ویژولائزیشن ٹولز کے ساتھ ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ

کے مطابق
گارٹنر پیر انسائٹس کے جائزے اور درجہ بندی، Microsoft (Power BI)، Tableau، اور Qlik اکثر تجزیات اور کاروباری انٹیلی جنس پلیٹ فارمز میں صنعت کے رہنما ہیں۔ تاہم، یہ سرفہرست پلیٹ فارم ڈیٹا اینالیٹکس کے شعبے کو کیسے بہتر بناتے ہیں، کیا فرق ہے۔
وہ، اور ان کے متبادل کیا ہیں؟ 

ڈیٹا کہانی سنانے کی دنیا سے اپنا تعارف کروائیں۔ یہ طاقتور نقطہ نظر کاروباروں کو، خاص طور پر بینکنگ انڈسٹری میں، اپنے ڈیٹا سے حاصل کردہ بصیرت کو مؤثر طریقے سے اور درست طریقے سے پہنچانے کے قابل بناتا ہے۔ ڈیٹا پریزنٹیشن کا ایک نیا دور ابھرا ہے۔
پاور BI جیسے ویژولائزیشن ٹولز کی بدولت، جو حکمت عملی اور فیصلہ سازی پر اثر انداز ہونے والے طاقتور بیانیے کو فعال کرتے ہیں۔ اس مضمون میں۔ آئیے ہم ڈیٹا کہانی سنانے کی باریکیوں اور بینکنگ انڈسٹری میں اس کے اہم اطلاقات کو دریافت کریں، جیسا کہ دکھایا گیا ہے۔
ایک پرکشش پاور BI کیس اسٹڈی کے ذریعے۔ 

ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ کیا ہے؟

ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ ایک پیغام پہنچانے کی ایک شکل ہے جس میں ڈیٹا ویژولائزیشن اور بیانیہ کی تکنیکوں کو ملا کر پیچیدہ ڈیٹا کہانیاں بنائی جاتی ہیں جو لوگوں کو موہ لیتی ہیں اور مشغول کرتی ہیں۔ سامعین اس ترکیب کی بدولت ڈیٹا کے جوہر کو سمجھ سکتے ہیں۔
اسے قابل فہم اور متعلقہ بناتا ہے۔ بنیادی طور پر، ڈیٹا کی کہانی سنانے کا مقصد ٹھوس اور خلاصہ کے ساتھ ساتھ مقداری اور کوالٹیٹو ڈومینز کے درمیان موجود خلا کو ختم کرنا ہے۔ آئیے اس کو تفصیل سے دریافت کریں۔

ڈیٹا ویژولائزیشن کا کردار

ڈیٹا ویژولائزیشن، جس میں ڈیٹا سیٹس کو بصری فارمیٹس جیسے چارٹس، گراف، نقشے، اور انفوگرافکس میں تبدیل کرنا شامل ہے، ڈیٹا کہانی سنانے میں مرکزی حیثیت رکھتا ہے۔ یہ بصری عناصر ڈیٹا کی کہانی سنانے میں ضروری ہیں کیونکہ یہ پیچیدہ معلومات کو آسان بناتے ہیں۔
سمجھنا ڈیٹا ویژولائزیشن ڈیٹا میں چھپے ہوئے نمونوں، رجحانات اور تعلقات کو ظاہر کرتی ہے، جو بیانیہ کی بنیاد ڈالتی ہے۔

ایکسپلوریٹری بمقابلہ وضاحتی تصور

ڈیٹا ویژولائزیشن کو دو اقسام میں تقسیم کیا گیا ہے: ریسرچ اور وضاحتی۔ ڈیٹا کہانی سنانے کے نقطہ نظر کا تعین کرنے میں یہ تقسیم اہم ہے:

