ڈیٹا وظائف کی چارٹس

تعارف

ڈیٹا اہم ہے، لیکن تمام ڈیٹا برابر نہیں ہوتا۔ آج کی ٹیکنالوجی ہمیں بے مثال ڈیٹا کو اکٹھا کرنے اور جمع کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ لیکن اگر ڈیٹا کو سمجھا نہ جا سکے اور اسے عملی شے میں تبدیل نہ کیا جا سکے تو ڈیٹا کا استعمال کیا ہے؟ دراصل، ہم میں سے بہت سے لوگ صرف نمبروں کی نظر سے فوری طور پر خوفزدہ ہو جاتے ہیں۔

ہمارا ڈیٹا وظائف کی چارٹس کا مجموعہ اس رکاوٹ کا سامنا کرتا ہے جو مختلف چارٹس، گراف، ٹیبلز اور انفوگرافک ڈیزائنز کی شکل میں ہوتا ہے جو نمبروں کو ہضم کرنے کے لئے معلومات میں تبدیل کرتے ہیں۔ یہ ڈیزائن نہ صرف پیدا کرنے والوں کو ان کے پیغامات کو بہتر طریقے سے بیان کرنے میں مدد کرتے ہیں بلکہ دیکھنے والوں کو پیچیدہ، عددی تفصیلات کی اہمیت کو سمجھنے کی اجازت بھی دیتے ہیں۔ دراصل، یہاں ایک ڈیٹا پوائنٹ ہے جو اس بات کی تصدیق کرتا ہے: لوگوں کا 65 فیصد ہصہ ویژوئل سیکھنے والے ہیں، لہذا ان گرافکس کو کم نہ سمجھیں۔

بلبلے چارٹس

بلبلے چارٹس ہر دائرے یا "بلبلے" کے سائز اور / یا تقسیم کے انحصار پر مبنی ہوتے ہیں، تاکہ ہر ڈیٹا پوائنٹ کی حجم، اہمیت، اور تکوین کو واضح کر سکیں۔ اس سیناریو میں، بلبلے چارٹ مصرفین کی ترجیحات میں سالوں کے دوران تبدیلی کو ظاہر کرتا ہے۔ ہر بلبلے کا رنگ ایک الگ الگ مصنوعات کی لائن کو ظاہر کرتا ہے۔مانگ جتنی زیادہ ہوگی، ببل کا مرکز سے فاصلہ اتنا ہی زیادہ ہوگا۔ اس کا مطلب ہے کہ پروڈکٹ E مسلسل طور پر سب سے کم مقبول رہا ہے۔ دوسری جانب، پروڈکٹ A نے صارفین کے دلوں کو جیت کر تاج پہنایا ہے۔ کل کے طور پر، اس کیس میں تمام پروڈکٹ لائنوں نے وقت کے ساتھ مانگ میں اضافے کا رجحان ظاہر کیا ہے۔

مالی رپورٹنگ بھی اتنی خشک اور سادہ نہیں ہونی چاہیے۔ مثلاً، یہ ببل چارٹ ڈیپارٹمنٹل بجٹ کو منسوب کرنے اور خلاصہ کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ بڑے ببلز کا مطلب ہے کہ بجٹ کے اہم علاقے ہیں۔ تو بغیر نمبروں کو گہرائی سے دیکھے، دیکھنے والے صرف ایک نظر میں بجٹ کی ترجیحات کو آسانی سے سمجھ سکتے ہیں۔ چارٹ سال بہ سال بجٹ تقسیم کی تبدیلیوں کو بھی بیان کرتا ہے۔ اس کیس میں، بہر حال ڈیپارٹمنٹ C کو پہلے بہت زیادہ توجہ دی گئی تھی، لیکن اب اسے بہت کم اہم کردار میں تبدیل کر دیا گیا ہے۔ عموماً، اس کا مطلب ہو سکتا ہے کہ کمپنی کی حکمت عملی کی ترجیحات میں تبدیلی آئی ہے، یا صرف بورڈ بھر میں بجٹ میں کمی کی گئی ہے۔

نسٹڈ اور کلسٹرڈ ببل چارٹس

نسٹڈ ببل چارٹس متعلقہ ڈیٹا پوائنٹس کے مقابلے کے نظریات کے ساتھ ایک منفرد بصری فراہم کرتے ہیں۔مصنوعات کی لائنوں کے لئے ROI تجزیے کے سیاق و سباق میں، یہ نسٹڈ ببلز ابتدائی سرمایہ کاری کے مقابلے میں ان سرمایہ کاریوں نے جتنی آمدنی پیدا کی ہے، اس کا ایک جھلک پیش کرتے ہیں۔

