कारण उतार-चढ़ाव हो सकते हैं। यह संरचना उभरते हुए रुझानों की पहचान में मदद करती है, और यह जांचती है कि क्या वे निरंतर विकास, अनियमित उछाल, या अचानक गिरावट हैं। टाइमलाइन को मैट्रिक्स-समान रूप में व्यवस्थित करके, किसी भी दिए गए समय पर विभिन्न श्रेणियों की तुलना कैसे होती है, इसे तुरंत देखा जा सकता है, जिससे संभावित सहसंबंध या विसंगतियों को खोजना आसान हो जाता है।

रैंकिंग और टियर

तुलनात्मक स्थिति पर आधारित कहानी सुनाने का एक कोण यह दिखाता है कि टियर-आधारित डेटा संगठन कैसे पैटर्न और प्राथमिकताएं प्रकट कर सकता है जो अन्यथा छिपी रह सकती हैं।उदाहरण के लिए, अनुक्रम चार्ट मुख्य रूप से डेटा समूहित होने के बाद उत्पन्न होने वाली समग्र पदानुक्रम पर निर्भर करता है। शीर्ष और निचले स्तरों के बीच स्पष्ट अंतर को हाइलाइट करके, दृश्यण आधिकारिकों को यह सवाल करने के लिए प्रेरित करता है कि क्यों कुछ उत्पाद या प्लेटफॉर्म सफल होते हैं।

एक रेडियल डिजाइन एक सिंगल, केंद्रीय दृश्य में कई मापदंडों को परत देने की अनुमति देता है। यह टीमों को न्यूनतम प्रयास के साथ सहसंबंध या विसंगतियों को स्पॉट करने की अनुमति देता है। एक समाधान जो एक अक्ष पर ऊचा दिखाई देता है, वह अभी भी निकटतम परीक्षण की आवश्यकता हो सकती है यदि यह दूसरे पर छोटा पड़ जाता है। एकल डेटा बिंदु पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, लेआउट उपयोग और कुल लाभ के संदर्भ में हर विकल्प के सापेक्ष अन्यों के साथ कैसे बैठता है, इस ओर ध्यान आकर्षित करता है।

एक अधिक ग्राहक-केंद्रित संदर्भ में, Likert Scale विभिन्न टचपॉइंट्स या संतुष्टि तत्वों की रैंकिंग करता है ताकि बल और कमजोरी के क्षेत्रों को चिह्नित किया जा सके। अलगाव के स्थान पर कच्चे संतुष्टि स्कोर प्रस्तुत करने के बजाय, प्रदर्शन उन्हें तुलनात्मक ढंग से लेयर करता है ताकि दिखाया जा सके कि प्रत्येक पहलु दूसरों के खिलाफ कैसे स्टैक करता है। यह दृष्टिकोण निर्णायकों को उन सुधारों को प्राथमिकता देने के लिए प्रोत्साहित करता है जो कुल ग्राहक धारणा पर सबसे अधिक प्रभाव डालेंगे। इसके अलावा, तहबंधित संरचना ग्राहक आधार के विभिन्न खंडों को इन टचपॉइंट्स को अलग-अलग मूल्यांकन करने के आसपास संवाद को सुगम बनाती है।

download

Download 14 out of 28 slides

Microsoft PowerPoint Download in other language

Enter your email business to download and customize this presentation for free

Download

OR

Not for commercial use

OR

file_save

Download full presentation

डेटा कथाकथन

+39 more templates per quarter

$117

Quarterly

Subscribe

Commercial use allowed. View other plans

विभिन्नता का प्रसार

कभी-कभी, डेटा का साझा नैरेटिव वास्तव में उसके असमान रूप से फैलने, विभिन्नता, और विभिन्न डेटा बिंदुओं पर आधारित होता है। उदाहरण के लिए, संशोधित समानांतर क्षेत्रफल चार्ट यह दिखाता है कि क्या मजबूत है और क्या पिछड़ रहा है। ये स्पष्ट असमानताएं एक ही आकार के सभी समाधानों से हटने को भी प्रोत्साहित करती हैं।

डेटा विभिन्नता के मामले में, एक सामान्य उपयोग केस स्थान-आधारित अंतर को शामिल करता है। पिछले दृश्यण के समान, यहां विभिन्नता के स्पष्ट प्रसार ने इस तथ्य को ध्यान में रखा है कि सभी बाजार समान रूप से एक ही रणनीतियों के प्रति स्वीकार्य नहीं हैं। एक गहरी स्तर पर, बाजार क्षेत्रों में विभिन्नताएं निर्णयकर्ताओं को सांस्कृतिक, आर्थिक, या प्रतिस्पर्धी कारकों पर विचार करने के लिए प्रोत्साहित करती हैं। यहां तक कि यह स्थानीय उपभोक्ता व्यवहारों या नियामक पर्यावरणों की आगे की जांच में ज्वाला उत्पन्न कर सकता है जो विकास को या तो सुगम बनाते हैं या बाधा डालते हैं।