• ایکسپلوریٹری ویژولائزیشن سے مراد وہ تکنیک ہے جو ڈیٹا کے تجزیہ کے تفتیشی مرحلے کے دوران استعمال ہوتی ہے۔ جب بیانیہ ابھی دریافت ہونا باقی ہے، تو تحقیقی بصری اعداد و شمار کے اندر چھپی کہانی کو ظاہر کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ سوالات جیسے "کیسے کرتا ہے۔
  وقت کے ساتھ فروخت کی آمدنی میں تبدیلی؟ یا "کسی خاص سیزن میں سیلز کی آمدنی میں اضافہ کیوں ہوا؟" اس تحقیقی عمل کے ذریعے حل کیا جاتا ہے، جو بیانیہ کو منظر عام پر لانے کا مرحلہ طے کرتا ہے۔

• وضاحتی تصور کا استعمال اس وقت کیا جاتا ہے جب کہانی مکمل ہو اور مقصد سامعین تک مخصوص بصیرت کو پہنچانا ہو۔ بصری کو کہانی کے مخصوص عناصر یا پوری داستان کو پہنچانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ سامعین سمجھ جائیں۔
  ڈیٹا اسٹوری ٹیلر کا پیغام۔

ڈیٹا کہانی سنانے کے ساتھ ان دونوں کے آپس میں جڑے ہوئے کو سمجھنے کے لیے خاکہ دیکھیں:

بیانیہ کی ساخت کی خصوصیات

مؤثر اعداد و شمار کی کہانی سنانے کا ایک بیانیہ ڈھانچہ ہوتا ہے جس میں ایک واضح آغاز (مسئلہ یا سیاق و سباق کا تعارف)، درمیانی (ڈیٹا تجزیہ اور بصیرت) اور نتیجہ (سفارشات) شامل ہوتا ہے۔ 

ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ کے اجزاء کو کھولنا

• سامعین کی شناخت: سامعین کے پس منظر اور دلچسپیوں کی عکاسی کرنے کے لیے بیانیہ اور بصری کو حسب ضرورت بنانا۔

• کہانی کی تعریف: ایک مربوط اور جامع بیانیہ تخلیق کرنا جو کسی مخصوص کاروباری مسئلے یا مقصد کو حل کرے۔

• صحیح تصورات کا انتخاب: کلیدی بصیرت اور رجحانات کو اجاگر کرنے کے لیے متعلقہ قسم کے چارٹس، گرافس اور ویژولز کا انتخاب کرنا۔

• سیاق و سباق کو شامل کرنا: سامعین کو ڈیٹا کی اہمیت کو سمجھنے میں مدد کے لیے سیاق و سباق اور وضاحت فراہم کرنا۔

• ایک جذباتی تعلق پیدا کرنا: کہانی سنانے والے عناصر کو شامل کرنا جو جذبات کو ابھارتے ہیں، ڈیٹا کو مزید متعلقہ اور یادگار بناتے ہیں۔

بینکنگ سیکٹر میں پاور BI کیس اسٹڈی

آئیے ایک خاص مثال پر غور کریں کہ بینکنگ کے شعبے میں ڈیٹا اسٹوری ٹیلنگ کیسے کام کرتی ہے۔

اس شعبے میں گاہک کی برقراری گاہک کے حصول کی طرح ہی اہم ہے۔ ایک بڑا بینک ایسی صورت حال میں تھا جہاں کرن ریٹ بڑھ رہا تھا، جس سے اس کی مارکیٹ کی پوزیشن اور آمدنی چھین لینے کا خطرہ تھا۔ اس چیلنج کو پورا کرنے کے لیے پاور BI آئی، جس نے
ایک انٹرایکٹو ٹول ہے جو اعلیٰ درجے کے ڈیٹا کا تجزیہ اور ویژولائزیشن کی خصوصیات پیش کرتا ہے۔ یہ کیس اسٹڈی بینک کی جانب سے پاور BI کے اسٹریٹجک اطلاق کو نمایاں کرتی ہے تاکہ لین دین کے ڈیٹا میں پیٹرن کی نشاندہی کرکے صارفین کی برقراری کو مضبوط بنایا جا سکے۔
ممکنہ منتھن سے متعلق پیشن گوئی کی طاقت۔