نقشے پر نسٹڈ ببلز کو اوورلے کرنے سے مختلف مارکیٹوں اور علاقوں میں بیچوں کی فروخت یا گاہکوں کی ترقی جیسے اہم میٹرکس میں تبدیلیوں کا اشارہ کیا جا سکتا ہے۔ ایک مثال یہ ہو سکتی ہے کہ ہر مارکیٹ کے لئے فروخت کی تعداد کو وقت کے ساتھ منصوبہ بنائیں، جہاں ہر سرکل کا نسبتی سائز فوری طور پر کارکردگی میں تبدیلیوں کی بصیرت فراہم کرتا ہے۔ اس معلومات کو مزید ٹھیک کرنے میں مدد کرنے کے لئے، ہر ببل کا رنگ تبدیلی کی فیصد کو ترجمہ کرتا ہے۔ اس صورت میں، بھالے ہی شمالی امریکی مارکیٹ بڑی ہو، لیکن اس کی توقع کی گئی ہے کہ وہ اگلے دہائی میں سب سے کم بڑھے گی، شاید مارکیٹ کی پختگی یا سیریشن کی بنا پر۔ دوسری طرف، بھالے ہی افریقہ کی مارکیٹ کا سائز چھوٹا ہو، لیکن اس نے مستقبل کے لئے بہت زیادہ ترقی کی صلاحیت دکھائی ہے۔

کلسٹرڈ ببل چارٹس اس تصور کو توسیع دیتے ہیں جیسے یہ متعلقہ ڈیٹا پوائنٹس کو مفہومی گروہوں میں ترتیب دیتے ہیں۔یہ متعدد ڈیٹا سیٹس کا مجموعی نظارہ پیش کرتا ہے، جیسے ہر سیلز ریجن کا کارکردگی یا اہم سرمایہ کاری کے علاقے۔

مائنڈ میپس

عام تصور کے برعکس کہ مائنڈ میپس صرف برین سٹارمنگ کے لئے استعمال ہوتے ہیں، وہ دراصل اپنی خاص بصری شاخوں کے ساتھ پیچیدہ ڈیٹا کو تنظیم کرنے میں شاندار ہیں۔ ریوینیو سٹریمز کو مثال بنائیں۔ کمپنی کی کل آمدنی کے مرکز پر، منیجرز پھر مختلف آمدنی کے ذرائع کو نقشہ بنا سکتے ہیں، جیسے فلیگ شپ پروڈکٹ لائن سے سیلز، ڈیجیٹل ڈاؤن لوڈز سے آمدنی، سبسکریپشنز یا متعلقہ مصنوعات کی سیلز۔ کون سی اشیاء کمپنی کی نیچے کی لائن میں سب سے زیادہ حصہ ڈالتی ہیں؟

وہاں سے، دیکھنے والے زیادہ گرینولر تفصیل میں ہر آمدنی کے سٹریم کی تشکیل کو سمجھ سکتے ہیں۔ جیسے مین پروڈکٹ لائن کی نئی اور سابقہ نسلوں کے درمیان آمدنی کا تقسیم، ڈالر کی مقدار یا فیصد کے طور پر۔ کیا صارفین نئی گیجٹس کی شدید تلاش کر رہے ہیں، یا وہ پرانے ورژنز کی طرف زیادہ محتاطانہ طور پر مائل ہیں؟ دیگر آمدنی کے سٹریمز میں زوم کرتے رہیں، اور ڈیجیٹل خریداریوں، سبسکریپشنز، اور متعلقہ مصنوعات کے بارے میں مزید معلومات حاصل کی جا سکتی ہیں۔

سینکی ڈائیاگرامز

سینکی ڈائیاگرامز ان کے طریقہ کار میں فلو کی پیش کش کرتے ہوئے نمایاں ہوتے ہیں۔ یہ نہ صرف یہ دکھاتا ہے کہ اقدار مختلف نوڈز میں کس طرح تقسیم ہوتے ہیں، بلکہ ان کے تعلقاتی ڈائنامکس بھی۔ یہ نمبر کہاں سے آتے ہیں، اور وہ کہاں جاتے ہیں؟ زیادہ تر معیاری گراف کے یونی-ڈائریکشنل اپروچ کے برعکس، سینکی ڈائیاگرامز کثیر-سمتی ہو سکتے ہیں۔

یہاں وقت کے ساتھ سیلز دکھانے کے لئے ایک بار چارٹ ہے۔ لیکن یہ اس کا اختتام نہیں ہے۔ جیسے جیسے سیلز وقت کے ساتھ مستقل ترقی پیش کرتی ہیں، یہ سمجھنے میں مدد کرتا ہے کہ اس وعدہ بخش کارکردگی میں کیا حصہ ڈالا گیا ہے۔ یہاں دائیں طرف سینکی ڈائیاگرام کا کام آتا ہے۔ سب سے حالیہ سیلز نمبروں کو توڑ کر، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ آن لائن سیلز نے دکانوں میں سیلز کو 50% سے زیادہ شکست دی ہے۔ جیسا کہ سینکی ڈائیاگرام کی لائنوں کی چوڑائی بلاواسطہ حجم کی اشارہ کرتی ہے، یہ ایک سیلز چینل سے مختلف راستے کھینچتی ہے تاکہ خریداروں کے رویے میں تبدیلی کو واضح کرے۔

