डेटा स्टोरीटेलिंग क्या है? घटक, लाभ, और उदाहरण

आज के डेटा-चालित दुनिया में, डेटा स्टोरीटेलिंग निर्णय लेने और व्यवसायिक विकास के लिए बढ़ती महत्व प्राप्त कर रही है। डेटा एनालिटिक्स भूमिकाएं जैसे कि बाजार अनुसंधान विश्लेषक, वित्तीय विश्लेषक, और ऑपरेशनल अनुसंधान विश्लेषक कंपनियों में बढ़ रही हैं क्योंकि वे डेटा-चालित अंतर्दृष्टि के महत्व को समझते हैं।

अमेरिकी बीएलएस ऑक्यूपेशनल आउटलुक हैंडबुक 2021-2031 के अनुसार, इन नौकरी भूमिकाओं में काफी वृद्धि हो रही है:

इन विश्लेषकों ने विभिन्न डेटा स्टोरीटेलिंग तकनीकों का उपयोग करके प्रभावी विश्लेषण संचालन करते हैं। आइए चर्चा करें कि डेटा स्टोरीटेलिंग क्या है, इसके मुख्य घटक और लाभ, और यदि आप एक विश्लेषक हैं, तो आप डेटा स्टोरीटेलिंग में बेहतर कैसे हो सकते हैं।

डेटा स्टोरीटेलिंग क्या है?

डेटा स्टोरीटेलिंग में डेटा का विश्लेषण करके आकर्षक कथाओं के माध्यम से हितधारकों को डेटा अंतर्दृष्टि को संवाद करना शामिल है। एक डेटा कथाकार डेटा में “क्यों” की व्याख्या करता है और डेटा विशेषताओं को स्पष्ट रूप से समझाने और उनके प्रतिनिधित्व के लिए एक अर्थपूर्ण संदर्भ प्रदान करता है। प्रभावी निर्णय लेने के लिए डेटा में निहित अंतर्दृष्टि और रुझानों को प्रस्तुत करना आवश्यक है।

उदाहरण के लिए, एक वित्तीय विश्लेषक निवेशकों को स्टॉक या परिसंपत्ति की कीमत की गति को प्रदर्शित करने के लिए एक मोमबत्ती चार्ट दिखा सकता है या स्टॉक। एक मोमबत्ती चार्ट ऐतिहासिक स्टॉक पैटर्न को चार व्यापारिक संकेतकों (“ओपन प्राइस”, “क्लोज प्राइस”, “हाई प्राइस”, और “लो प्राइस”) का उपयोग करके भविष्य के बाजार रुझान की भविष्यवाणी करने के लिए दृश्य बनाता है।

एक मोमबत्ती चित्रण जो बढ़ती और घटती कीमत रुझान को दिखाता है विकिमीडिया कॉमन्स

बेहतर समझ के लिए, नीचे बिटकॉइन की कीमत मोमबत्ती चार्ट देखें। ग्राफ 2023 के पहले दो महीनों के लिए बिटकॉइन की कीमतों को दृश्य बनाता है। हरे रंग की पट्टियां बढ़ती कीमत रुझान का प्रतिनिधित्व करती हैं, जबकि लाल पट्टियां घटती बिटकॉइन कीमत रुझान को दर्शाती हैं।

बिटकॉइन मोमबत्ती चार्ट जनवरी-फरवरी 2023

डेटा स्टोरीटेलिंग का एक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि डेटा कथाकारों को व्यवसायिक संदर्भ और हितधारकों की आवश्यकताओं को समझने की आवश्यकता है। शोध से पता चलता है कि 60% डेटा विश्लेषण में निवेश बर्बाद हो जाता है क्योंकि प्राप्त अंतर्दृष्टि निर्णय लेने और व्यवसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित नहीं होती है। परिणामस्वरूप, निर्णय लेने वाले केवल 22% डेटा अंतर्दृष्टि का उपयोग करते हैं जो उन्हें प्राप्त होती है।