مسئلہ یہ بیان

لہذا، فرض کریں کہ بینک نے ایک پریشان کن نمونہ محسوس کیا: وقت کے ساتھ ساتھ، حریفوں کے لیے روانہ ہونے والے صارفین کی تعداد بڑھ رہی تھی۔ کرن ریٹ نے نہ صرف یہ ظاہر کیا کہ اس نے بینک کے منافع کو کتنا منفی طور پر متاثر کیا بلکہ اس میں ممکنہ کوتاہیوں کو بھی اجاگر کیا۔
گاہکوں کی اطمینان اور مشغولیت. دشواری یہ تھی کہ لین دین کے اعداد و شمار کی بڑی مقدار کے ساتھ ساتھ کسٹمر ڈیموگرافکس اور رویے کو چھانٹنے کی بنیادی وجوہات کا پتہ لگانا تھا۔ اس کے نتیجے میں، ڈیٹا پر مبنی حکمت عملی کا مقصد نہ صرف ہونا چاہئے
برقرار رکھا گیا ہے لیکن مجموعی طور پر اطمینان میں اضافہ ہوا ہے۔

ڈیٹا انیلیسیز کی

عین موقع پر، بینک نے پاور BI کے ساتھ جدید تجزیات کی دنیا میں سفر شروع کیا۔ شروع کرنے کے لیے، ہم نے لین دین کے ڈیٹا، کسٹمر ڈیموگرافکس، اور رویے کے نمونوں کو ایک واحد ڈیٹا سیٹ بنانے کے لیے مربوط کیا۔ اعلی درجے کی تجزیاتی خصوصیات
پاور BI میں دستیاب نے انہیں اس ڈیٹاسیٹ کو گہرائی سے دریافت کرنے اور اہم رجحانات اور نمونوں کو سامنے لانے کے قابل بنایا۔ ان میں سے، وہ صارفین کے ان حصوں کا پتہ لگا سکتے ہیں جن کے جانے کا امکان زیادہ ہے، لین دین کی قسمیں جو مستقبل میں ہونے والی تبدیلی کی نشاندہی کرتی ہیں۔
اونچی منتھلی سرگرمی کے ساتھ ادوار کے طور پر۔

تصور

ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے بعد، اگلا مرحلہ ان بصیرتوں کو قابل استعمال بنانا ہے۔ پاور BI کے انٹرایکٹو ڈیش بورڈ کام میں آتے ہیں، واضح، متحرک ڈیٹا ویژولائزیشن فراہم کرتے ہیں۔ یہ ڈیش بورڈز صارفین کے ان حصوں کو نمایاں کرتے ہیں جن کو منحرف ہونے اور ظاہر کرنے کا زیادہ خطرہ ہوتا ہے۔
وہ عوامل جو گاہک کے چھوڑنے کے فیصلے پر اثر انداز ہوتے ہیں۔ بینک ڈیٹا کو بصری طور پر پرکشش بناتا ہے اور ان بصیرت کو تمام محکموں میں پھیلانے کے قابل بناتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ فیصلہ سازوں کے پاس وہ معلومات ہیں جن کی انہیں فیصلہ کن کارروائی کرنے کی ضرورت ہے۔

وضاحتی

بہر حال، اکیلے اعداد و شمار، اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ کتنا ہی درست تجزیہ کیا جائے، ایک زبردست بیانیہ کے بغیر کارروائی کی ترغیب نہیں دے سکتا۔ بینک نے ڈیٹا کے ارد گرد ایک کہانی بنائی، جس میں گاہک کو برقرار رکھنے کی اہم اہمیت پر زور دیا گیا، بینک پر منتھن کے ٹھوس اثرات
آمدنی، اور اس منتھن سے نمٹنے کے لیے جن حکمت عملیوں کی نشاندہی کی گئی ہے۔ اس بیانیے نے پوری تنظیم کو ایک متحد مقصد کی طرف مطلع کرنے اور تحریک دینے کا کام کیا۔

نتائج

پاور BI سے حاصل کردہ بصیرت کو حکمت عملی سے لاگو کرنے نے بینک کے صارفین کی مصروفیت کے نقطہ نظر کو تبدیل کر دیا۔ تفصیلی تجزیات اور واضح تصورات کے ساتھ، بینک نے ٹارگٹ مارکیٹنگ مہمات اور ضروریات اور رویے کی بنیاد پر ذاتی نوعیت کی پیشکشیں شروع کیں۔
اعلی خطرے والے صارفین کے طبقات کا۔ نتیجتاً، گاہک کی منتھلی کی شرحوں میں نمایاں کمی واقع ہوئی، جبکہ گاہک کی اطمینان اور وفاداری میں اضافہ ہوا۔