جن لوگوں کو روایتی سینکے کو خود سے ڈیزائن کرنے میں تھوڑی سی مشکل لگتی ہے، یہاں ایک سادہ بدل ہے جو سیدھے کنیکٹر لائنوں کا استعمال کرتا ہے جو تجزیاتی گہرائی کی ایک مشابہ سطح فراہم کرتے ہیں۔ یہ ورژن ڈیٹا کو زیادہ قابل تدبیر دھاگوں میں سادہ کرتا ہے، جبکہ وہ ابھی بھی فنڈز کے ذرائع کو ان کے آخری استعمال سے ملاتا ہے۔ ایک اعلی سطح پر، یہ اسٹیک ہولڈرز کو کمپنی کے مالی ماحول کی پیچیدگیوں سے ہدایت بھی کرتا ہے۔

ہائبرڈ ڈیزائنز

ہم سب بار گراف، لائن گراف وغیرہ جیسے کچھ خاص قسم کے چارٹس سے واقف ہیں جن کا لوگ عموماً استعمال کرتے ہیں۔ لیکن موثر بصری کہانی سنانے کی ضرورت صرف ایک چارٹ کا انتخاب کرنے کی نہیں ہوتی جو تمام بھاری کام کرتا ہے۔ مختلف چارٹ اسٹائلز کی خصوصیات کو شامل کرنے والے ترمیم شدہ یا ہائبرڈ ڈیزائنز پر غور کریں، جو ایک ہی موضوع کے اندر گرنے والے مختلف میٹرکس کو نمائش کرتے ہیں یا ایک ہی حجت کی لائن کو بہتر بناتے ہیں۔

اس مخلوط ترکیب کا ایک مثال یہ ہے کہ مصنوعات کی فروخت کا موازنہ کرنے کے لئے ترمیم شدہ ڈونٹ چارٹس کا استعمال کیا جاتا ہے۔یہاں، ہر ڈونٹ چارٹ ایک دوہری پرت کے طور پر کام کرتا ہے، تاکہ دیکھنے والے نہ صرف سالانہ بیچنے کی مقدار دیکھ سکیں بلکہ یہ بھی دیکھ سکیں کہ حقیقی شماریات نمایاں کرنے کے خلاف کس طرح ناپی گئیں۔

ٹکڑے ٹکڑے نمائندگی سے آگے بڑھتے ہوئے، یہ ہائبرڈ ڈیزائن ریڈار چارٹس کو ڈیش بورڈ عناصر کے ساتھ ملا کر لاتا ہے، جو اوپر کی طرف ایک شمالی قطب میٹرک کو نمایاں کرتے ہیں، پھر زیادہ تفصیلی نمبروں کے ساتھ ایک میز کے بعد، اور ایک سادہ شدہ اسٹیکڈ بار چارٹ کو دکھانے کے لئے جو ایک عمومی رجحان کو دکھاتا ہے۔

یہاں، ہمارے پاس ایک ایسی صورتحال ہے جہاں ڈیٹا پوائنٹس کی ڈرانے والی تعداد ہے، جن میں سے بہت سارے ایک دوسرے کو ڈھانپتے ہیں، جو کہ روایتی سکیٹرپلاٹ کے لحاظ سے ایک معمولی منظر ہے۔ لیکن جو چیز یہاں آنکھوں کو کھینچتی ہے وہ سایہ دار علاقے ہیں جو ایک اوپری رجحان کو زور دیتے ہیں۔ اس طرح، بغیر ہر نمبر کو معائنہ کرنے کے بہت وقت خرچ کیے، دیکھنے والے پھر بھی آسانی سے اس راستے کو نشان زد کر سکتے ہیں جو فردی شماریات سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے۔ یہاں کا اہم نکتہ یہ نہیں ہے کہ خود نمبر ہیں، بلکہ یہ ہے کہ ان نمبروں کا مجموعی معنی۔

نتیجہ

ببل چارٹس اور ذہنی نقشوں سے لے کر سینکی ڈائیگرامز اور تخلیقی ہائبرڈ ڈیزائنز تک، نمبروں کو زندہ کرنے کے لئے بہت سے طریقے ہیں۔ موثر ڈیٹا تصویریتی سے فراہم کی گئی وضاحت بعد میں فیصلہ سازی میں وضاحت کے لئے بنیادی ہے۔ لیکن یہ بات ذہن میں رکھیں کہ معلومات پیش کرنے کا بہترین طریقہ آپ کے آڈیئنس پر منحصر ہوتا ہے: جبکہ موضوع پر ماہر تمام باریکیوں کی توقع کر سکتا ہے، ایک حصہ دار جس کے پاس تھوڑی تکنیکی معلومات ہو سکتی ہے وہ بڑے تصویری معنوں سے زیادہ پریشان ہو سکتا ہے۔