डेटा स्टोरीटेलिंग के 3 मुख्य घटक

डेटा, दृश्य, और कथा डेटा स्टोरीटेलिंग के तीन मुख्य घटक हैं। आइए उन्हें और विस्तार से जानते हैं।

1. डेटा: डेटा कथाकारों ने जिस डेटा की आवश्यकता है उसे इकट्ठा करना और पूर्व-प्रसंस्करण करना। वे सांख्यिकीय विश्लेषण करते हैं और मुख्य रुझानों और पैटर्न को दृश्य बनाने के लिए विस्तृत डेटा विश्लेषण करते हैं।
2. कथा: एक आकर्षक कहानी बनाना और मुख्य निष्कर्षों को प्रदान करना जो डेटा से प्राप्त होते हैं कथा कहलाता है। एक अच्छी कथा दर्शकों को कार्रवाई करने के लिए प्रेरित करती है।

थॉमस एच. डेवेनपोर्ट, एक व्यवसाय प्रबंधन में विचार नेता, कहते हैं:

“कथा हमारे द्वारा जटिल दुनिया को सरल बनाने और समझने का तरीका है। यह संदर्भ, अंतर्दृष्टि, व्याख्या प्रदान करता है – सभी चीजें जो डेटा को अर्थपूर्ण और विश्लेषण को अधिक प्रासंगिक और दिलचस्प बनाती हैं।”

3. दृश्य: एक चित्र 1000 शब्दों के बराबर है। दृश्य कथा को वजन देता है और एक प्रभावशाली डेटा कथा बनाता है। दृश्य ग्राफ, छवियों या वीडियो के रूप में हो सकते हैं।

एक डेटा विश्लेषक डेटा स्टोरीटेलिंग फ्रेमवर्क जैसे कि पात्र, सेटिंग, संघर्ष, और समाधान का उपयोग करके एक आकर्षक कहानी सुना सकता है। उदाहरण के लिए, ई-कॉमर्स डोमेन में, पात्र ग्राहक हो सकते हैं, सेटिंग एक कंपनी है जो ग्राहक प्रतिधारण से जूझ रही है, संघर्ष बढ़ती छूट दर है, और समाधान डेटा कथाकार द्वारा सुझाए गए छूट दर को कम करने के लिए कदम हैं।

डेटा विश्लेषक डेटा स्टोरीटेलिंग में बेहतर कैसे हो सकता है?

अपने दर्शकों को समझें

अपने दर्शकों को समझना आकर्षक डेटा स्टोरीटेलिंग की कुंजी है। यदि आप व्यवसायिक कार्यकारियों से बात कर रहे हैं, तो उन्हें उच्च-स्तरीय विश्लेषण और व्यवसायिक रणनीति के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करना महत्वपूर्ण होगा। लेकिन जब आप टीम से बात कर रहे हों, तो आपको विस्तार से बताना होगा कि आप किस निष्कर्ष पर पहुंचे।

उपयुक्त दृश्य चुनें

डेटा दृश्यीकरण डेटा के विभिन्न पहलुओं को उजागर करता है, जैसे;

• तुलना (बार चार्ट, लाइन चार्ट)
• संबंध (बिखरे हुए प्लॉट, बबल चार्ट)
• वितरण (हिस्टोग्राम, बिखरे हुए प्लॉट)
• संरचना (पानी का प्रवाह चार्ट, ढेर सारा क्षेत्र चार्ट)

यह समझें कि आप डेटा के साथ क्या हासिल करना चाहते हैं और कितने переменों पर विचार करना है। अपने विचार को संवाद करने के लिए सबसे अच्छा दृश्य चुनें।

अव्यवस्था से बचें

दृश्य को अव्यवस्था से मुक्त करने के लिए जानकारी को समूहित या हटा दें। उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए चार्ट में, डब्ल्यूजीएम, डब्ल्यूआईएम, डब्ल्यूसीएम, और डब्ल्यूएफएम शीर्ष महिला खिताब हैं; शेष डेटा को “अन्य” के रूप में समूहित किया जा सकता है।