اس عمل میں، بینک نے گاہک کے چنگل کو کم کرنے کے اہم چیلنج سے نمٹا اور اسٹریٹجک فائدے کے لیے ٹیکنالوجی سے فائدہ اٹھانے کے اپنے عزم کا اعادہ کیا۔ یہ کیس اسٹڈی یہ ظاہر کرتی ہے کہ پاور BI کس طرح سمجھنے اور بڑھانے کا ایک طاقتور ذریعہ ہو سکتا ہے۔
کسٹمر کی وفاداری، بالآخر انتہائی مسابقتی بینکنگ انڈسٹری میں طویل مدتی کامیابی حاصل کرنا۔

اہم نتائج

ہمارا معاملہ ایک بڑے بینک کے مراکز کی طرف دیکھتا ہے جنہوں نے صارفین کے بڑھتے ہوئے اقتباسات سے نمٹنے کے لیے پاور BI کا فائدہ اٹھایا، جس کا مقصد گاہک کو برقرار رکھنے اور خوش کرنے میں اسٹریٹجک بہتری لانا ہے۔ بینک نے اپنے پاور BI کے نفاذ کے لیے پرجوش مقاصد طے کیے:

ڈیٹا نکالنے کی رفتار: 50 منٹ سے 60 منٹ تک نکالنے کے وقت میں 30% رعایت کا مقصد، کارکردگی کو بہتر بنانا۔

ETL عمل کی کارکردگی: ETL ملازمتوں کے لیے 96% تکمیلی قیمت کا حصول، معلومات کی تبدیلی کے وقت میں 30% کم کے ساتھ، وشوسنییتا اور رفتار کو یقینی بنانا۔

ڈیٹا ماڈل آپٹیمائزیشن: اعداد و شمار کے ماڈلز کے لیے 15 منٹ کا ریفریش ٹائم اور 3 سیکنڈ سے کم کے استفسار کے ردعمل کا وقت مقرر کرنا، کارکردگی کو بہتر بنانا۔

رپورٹ پیش کرنے کی رفتار: 6 سیکنڈ سے کم کے دستاویز کے لوڈ ٹائم کو نشانہ بنانا اور 2 سیکنڈ سے کم کی ویژولائزیشن رینڈرنگ، UX کو بڑھانا۔

ڈیٹا کمپریشن ریشو: کم از کم 10:1 انفارمیشن کمپریشن ریشو کا مقصد، اسٹوریج کے استعمال کو بہتر بنانا اور لاگت کو کم کرنا۔

ڈیٹا گورننس کی تعمیل: تحفظ اور تعمیل کو یقینی بناتے ہوئے، کم از کم 92% کے ڈیٹا نسب کے دستاویزی اسکور اور 98% ڈیٹا تک رسائی کے انتظام کی تاثیر کی درجہ بندی کو برقرار رکھنا۔

نتیجہ

کاروباری اداروں کے لیے بصیرت سے بات چیت کرنے اور ایکشن چلانے کے لیے سب سے زیادہ مؤثر ٹولز میں سے ایک ڈیٹا کہانی سنانا ہے۔ بہت سے ویژولائزیشن پلیٹ فارمز جیسے Power BI، اور Tableau، دوسروں کے علاوہ، جن میں بلٹ ان طاقتور ویژولائزیشن کی صلاحیتیں ہیں جو اجازت دیتی ہیں۔
صارفین کو زبردست بیانیہ تخلیق کرنے کے لیے۔ لہذا، اعداد و شمار کی کہانی سنانے کا ہنر، بااثر بصری پریزنٹیشن کے نقطہ نظر سے مکمل، کسی بھی تنظیم کے لیے ایک لازمی عنصر ہے جس کا مقصد ڈیٹا کی حقیقی قدر کو غیر مقفل کرنا ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs