3. Qlik Sense
Qlik Sense बड़ी टीमों के लिए अच्छा विकल्प है जो एसोसिएटिव डेटा मॉडल चाहती हैं, जहाँ एक मान पर क्लिक करने से हर अन्य चार्ट तुरंत फ़िल्टर होकर संबंधित चीज़ें दिखाता है।
यह ऑन-प्रिमाइसेज़ या क्लाउड पर डिप्लॉय होता है और इनजेस्ट के दौरान डेटा को साफ़ और सॉर्ट कर सकता है, जो बड़ी एनालिटिक्स टीमों के अनुरूप है। यह उन लोगों के लिए अधिक उपयुक्त है जिनके पास पहले से कुछ डेटा विश्लेषण अनुभव है, और इसकी कीमत Power BI से ऊपर बैठती है।
सबसे उपयुक्त: स्थापित एनालिटिक्स टीमें जो एसोसिएटिव, सेल्फ़-सर्विस एक्सप्लोरेशन चाहती हैं।
4. Sigma
Sigma इस सूची का सबसे नया टूल है—और देखने लायक—यदि आपकी कंपनी का डेटा क्लाउड वेयरहाउस में रहता है।
Sigma Computing द्वारा बनाया गया, यह आपको एक स्प्रेडशीट-जैसा इंटरफ़ेस देता है जो Snowflake, BigQuery, Databricks और Redshift पर लाइव क्वेरी करता है, जिससे डैशबोर्ड बिना किसी एक्सट्रैक्ट रिफ्रेश के वर्तमान डेटा को दर्शाते हैं। पेच यह है कि इसका मतलब तभी बनता है जब आपका डेटा पहले से समर्थित वेयरहाउस में हो, इसलिए स्प्रेडशीट से काम करने वाले एकल विश्लेषक के लिए यह कम प्रासंगिक है।
सबसे उपयुक्त: लाइव क्लाउड-वेयरहाउस डेटा पर डैशबोर्ड बनाने वाले विश्लेषक।
DataCamp के साथ सीखें: Introduction to Sigma, Visualizations in Sigma, Sigma Fundamentals स्किल ट्रैक, और कई अन्य कोर्स।
5. Google Data Studio
Google Data Studio, पूर्व में Looker Studio, Google डेटा पर बने डैशबोर्ड के लिए बजट विकल्प है।
कोर प्रोडक्ट मुफ़्त है और नैटिव रूप से Google Analytics 4, Google Sheets और BigQuery से जुड़ता है, जो इसे मार्केटिंग और वेब रिपोर्टिंग के लिए डिफ़ॉल्ट बनाता है। यह भारी मॉडलिंग या नॉन-Google सोर्स के लिए कम उपयुक्त है, जहाँ पूरा BI टूल ज़्यादा करता है।
सबसे उपयुक्त: Google डेटा सोर्स पर मुफ़्त मार्केटिंग और वेब डैशबोर्ड।
6. Microsoft Excel
Excel अब भी वह जगह है जहाँ बिज़नेस रिपोर्टिंग का बड़ा हिस्सा वास्तविक रूप से होती है—और अक्सर पहला डैशबोर्ड बनाने का सबसे तेज़ तरीका भी यही है।
PivotCharts, स्लाइसर और स्पार्कलाइन्स के साथ, आप अपने पास मौजूद डेटा पर बिना नया प्लेटफ़ॉर्म सीखे इंटरैक्टिव सारांश बना सकते हैं। इसकी सीमाएँ स्केल पर दिखती हैं: बड़े डेटासेट और लाइव रिफ्रेश वह जगह हैं जहाँ एक समर्पित BI टूल आगे आता है।
सबसे उपयुक्त: उसी स्प्रेडशीट डेटा पर तेज़ डैशबोर्ड और रिपोर्ट जो पहले से मौजूद है।
DataCamp के साथ सीखें: Data Visualization in Excel कोर्स (रेटिंग 4.8, 3 घंटे) डैशबोर्ड के सर्वश्रेष्ठ तरीकों पर आधारित है।
चार्ट्स और वेब पब्लिशिंग के लिए नो-कोड टूल्स
