ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ کیا ہے؟ اجزاء، فوائد، اور مثالیں۔

آج کی ڈیٹا سے چلنے والی دنیا میں، فیصلہ سازی اور کاروبار کی ترقی کے لیے ڈیٹا کی کہانی بیان کرنا تیزی سے اہم ہوتا جا رہا ہے۔ ڈیٹا اینالیٹکس کے کردار جیسے کہ مارکیٹ ریسرچ اینالسٹ، فنانشل اینالسٹ، اور آپریشنز ریسرچ اینالسٹ بہت مقبول ہو رہے ہیں کیونکہ کمپنیاں ڈیٹا سے چلنے والی بصیرت کی اہمیت کو سمجھ رہی ہیں۔

US BLS پیشہ ورانہ آؤٹ لک ہینڈ بک 2021-2031 کے مطابق، ملازمت کے یہ کردار قابل ذکر ترقی کا سامنا کر رہے ہیں:

یہ تجزیہ کار مؤثر تجزیاتی کارروائیوں کو انجام دینے کے لیے ڈیٹا کہانی سنانے کی مختلف تکنیکوں کو استعمال کرتے ہیں۔ آئیے اس بات پر بحث کرتے ہیں کہ ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ کیا ہے، اس کے اہم اجزاء اور فوائد، اور اگر آپ تجزیہ کار ہیں، تو آپ ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ میں کیسے بہتر بن سکتے ہیں۔

ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ کیا ہے؟

ڈیٹا کہانی سنانے میں ڈیٹا کی بصیرت کو اسٹیک ہولڈرز تک پہنچانے کے لیے بصری اور زبردست بیانیے کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا شامل ہے۔ ایک ڈیٹا کہانی سنانے والا تصور کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا میں "کیوں" کی وضاحت کرتا ہے۔ مقصد یہ ہے کہ ڈیٹا کی صفات کو واضح طور پر بیان کیا جائے اور اس کے لیے ایک معنی خیز سیاق و سباق فراہم کیا جائے کہ وہ ڈیٹا کس چیز کی نمائندگی کرتا ہے۔ مؤثر فیصلہ سازی کے لیے ڈیٹا اور رجحانات میں بنیادی بصیرت کو پیش کرنا ضروری ہے۔

مثال کے طور پر، ایک مالیاتی تجزیہ کار سرمایہ کاروں کو ایک کینڈل سٹک چارٹ دکھا سکتا ہے تاکہ قیمت کی حرکت کو ظاہر کیا جا سکے۔ اسٹاک یا اثاثہ. ایک کینڈل سٹک چارٹ چار تجارتی اشاریوں ("اوپن پرائس،" "کلز پرائس،" "زیادہ قیمت،" اور "کم قیمت") کا استعمال کرتے ہوئے تاریخی اسٹاک پیٹرن کا تصور کرتا ہے تاکہ آئندہ مارکیٹ کے رجحان کی پیشن گوئی کی جا سکے۔

ایک کینڈل اسٹک کی مثال جو قیمت میں اضافہ اور گھٹتے ہوئے رجحان کو ظاہر کرتی ہے۔ Wikimedia کامنس

بہتر تفہیم کے لیے، ذیل میں بٹ کوائن کی قیمت کینڈل سٹک چارٹ کو دیکھیں۔ گراف 2023 کے پہلے دو مہینوں کے لیے بٹ کوائن کی قیمتوں کا تصور کرتا ہے۔ سبز سلاخیں قیمت کے بڑھتے ہوئے رجحان کی نمائندگی کرتی ہیں، جب کہ سرخ سلاخیں بٹ کوائن کی قیمتوں میں کمی کے رجحان کو ظاہر کرتی ہیں۔

بٹ کوائن کینڈل سٹک چارٹ جنوری تا فروری 2023

ڈیٹا کی کہانی سنانے کا ایک اہم پہلو یہ ہے کہ ڈیٹا کہانی سنانے والوں کو کاروباری سیاق و سباق اور اسٹیک ہولڈر کی ضروریات کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ 60٪ ڈیٹا اینالیٹکس میں کی گئی سرمایہ کاری ضائع ہو جاتی ہے کیونکہ حاصل کردہ بصیرت فیصلہ سازی اور کاروباری اہداف کے مطابق نہیں ہوتی۔ نتیجے کے طور پر، فیصلہ ساز صرف استعمال کرتے ہیں 22٪ ان کو موصول ہونے والی ڈیٹا بصیرت کا۔

ڈیٹا کہانی سنانے کے 3 اہم اجزاء

ڈیٹا، بصری، اور بیانیہ ڈیٹا کہانی سنانے کے تین اہم اجزاء ہیں۔ آئیے ذیل میں انہیں مزید دریافت کریں۔