एक्स-एक्सिस पर अनावश्यक एफआईडीई शीर्षक लेबल

एक आसानी से पढ़ने वाला समूहित बार चार्ट

रंगीन रंगों का उपयोग करें

सक्षम रंग पैलेट का उपयोग करें जो दृश्य रूप से अक्षम या रंग अंधे लोगों के लिए भी सुलभ हो। रंगों में विपरीतता रखें और एक ही रंग का उपयोग एक के बगल में न करें। उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए बार चार्ट में, पहले चार्ट में रंग संयोजन को भेद करना मुश्किल हो सकता है लेकिन दूसरे चार्ट में नहीं।

रंग संयोजन के कारण चार्ट की व्याख्या करना मुश्किल

रंग संयोजन के कारण चार्ट की व्याख्या करना आसान

संगठनों के लिए डेटा स्टोरीटेलिंग के लाभ क्या हैं?

कर्मचारियों में डेटा साक्षरता को बढ़ावा देता है

डेटा स्टोरीटेलिंग संगठन में कर्मचारियों की डेटा साक्षरता को बढ़ा सकती है। एक्सेंचर और क्विलक के एक सर्वेक्षण के अनुसार, केवल 21% कर्मचारी डेटा पढ़ने, विश्लेषण करने और चर्चा करने में आत्मविश्वास महसूस करते हैं। इसलिए, आकर्षक डेटा स्टोरीटेलिंग उन्हें संगठन में डेटा का अन्वेषण और चर्चा करने के लिए प्रोत्साहित करती है।

सभी हितधारकों के लिए आकर्षक और मूल्यवान अनुभव बनाता है

दर्शकों को समझना और उनका ध्यान आकर्षित करना प्रभावी संचार के लिए महत्वपूर्ण है। मानव मस्तिष्क चित्रों को पाठ की तुलना में 60,000 गुना तेजी से संसाधित करता है, और लोग कहानियों को 22 गुना अधिक याद रखते हैं niż तथ्य। इसलिए, अपने उत्पाद उपयोगकर्ताओं या शेयरधारकों को आकर्षक कथाओं और दृश्यों के माध्यम से डेटा कहानियां सुनाना बहुत आकर्षक और मूल्यवान हो सकता है।

निर्णय लेने को प्रभावित करता है

आकर्षक डेटा स्टोरीटेलिंग एक नई दृष्टि प्रदान करती है या छिपे हुए पहलुओं को उजागर करती है। यह बताती है कि क्या करने की आवश्यकता है। यह हितधारकों को अपनी व्यवसायिक रणनीति के बारे में सूचित निर्णय लेने और कार्रवाई करने की अनुमति देता है।

डेटा स्टोरीटेलिंग – डेटा विश्लेषकों के लिए आगे का रास्ता

डेटा स्टोरीटेलिंग डेटा के बारे में अंतर्दृष्टि को संवाद करने की कला और विज्ञान है। जैसे जैसे डेटा बढ़ता है और जटिल होता जा रहा है, डेटा-चालित कथा सुनाना एक आवश्यक कौशल बनता जा रहा है।

एक संगठन में, डेटा कथाकारों की भूमिका डेटा विश्लेषक या डेटा इंजीनियर द्वारा निभाई जाती है। टेबलू और पावरबीआई जैसे टूल डेटा विश्लेषकों को बिना अधिक प्रयास के आकर्षक दृश्य और डैशबोर्ड बनाने में सक्षम बनाते हैं। वास्तव में, गार्टनर अनुमान लगाता है कि 2025 तक अधिकांश डेटा कहानियां स्वचालित रूप से उत्पन्न की जाएंगी।

डेटा विश्लेषकों को डेटा विश्लेषण उद्योग में नवीनतम रुझानों और टूल के साथ संपर्क में रहना चाहिए ताकि प्रभावी डेटा कहानियां सुनाई जा सकें। अधिक एआई संबंधित सामग्री के लिए, unite.ai पर जाएं。