ये टूल एकल चार्ट बनाते हैं, पूरे रिपोर्टिंग डैशबोर्ड नहीं। इन्हें तब अपनाएँ जब आपको बिना कोड लिखे किसी वेबसाइट या लेख में साफ़-सुथरा, इंटरैक्टिव ग्राफ़िक प्रकाशित करना हो।
7. Datawrapper
Datawrapper डेटा जर्नलिज़्म और वेब-रेडी चार्ट्स के लिए पसंदीदा टूल है। The Washington Post, The Guardian, Vox और The Wall Street Journal सभी इसका उपयोग करते हैं, और इसके मुफ़्त टियर में कलर-ब्लाइंडनेस चेकर शामिल है, जो कम प्रतिस्पर्धी देते हैं। आप केवल कुछ डेटा सोर्स से इम्पोर्ट कर सकते हैं, और उन्नत फ़ीचर्स पेड प्लान्स के पीछे हैं।
सबसे उपयुक्त: वेबसाइट या लेख पर परिष्कृत, सुलभ चार्ट प्रकाशित करना।
8. Google Charts
Google Charts इंटरैक्टिव चार्ट को वेबसाइट पर एम्बेड करने के लिए एक मुफ़्त JavaScript लाइब्रेरी है। यह सभी प्रमुख ब्राउज़रों पर काम करती है और चार्ट प्रकार चुनने के लिए आसान इंटरफ़ेस देती है, हालांकि अपनी विज़ुअलाइज़ेशन प्रकाशित करने के लिए बुनियादी JavaScript ज्ञान चाहिए और इसकी स्टाइलिंग सीमित है।
सबसे उपयुक्त: वेब पेज पर एम्बेड किए गए मुफ़्त इंटरैक्टिव चार्ट।
9. RAWGraphs
RAWGraphs एक मुफ़्त, ओपन-सोर्स, नो-कोड टूल है जो ब्राउज़र में पेस्ट की गई स्प्रेडशीट को चार्ट में बदल देता है। 2013 में लॉन्च हुआ, इसे किसी अकाउंट या सेटअप की ज़रूरत नहीं और यह कई फ़ॉर्मैट्स में एक्सपोर्ट करता है—जिससे असामान्य चार्ट प्रकारों के लिए यह काम का टूल बनता है। इसकी चार्ट लाइब्रेरी छोटी है और कुछ ही स्टाइलिंग कंट्रोल्स देती है।
सबसे उपयुक्त: बिना साइन-अप के तेज़, एकबारगी चार्ट।
कस्टम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए Python लाइब्रेरियाँ
जब आप नो-कोड टूल्स से आगे बढ़ते हैं और पूरा नियंत्रण चाहते हैं, तो Python लाइब्रेरियाँ आपको चार्ट के हर तत्व को स्क्रिप्ट करने देती हैं। इन्हें सीखने में ज़्यादा समय लगता है, इसलिए इन्हें BI टूल में सहज होने के बाद अगला कदम मानें—डैशबोर्ड कार्य शुरू करने का बिंदु नहीं।
10. Matplotlib
Matplotlib डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मानक Python लाइब्रेरी है और अधिकतर अन्य लाइब्रेरियों की नींव है। 2003 में John D. Hunter द्वारा बनाई गई, यह कुछ पंक्तियों के कोड में लाइन प्लॉट, हिस्टोग्राम, बार चार्ट और स्कैटर प्लॉट बनाती है और PDF, PNG, और SVG में एक्सपोर्ट करती है। इसकी लचीलापन ही इसकी कीमत है: डाक्यूमेंटेशन घना है और एक प्लॉट को बिल्कुल सही बनाना समय ले सकता है।
सबसे उपयुक्त: Python में स्थिर चार्ट्स पर कोड-स्तरीय पूरा नियंत्रण।
DataCamp के साथ सीखें: Introduction to Data Visualization with Matplotlib।
11. Seaborn