1. ڈیٹا: ڈیٹا کہانی سنانے والے اس ڈیٹا کو اکٹھا کرتے ہیں اور پہلے سے پروسیس کرتے ہیں جس کی انہیں کہانی سنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔ وہ شماریاتی تجزیہ کرتے ہیں اور ڈیٹا کے مکمل تجزیہ کے لیے کلیدی رجحانات اور نمونوں کا تصور کرتے ہیں۔
2. وضاحتی: ایک دلچسپ کہانی تخلیق کرنا اور ڈیٹا سے حاصل کردہ کلیدی نتائج کو سیاق و سباق فراہم کرنا بیانیہ کہلاتا ہے۔ ایک اچھی داستان سامعین کو عمل کرنے کی ترغیب دیتی ہے۔

تھامس ایچ ڈیون پورٹکاروبار کے انتظام میں ایک فکری رہنما، کہتے ہیں:

"بیانیہ وہ طریقہ ہے جسے ہم آسان بناتے ہیں اور ایک پیچیدہ دنیا کا احساس دلاتے ہیں۔ یہ سیاق و سباق، بصیرت، تشریح فراہم کرتا ہے – وہ تمام چیزیں جو ڈیٹا کو بامعنی اور تجزیات کو زیادہ متعلقہ اور دلچسپ بناتی ہیں۔"

3. بصری: ایک تصویر کی قیمت 1000 الفاظ ہے۔ تصور بیانی میں وزن بڑھاتا ہے اور ایک مؤثر ڈیٹا کہانی تخلیق کرتا ہے۔ بصری گراف، تصاویر، یا ویڈیوز کی شکل میں ہو سکتے ہیں۔

ایک ڈیٹا تجزیہ کار ڈیٹا کہانی سنانے کے فریم ورک کا استعمال کر سکتا ہے جیسے کردار، ترتیب، تنازعہ، اور ریزولوشن ایک مجبور کہانی سنانے کے لیے۔ مثال کے طور پر، ای کامرس ڈومین میں، کردار گاہک ہو سکتے ہیں، ترتیب ایک کمپنی ہے جو گاہک کو برقرار رکھنے کے ساتھ جدوجہد کر رہی ہے، تنازعہ بڑھتا ہوا منتھن کی شرح ہو سکتا ہے، اور ریزولیوشن ان اقدامات کا مجموعہ ہے جو ڈیٹا اسٹوری ٹیلر کی طرف سے churn کی شرح کو کم کرنے کے لیے تجویز کیا گیا ہے۔

ڈیٹا سٹوری ٹیلنگ میں ڈیٹا تجزیہ کار کیسے بہتر ہو سکتا ہے؟

اپنے سامعین کو سمجھیں۔

سامعین کو سمجھنا مجبوری ڈیٹا کہانی سنانے کی کلید ہے۔ اگر آپ کاروباری ایگزیکٹوز سے بات کر رہے ہیں، تو انہیں کاروباری حکمت عملی کے لیے اعلیٰ سطحی تجزیہ اور قابل عمل بصیرت فراہم کرنا اہم ہوگا۔ لیکن ٹیم سے بات کرتے وقت، آپ کو کسی نتیجے پر پہنچنے کے لیے استعمال کیے جانے والے طریقوں کی تفصیل سے وضاحت کرنی چاہیے۔

مناسب تصورات کا انتخاب کریں۔

ڈیٹا ویژولائزیشن ڈیٹا کے مختلف پہلوؤں کو نمایاں کرتی ہے، جیسے؛

• موازنہ (بار چارٹ، لائن چارٹ)
• رشتہ (سکیٹر پلاٹ، ببل چارٹ)
• تقسیم (ہسٹوگرام، سکیٹر پلاٹس)
• ساخت (آبشار کا چارٹ، اسٹیک شدہ ایریا چارٹ)

سمجھیں کہ آپ ڈیٹا کے ساتھ کیا حاصل کرنے کی کوشش کر رہے ہیں اور آپ کو کتنے متغیرات پر غور کرنا ہے۔ اپنے خیال کو پہنچانے کے لیے بہترین تصور کا انتخاب کریں۔

بے ترتیبی سے پرہیز کریں

ایسی معلومات کو جمع یا ہٹا کر تصور کو ختم کریں جس کی ضرورت نہیں ہے۔ مثال کے طور پر، نیچے دیئے گئے چارٹس میں، WGM، WIM، WCM، اور WFM شطرنج میں خواتین کے سرکردہ عنوانات ہیں۔ باقی ڈیٹا کو "دوسرے" کے طور پر جمع کیا جا سکتا ہے۔

x-axis پر غیر ضروری FIDE ٹائٹل لیبلز

پڑھنے میں آسان جمع بار چارٹ

متحرک رنگ استعمال کریں۔

رنگ پیلیٹ استعمال کریں جو ہر کسی کے لیے قابل رسائی ہیں، بشمول وہ لوگ جو بصارت سے محروم ہیں یا کلر بلائنڈ ہیں۔ رنگوں میں تضاد رکھیں اور ایک دوسرے کے ساتھ ایک جیسے رنگ استعمال کرنے سے گریز کریں۔ مثال کے طور پر، نیچے بار چارٹس میں، پہلے چارٹ میں رنگوں کے امتزاج کو دوسرے چارٹ کے مقابلے میں فرق کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔

رنگوں کے امتزاج کی وجہ سے چارٹ کی تشریح کرنا مشکل ہے۔

رنگوں کے امتزاج کی وجہ سے چارٹ کی تشریح کرنا آسان ہے۔

تنظیموں کے لیے ڈیٹا کہانی سنانے کے کیا فوائد ہیں؟

ملازمین کے درمیان ڈیٹا لٹریسی کو فروغ دیتا ہے۔

ڈیٹا کہانی سنانے سے تنظیم میں ملازمین کی ڈیٹا لٹریسی میں اضافہ ہو سکتا ہے۔ Accenture اور Qlik کے سروے کے مطابق، صرف 21% ملازمین ڈیٹا کو پڑھنے، تجزیہ کرنے اور بحث کرنے میں پراعتماد محسوس کرتے ہیں۔ لہذا، مجبوری ڈیٹا کہانی سنانے سے وہ تنظیم کے اندر ڈیٹا کو دریافت کرنے اور اس پر بحث کرنے کی ترغیب دیتا ہے۔

تمام اسٹیک ہولڈرز کے لیے دلکش اور قابل قدر تجربات تخلیق کریں۔

سامعین کی توجہ کو سمجھنا اور حاصل کرنا موثر مواصلت کے لیے اہم ہے۔ انسانی دماغ متن سے 60,000 گنا تیزی سے بصری پراسیس کرتا ہے اور لوگ کہانیاں یاد رکھتے ہیں۔ 22 اوقات حقائق سے زیادہ. اس لیے، اپنے پروڈکٹ کے صارفین یا شیئر ہولڈرز کو زبردست بیانیے اور تصورات کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی کہانیاں سنانا انتہائی پرکشش اور قیمتی ہو سکتا ہے۔

فیصلہ سازی کو متاثر کریں۔

مجبور ڈیٹا کہانی سنانے سے ایک نیا تناظر ملتا ہے یا چھپے ہوئے پہلوؤں کو بے نقاب کرتا ہے۔ یہ بتاتا ہے کہ کیا کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ اسٹیک ہولڈرز کو باخبر فیصلے کرنے اور اپنی کاروباری حکمت عملی کے حوالے سے کارروائی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ - ڈیٹا تجزیہ کاروں کے لیے آگے کا راستہ

ڈیٹا کی کہانی سنانے کا فن اور سائنس ڈیٹا کے بارے میں بصیرت کو پہنچانے کا فن ہے۔ جیسا کہ ڈیٹا تیزی سے بڑھتا جا رہا ہے اور پیچیدہ ہوتا جا رہا ہے، ڈیٹا پر مبنی کہانی سنانا ایک ضروری ہنر بنتا جا رہا ہے۔

ایک تنظیم میں، ڈیٹا کہانی سنانے والوں کا کردار ڈیٹا تجزیہ کاروں یا ڈیٹا انجینئرز کے ذریعے انجام دیا جاتا ہے۔ ٹیبلو اور پاور بی آئی جیسے ٹولز ڈیٹا کے تجزیہ کاروں کو بغیر کسی کوشش کے زبردست تصورات اور ڈیش بورڈ بنانے کے قابل بناتے ہیں۔ حقیقت میں، گارٹنر تخمینہ ہے کہ 2025 تک ڈیٹا کی زیادہ تر کہانیاں خود بخود تیار ہو جائیں گی۔

ڈیٹا تجزیہ کاروں کو تازہ ترین رجحانات کے ساتھ رابطے میں رہنا چاہئے۔ اوزار میں ڈیٹا تجزیات صنعت کو متاثر کن ڈیٹا کی کہانیاں سنانے کے لیے۔ AI سے متعلق مزید مواد کے لیے، ملاحظہ کریں۔ unite.ai.