संबंध और कनेक्शन

वेन आरेख मैट्रिक्स ओवरलैपिंग गुणों, चौराहों के बिंदुओं, और सामान्यता को मानचित्रित करता है। उदाहरण के लिए, दो समूह जिनमें प्रत्येक की मजबूत विश्लेषणात्मक क्षमताएं होती हैं, वे यह खोज सकते हैं कि वे एक जटिल परियोजना को अधिक कुशलतापूर्वक संभालने के लिए उन संसाधनों को एकत्रित कर सकते हैं।इसके अलावा, जहां कोई ओवरलैप नहीं होता है, वहां गैप्स देखना भी मूल्यवान हो सकता है, क्योंकि यह संगठन के वो क्षेत्रों को उजागर करता है जहां संगठन संवेदनशील हो सकता है या संसाधनों की कमी हो सकती है।

डेटा का उपयोग संबंधों और अंतर्संबंधितता की कहानी कहने के लिए कैसे किया जा सकता है, इसका एक और उदाहरण कॉर्ड डायग्राम के उपयोग के माध्यम से है। प्रोजेक्ट प्रबंधन को एक उपयोग केस के रूप में लेते हुए, कॉर्ड डायग्राम संगठनात्मक अंतर्संबंधितता पर प्रकाश डालता है, जो यह दर्शाता है कि विभिन्न कार्य या प्रक्रियाएं कैसे एक से अधिक भूमिकाओं में उलझती हैं। विभिन्न योगदानकर्ता एक से अधिक चरणों पर शामिल हो सकते हैं, और उनके इनपुट्स को वापस लूप में लाया जा सकता है, जो एक मानक प्रोजेक्ट योजना में तुरंत स्पष्ट नहीं होता। यह दृष्टिकोण उन नेताओं के लिए अमूल्य है जो जानना चाहते हैं कि बोतलनेक या असंगतता कहां हो सकती है। दूसरी ओर, अंतर्संबंधितता को समझने से अप्रत्याशित गठजोड़ सामने आ सकते हैं, जहां दो भूमिकाएं जो शायद कभी नहीं मिलतीं, उन्हें अधिक प्रत्यक्ष सहयोग की आवश्यकता हो सकती है।

यहां, हमें डेटा स्टोरीटेलिंग के एक व्यापक पाठ की याद दिलाई जाती है: केवल संख्याएं और प्रक्रिया चार्ट्स ही सफलता या असफलता को निर्धारित करने वाले सूक्ष्म संबंधों को नहीं पकड़ सकते।

योगदान करने वाले तत्व

सनबर्स्ट डायग्राम एक व्यापक श्रेणी की पहलों को एक नेस्टेड, संवृत संरचना में विभाजित करता है जो यह दर्शाता है कि प्रत्येक तत्व एक बड़े सामरिक समग्र में कैसे फिट होता है।विभाजन लाइन आइटम्स या सिलोड़ कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, लेआउट विभिन्न प्राथमिकताओं का कैसे अंतर्क्रिया होता है और समूहिक रूप से उच्च स्तरीय लक्ष्यों को चलाता है, इस पर प्रकाश डालता है। केंद्र में आर्क्स अधिक विवरणात्मक घटकों में शाखा बनते हैं, जिनमें प्रत्येक स्लाइस को सापेक्ष वजन दिया गया होता है, एक प्रगति जो महत्वपूर्ण कार्यों की व्यापकता और उन्हें खुदाई करने वाली उप-पहलों की गहराई को सूचित करती है।

समानांतर सेट बुनियादी श्रेणीय विभाजन से लेंस को स्थानांतरित करता है और अधिक गतिशील संबंधों को प्रकट करता है। ग्राफ दो श्रेणीय अक्षों के बीच रेखाएं खींचता है, जैसे कि एक ओर "विभाग" और दूसरी ओर "परियोजना"। प्रत्येक रेखा की मोटाई योगदान की मात्रा या हस्तक्षेप के स्तर को सूचित कर सकती है, जो संसाधन आवंटन, कार्यभार संतुलन, और संभावित बोतलनेक के बारे में तत्काल प्रश्न उठाती है।

डिसेक्शन दृश्य योगदान करने वाले तत्वों को मानचित्रित करने के विचार को दृश्य रूप से "छीलने" द्वारा और अधिक बारीकी से सुधारता है, जैसे कि एक उत्पाद लॉन्च या प्रमुख रणनीतिक रोलआउट। जबकि कई संगठन लंबी चेकलिस्टों या जटिल कार्यप्रवाह आरेखों का सहारा लेते हैं, यह दृष्टिकोण जानकारी के बहुआयामी पहलुओं को एकल, बहुआयामी चित्रण में संकुचित करता है। यह प्रत्येक कार्यात्मक परत को अपनी स्वयं की स्तर में दिखाता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि ये घटक कैसे एक समन्वित समग्र बनाते हैं।इसे करने से, डायग्राम लेयर्स के बीच मौजूद निर्भरताओं के बारे में गहरी बातचीत को प्रेरित करता है।

निष्कर्ष