Seaborn matplotlib के ऊपर बैठता है और आकर्षक सांख्यिकीय चार्ट बहुत तेज़ी से बनाता है। इसका हाई-लेवल इंटरफ़ेस कुछ लाइनों में प्लॉट बनाता है और डिफ़ॉल्ट रूप से अच्छा दिखता है—इसीलिए विश्लेषक सांख्यिकीय काम के लिए कच्चे matplotlib की बजाय इसे चुनते हैं। यह सूक्ष्म अनुकूलन कम देता है और जटिल बदलावों के लिए अक्सर आपको वापस matplotlib पर जाना पड़ता है।
सबसे उपयुक्त: Python में तेज़, आकर्षक सांख्यिकीय चार्ट।
DataCamp के साथ सीखें: Introduction to Data Visualization with Seaborn।
12. Bokeh
Bokeh वह Python लाइब्रेरी है जिसका उपयोग आपको तब करना चाहिए जब आपको स्थिर छवियों के बजाय इंटरैक्टिविटी चाहिए। यह उपयोगकर्ता की क्रियाओं के प्रति प्रतिक्रिया देने वाले इंटरैक्टिव प्लॉट बनाती है और उन्हें वेब ब्राउज़र में एम्बेड करती है, और स्ट्रीमिंग डेटा वाले डैशबोर्ड तक स्केल कर सकती है। Python और JavaScript का संयोजन कभी-कभी असहज हो सकता है, और प्लॉट-डिज़ाइन की लचीलापन matplotlib से कम है।
सबसे उपयुक्त: Python में बनाए गए इंटरैक्टिव, ब्राउज़र-एम्बेडेड प्लॉट।
DataCamp के साथ सीखें: Interactive Data Visualization with Bokeh।
कस्टम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए R लाइब्रेरियाँ
यदि आप R में काम करते हैं, तो ये तीन लाइब्रेरियाँ अधिकांश ज़रूरतें कवर कर देती हैं—प्रकाशन-गुणवत्ता के सांख्यिकीय चार्ट से लेकर इंटरैक्टिव मैप्स तक।
13. ggplot2
ggplot2 R का सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला विज़ुअलाइज़ेशन पैकेज है और लचीले, पेशेवर प्लॉट्स के लिए पसंदीदा है। 2007 में Hadley Wickham द्वारा बनाया गया और tidyverse में शामिल, यह ग्रामर ऑफ़ ग्राफ़िक्स पर बनाया गया है—इसलिए आप चार्ट के हर घटक को निर्दिष्ट करते हैं और एक सुसंगत सिंटैक्स से उन्हें संयोजित करते हैं। यह कुछ अन्य R पैकेजों से धीमा हो सकता है और इसका सिंटैक्स base R से भिन्न है, जो कुछ शुरुआती लोगों को उलझा देता है।
सबसे उपयुक्त: R में प्रकाशन-गुणवत्ता के सांख्यिकीय चार्ट।
DataCamp के साथ सीखें: Introduction to Data Visualization with ggplot2 और Intermediate फॉलो-अप।
14. Plotly
Plotly R में इंटरैक्टिव, प्रकाशन-गुणवत्ता वाले ग्राफ़ के लिए मानक लाइब्रेरी है, और यह Python, Julia और MATLAB में भी काम करती है। इसका सिंटैक्स सरल है लेकिन रेंडरिंग JavaScript के जरिए होती है, इसलिए चार्ट आधुनिक वेब ब्राउज़र में सही दिखते हैं। कम्युनिटी वर्ज़न पर आपकी विज़ुअलाइज़ेशन हमेशा पब्लिक रहती हैं, और पैलेट व स्टाइलिंग विकल्प कुछ प्रतिस्पर्धियों से संकरे हैं।
सबसे उपयुक्त: R या Python में ऑनलाइन प्रकाशित करने योग्य इंटरैक्टिव चार्ट।
DataCamp के साथ सीखें: Introduction to Data Visualization with Plotly in Python।
15. Leaflet
Leaflet R में इंटरैक्टिव मैप्स के लिए टूल है। मूल रूप से The New York Times और Mapbox द्वारा उपयोग की जाने वाली एक JavaScript लाइब्रेरी, R पैकेज स्थानिक डेटा से आकर्षक वेब मैप्स बनाता है और उन्हें R Markdown दस्तावेज़ों और Shiny ऐप्स में एम्बेड करता है। इसका अपना सिंटैक्स सीखना पड़ता है, और इसके स्थिर मैप ggplot2 जितने साफ़ नहीं होते।
सबसे उपयुक्त: R में स्थानिक डेटा से बने इंटरैक्टिव वेब मैप्स।
DataCamp के साथ सीखें: Interactive Maps with leaflet in R।
तुलनात्मक तालिका
यहाँ सभी 15 टूल साथ-साथ दिए गए हैं—ऊपर वे डैशबोर्ड और रिपोर्टिंग टूल जिनसे अधिकतर विश्लेषकों को पहले सीखना चाहिए, और नीचे वे कोड लाइब्रेरियाँ जिनकी ज़रूरत केवल कस्टम काम के लिए पड़ती है।
| टूल | प्रकार | कोडिंग ज़रूरी? | लागत | सबसे उपयुक्त |
|---|---|---|---|---|
| Power BI | BI डैशबोर्ड | नहीं | मुफ़्त Desktop; $14/यूज़र/माह Pro | Microsoft वातावरण में बिज़नेस डैशबोर्ड |
| Tableau | BI डैशबोर्ड | नहीं | मुफ़्त (Public); $75/यूज़र/माह Creator | गहरे इंटरैक्टिव डैशबोर्ड |
| Qlik Sense | BI डैशबोर्ड | नहीं | पेड (Power BI से ऊपर) | एसोसिएटिव सेल्फ़-सर्विस एनालिटिक्स |
| Sigma | BI डैशबोर्ड | नहीं | पेड | क्लाउड वेयरहाउस पर लाइव डैशबोर्ड |
| Looker Studio | BI डैशबोर्ड | नहीं | मुफ़्त | मार्केटिंग और Google-डेटा डैशबोर्ड |
| Microsoft Excel | स्प्रेडशीट | नहीं | Microsoft 365 सब्सक्रिप्शन | स्प्रेडशीट डेटा पर तेज़ डैशबोर्ड |
| Datawrapper | नो-कोड वेब चार्ट्स | नहीं | मुफ़्त टियर; पेड प्लान्स | डेटा जर्नलिज़्म और वेब चार्ट्स |
| Google Charts | नो-कोड वेब चार्ट्स | कुछ JS | मुफ़्त | वेबसाइट्स पर एम्बेडेड चार्ट्स |
| RAWGraphs | नो-कोड वेब चार्ट्स | नहीं | मुफ़्त | तेज़ एकबारगी चार्ट, बिना साइन-अप |
| Matplotlib | Python लाइब्रेरी | हाँ | मुफ़्त | स्थिर चार्ट्स पर पूरा नियंत्रण |
| Seaborn | Python लाइब्रेरी | हाँ | मुफ़्त | तेज़ सांख्यिकीय चार्ट |
| Bokeh | Python लाइब्रेरी | हाँ | मुफ़्त | इंटरैक्टिव ब्राउज़र प्लॉट्स |
| ggplot2 | R लाइब्रेरी | हाँ | मुफ़्त | प्रकाशन-गुणवत्ता वाले R चार्ट |
| Plotly | Python/R लाइब्रेरी | हाँ | मुफ़्त टियर | ऑनलाइन इंटरैक्टिव चार्ट |
| Leaflet | R लाइब्रेरी | हाँ | मुफ़्त | इंटरैक्टिव मैप्स |
अंतिम विचार
एक उभरते विश्लेषक के लिए जिसे बिज़नेस रिपोर्टिंग के लिए डैशबोर्ड बनाने हैं, सबसे पहले Power BI सीखें। इसे शुरू करना मुफ़्त है, अधिकतर कंपनियाँ आंतरिक रिपोर्टिंग के लिए इसे उपयोग करती हैं, और PL-300 प्रमाणन आपको दिखाने लायक प्रमाण-पत्र देता है। यदि आपका संगठन Salesforce पर चलता है या आप सबसे गहरी इंटरैक्टिव एनालिटिक्स चाहते हैं, तो इसकी बजाय Tableau सीखें—और Tableau Public पर मुफ़्त में अभ्यास करें।
इस सूची के निचले हिस्से में दिए Python और R के टूल्स बाद में सीखने लायक हैं—जब आप ऐसा चार्ट नियंत्रण चाहते हों जो नो-कोड टूल नहीं दे सकते। यदि आपका लक्ष्य इस तिमाही में एक काम करता हुआ बिज़नेस डैशबोर्ड है, तो इनसे शुरुआत करना सही नहीं है।
चाहे आप कोई भी टूल चुनें, सबसे तेज़ रास्ता वही कोर्स है जिसमें आप देखने की बजाय वास्तविक विज़ुअलाइज़ेशन बनाते हैं। हमारे सर्वश्रेष्ठ इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कोर्स की गाइड सीखने का मार्ग बताती है, हमारी डैशबोर्ड डिज़ाइन सर्वोत्तम प्रथाएँ बताती हैं कि अच्छा डैशबोर्ड बिखरे हुए से कैसे अलग होता है, और हमारा Understanding Data Visualization कोर्स बिना कोडिंग के बुनियाद सिखाता है।
Data Visualization Tools FAQs
बिज़नेस डैशबोर्ड बनाने के लिए सबसे अच्छा डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल कौन-सा है?
अधिकांश विश्लेषकों के लिए, Power BI बिज़नेस डैशबोर्ड्स का सर्वश्रेष्ठ टूल है—विशेषकर उन कंपनियों में जो पहले से Microsoft 365 उपयोग करती हैं। यदि आप गहरी इंटरैक्टिव एनालिटिक्स चाहते हैं या Microsoft ईकोसिस्टम के बाहर काम करते हैं, तो Tableau बेहतर विकल्प है। दोनों नो-कोड हैं, इसलिए शुरू करने के लिए प्रोग्रामिंग की ज़रूरत नहीं।
क्या डैशबोर्ड बनाने के लिए कोडिंग आना ज़रूरी है?
नहीं। Power BI, Tableau, Looker Studio और Excel सभी नो-कोड टूल हैं जो विज़ुअल इंटरफ़ेस के माध्यम से डैशबोर्ड बनाते हैं। आपको Python या R की लाइब्रेरियाँ जैसे Matplotlib या ggplot2 तब ही चाहिए जब आपको ऐसे कस्टम चार्ट चाहिए जिन्हें BI टूल नहीं बना सकता।
बिज़नेस रिपोर्टिंग के लिए Power BI या Tableau—कौन बेहतर है?
आम तौर पर आंतरिक बिज़नेस रिपोर्टिंग के लिए Power BI बेहतर है—$14 प्रति यूज़र प्रति माह की लागत पर, जबकि Tableau Creator $75 पर है—और यह सीधे Excel और Teams से जुड़ता है। Tableau विज़ुअलाइज़ेशन की गहराई और बहुत बड़े डेटासेट संभालने में जीतता है। एनालिटिक्स में पहली नौकरी के लिए Power BI सुरक्षित दांव है।
सीखने के लिए सबसे आसान डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल कौन-सा है?
सबसे आसान शुरुआती बिंदु Excel है क्योंकि अधिकतर विश्लेषक इसकी बुनियाद पहले से जानते हैं, और PivotCharts उस ज्ञान को जल्दी डैशबोर्ड में बदल देते हैं। समर्पित BI टूल्स में, Power BI और Looker Studio की सीखने की कर्व सबसे नरम है। एक संरचित कोर्स ट्रायल-एंड-एरर से तेज़ी से आपको काम करता डैशबोर्ड दिला देगा।
क्या Looker Studio बिज़नेस डैशबोर्ड्स के लिए अच्छा है?
Looker Studio Google Analytics 4, Google Sheets और BigQuery जैसे Google डेटा पर बने डैशबोर्ड के लिए एक अच्छा, मुफ़्त विकल्प है। यह भारी डेटा मॉडलिंग या नॉन-Google सोर्स के लिए कम उपयुक्त है—जहाँ Power BI या Tableau ज़्यादा कर सकते हैं। मार्केटिंग और वेब रिपोर्टिंग के लिए सीमित बजट पर इसे मात देना कठिन है।
मैं एक स्वतंत्र डेटा विश्लेषक हूँ और दुनिया भर की कंपनियों व संगठनों के साथ डेटा साइंस परियोजनाओं पर सहयोग करता/करती हूँ। मैं 2+ वर्षों के अनुभव वाला/वाली डेटा साइंस प्रशिक्षक भी हूँ। मैं नियमित रूप से अंग्रेज़ी और स्पेनिश में डेटा साइंस से संबंधित लेख लिखता/लिखती हूँ, जिनमें से कुछ DataCamp, Towards Data Science और Analytics Vidhya जैसी स्थापित वेबसाइटों पर प्रकाशित हुए हैं। राजनीतिक विज्ञान और क़ानून की पृष्ठभूमि वाले/वाली डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मेरा लक्ष्य लोक नीति, क़ानून और प्रौद्योगिकी के संगम पर काम करना है—विचारों की शक्ति का उपयोग करके ऐसे अभिनव समाधान और कथाएँ विकसित करना जो हमें तात्कालिक चुनौतियों, विशेषकर जलवायु संकट, से निपटने में मदद कर सकें। मैं स्वयं-अध्येता, सतत सीखने वाला/वाली और बहुविषयक दृष्टिकोण का प्रबल समर्थक/समर्थक हूँ। नई चीज़ें सीखने में कभी देर नहीं होती।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा भूमिकाओं में एक अनिवार्य कौशल है—डैशबोर्ड और रिपोर्ट पर काम करने वाले डेटा विश्लेषकों से लेकर यह समझाने वाले डेटा स्ट्यूअर्ड्स तक कि कंपनी का डेटा वेयरहाउस कैसे व्यवस्थित है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा स्टोरीटेलिंग का भी केंद्रीय स्तंभ है—एक ऐसा दृष्टिकोण जो दृश्य, कथानक और डेटा का उपयोग करके इनसाइट्स को कार्रवाई में बदलने की वकालत करता है।
यदि आप एक उभरते विश्लेषक हैं जिसे किसी बिज़नेस रिपोर्ट के लिए डैशबोर्ड बनाना है, तो छोटा सा उत्तर है: Power BI। इसे शुरू करना मुफ़्त है, अधिकतर कंपनियाँ पहले से ही इसे आंतरिक रिपोर्टिंग के लिए उपयोग करती हैं, और यह आपको हफ्तों नहीं बल्कि घंटों में एक इंटरैक्टिव डैशबोर्ड तक पहुँचा देता है। यदि आप गहरी विज़ुअल एनालिटिक्स चाहते हैं या Microsoft ईकोसिस्टम के बाहर काम करते हैं, तो Tableau मुख्य विकल्प है।
यह गाइड 15 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स को कवर करती है—सबसे पहले वे बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल जो डैशबोर्ड और रिपोर्टिंग के काम में फिट बैठते हैं, फिर नो-कोड चार्ट मेकर्स, और अंत में Python और R की लाइब्रेरियाँ जैसे Matplotlib और ggplot2, जो तब पूरी कस्टम या सांख्यिकीय चार्ट नियंत्रण देती हैं जब नो-कोड टूल पर्याप्त नहीं रहता। मैंने प्रत्येक टूल का आकलन इसकी सीखने की कर्व, डैशबोर्ड और रिपोर्टिंग फिट, लागत, और इसे सीखने की सहजता पर किया है।
कब कौन-सा डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल चुनें
यहीं से शुरू करें। यह तालिका आम विश्लेषक परिस्थितियों को उनके उपयुक्त टूल से मैप करती है, ताकि आप सीधे अपने काम से संबंधित प्रविष्टियों पर जा सकें।
एक उभरते विश्लेषक को क्या देखना चाहिए
हर काम के लिए एक ही टूल सर्वश्रेष्ठ नहीं होता। किसी एक को सीखने में समय लगाने से पहले, उसे उन चार बातों के संदर्भ में तौलें जो डैशबोर्ड और रिपोर्टिंग के लिए सबसे अधिक मायने रखती हैं।
बिज़नेस रिपोर्टिंग के लिए सर्वश्रेष्ठ BI और डैशबोर्ड टूल्स
ये वही टूल हैं जो लक्षित क्वेरी वाले काम के लिए बने हैं: बिज़नेस रिपोर्टिंग के लिए इंटरैक्टिव डैशबोर्ड। यदि आप इस लेख से केवल एक टूल सीखते हैं, तो इन्हीं में से एक सीखें।
1. Power BI
Power BI अधिकांश विश्लेषकों के लिए, खासकर उन कंपनियों में जो पहले से Microsoft 365 चलाती हैं, बिज़नेस डैशबोर्ड बनाने का सबसे अच्छा विकल्प है।
Microsoft का यह टूल सीधे Excel, Teams और Azure से जुड़ता है, डेटा प्रेप के लिए Power Query और कैलकुलेशन के लिए DAX का उपयोग करता है, और Gartner ने इसे एक दशक से अधिक समय तक एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म के मैजिक क्वाड्रंट में लीडर नामित किया है। ईमानदार सीमा DAX है: इसकी सीखने की कर्व खड़ी है और इसे नए उपयोगकर्ताओं के लिए मुख्य घर्षण बिंदु के रूप में अक्सर उल्लेख किया जाता है।
प्राइसिंग वास्तविक बढ़त है। Power BI Desktop आपके अपने मशीन पर रिपोर्ट बनाने के लिए मुफ़्त है, और साझा करने की लागत Microsoft की 2026 प्राइसिंग पर Pro के लिए $14 प्रति यूज़र प्रति माह या Premium Per User के लिए $24 है। यह PL-300 प्रमाणन के पीछे का टूल भी है, जो BI में आ रहे विश्लेषकों के लिए एक आम लक्ष्य है।
सबसे उपयुक्त: Microsoft वातावरण में बिज़नेस डैशबोर्ड बनाने वाले उभरते विश्लेषक।
DataCamp के साथ सीखें: Introduction to Power BI, Data Visualization in Power BI, और Data Analyst in Power BI करियर ट्रैक।
2. Tableau
Tableau किसी भी डेटा सोर्स पर स्टैंडअलोन इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और गहन विज़ुअल एक्सप्लोरेशन के लिए सबसे मज़बूत टूल है।
2003 में Stanford में स्थापित और 2019 में Salesforce द्वारा अधिग्रहित, यह बड़े डेटासेट को संभालता है और किसी भी अन्य BI टूल की तुलना में अधिक विज़ुअलाइज़ेशन गहराई देता है—यही वजह है कि यह डिज़ाइन-प्रधान एनालिटिक्स में जीतता है। समझौता लागत है: Salesforce की प्रकाशित प्राइसिंग पर Tableau Creator $75 प्रति यूज़र प्रति माह है, जो Power BI से काफी ऊपर है।
आप मुफ़्त में अभ्यास कर सकते हैं। Tableau Public आपको बिना लागत के डैशबोर्ड बनाने और प्रकाशित करने देता है, ताकि आपका नियोक्ता लाइसेंस खरीदे उससे पहले आप एक पोर्टफोलियो बना सकें।
सबसे उपयुक्त: वे विश्लेषक जो सबसे गहरे इंटरैक्टिव डैशबोर्ड चाहते हैं और Microsoft से बँधे नहीं हैं।
DataCamp के साथ सीखें: Introduction to Tableau, Data Visualization in Tableau, और Data Analyst in Tableau करियर ट्रैक।