दुनिया भर में डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ने के साथ, इस सूचना की पहचान करना, उसे संसाधित करना, और उसे आसान, समझने योग्य तथा साझा करने योग्य रूप में विज़ुअलाइज़ करना, ताकि वह क्रियान्वयन योग्य बन सके, और अधिक जटिल होता जा रहा है। यहीं पर डैशबोर्ड काम आते हैं।
डैशबोर्ड एनालिटिक्स प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण घटक हैं, क्योंकि वे विभिन्न हितधारकों के लिए जानकारी का सुसंगठित और आसानी से ग्रहण करने योग्य सार प्रस्तुत करते हैं। डैशबोर्ड का अंतिम लक्ष्य अपने उपयोगकर्ताओं को सर्वोत्तम निर्णय लेने में मदद करना और इस लगातार बढ़ते डेटा-संसाधन का लाभ उठाना है।
यह लेख उच्च-गुणवत्ता वाले डैशबोर्ड डिज़ाइन करने की कला और विज्ञान पर प्रकाश डालेगा—और उन टूल्स का अवलोकन प्रदान करेगा जिन्हें आप आज ही डैशबोर्ड तैनात करने के लिए उपयोग करना शुरू कर सकते हैं।
डैशबोर्ड के अलग-अलग प्रकार क्या हैं?
प्रभावशाली डेटा अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए सही डैशबोर्ड चुनना अत्यंत महत्वपूर्ण है। हालांकि, डेटा की बढ़ती मात्रा और जटिलता के साथ-साथ डैशबोर्ड के जरिए डेटा उपभोग करने वाली विविध प्रकार की ऑडियंस के कारण, इन्हें डिज़ाइन करने का तरीका तय करते समय अभिभूत होना स्वाभाविक है। डैशबोर्ड बनाते समय, यह समझना आवश्यक है कि आपकी विशिष्ट ऑडियंस के लिए कौन-सी श्रेणी सबसे उपयुक्त है। डैशबोर्ड के सबसे सामान्य प्रकार इस प्रकार हैं:
1. ऑपरेशनल डैशबोर्ड
ऑपरेशनल डैशबोर्ड रीयल-टाइम डेटा की निगरानी करते हैं, विभिन्न व्यावसायिक परिचालनों के एंड-टू-एंड प्रदर्शन को ट्रैक करते हैं, और स्पष्ट डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से अंतर्दृष्टि संप्रेषित करते हैं। ये डैशबोर्ड दैनिक कार्यप्रवाह में उपयोग के लिए बनाए जाते हैं और रीयल-टाइम घटनाक्रमों के बारे में समय-संवेदी अंतर्दृष्टि और अलर्ट प्रदान करते हैं। त्वरित निर्णय लेने में मदद के लिए ऑपरेशनल डैशबोर्ड लगातार अपडेट होते रहते हैं। इनके प्राथमिक उपयोगकर्ता मैनेजर और ऑपरेशनल टीमें होती हैं। उदाहरण शामिल हैं
- मार्केटिंग डैशबोर्ड—वेबसाइट प्रदर्शन मीट्रिक्स जैसे बाउंस रेट, उपयोगकर्ता लाइफटाइम वैल्यू, औसत सत्र समय आदि
- सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट—सिस्टम क्रैश एनालिटिक्स, अपटाइम मॉनिटरिंग, क्लाउड सर्विस बिलिंग मॉनिटरिंग, आदि
2. स्ट्रैटेजिक डैशबोर्ड
स्ट्रैटेजिक डैशबोर्ड मुख्य रूप से C-लेवल एग्जिक्यूटिव्स, डायरेक्टर्स, या बिज़नेस ओनर्स द्वारा दीर्घकालिक कंपनी OKRs और KPIs की निगरानी के लिए उपयोग किए जाते हैं। वे संपूर्ण संगठन या विभाग के प्रदर्शन पर उच्च-स्तरीय अपडेट प्रदान करते हैं। ये डैशबोर्ड ऑपरेशनल डैशबोर्ड की तुलना में कम बार अपडेट होते हैं, जिन्हें रोज़ देखा जाना होता है। स्ट्रैटेजिक डैशबोर्ड बनाना अधिक जटिल होता है क्योंकि उन्हें बिखरे हुए डेटा स्रोतों में मौजूद संगठन-व्यापी मीट्रिक्स को सटीक रूप से ट्रैक करना होता है। ऐसे डैशबोर्ड के उदाहरण शामिल हैं
- संगठन-स्तरीय—रेवेन्यू और कंपनी OKRs को एक नज़र में ट्रैक करना।
- विभाग-स्तरीय—अधिग्रहण से लेकर खरीद तक मार्केटिंग फ़नल को ट्रैक करना।
3. एनालिटिकल डैशबोर्ड
जैसा कि नाम से स्पष्ट है, ये डैशबोर्ड जटिल और बड़े पैमाने के डेटा का विश्लेषण और उपभोग करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। आधुनिक डैशबोर्डिंग टूल्स उपभोक्ताओं और प्रैक्टिशनर्स को ड्रिल-डाउन विकल्प, व्यापक फ़िल्टर्स, और बड़े पैमाने पर डेटा संभालने की क्षमता जैसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं। एनालिटिकल डैशबोर्ड की मदद से, आप केवल मीट्रिक्स पर एक नज़र डालने से आगे बढ़कर, स्वयं डेटा के पीछे के ड्राइवर्स और डायनेमिक्स की पड़ताल कर सकते हैं।
एनालिटिकल डैशबोर्ड का प्राथमिक उपयोगकर्ता वर्ग तकनीकी दृष्टि से अधिक सक्षम होता है, जिसमें डेटा साइंटिस्ट्स और एनालिस्ट्स जैसे प्रैक्टिशनर्स से लेकर, अंतर्दृष्टियों में गहराई से उतरने के इच्छुक मैनेजर्स तक शामिल हैं। एनालिटिकल डैशबोर्ड के उदाहरण:
- फ़ाइनेंस—वित्तीय प्रदर्शन डैशबोर्ड जो रेवेन्यू को चैनल, प्रोडक्ट, एसेट्स व अन्य आयामों के आधार पर ब्रेकडाउन करने की क्षमता रखते हैं
- मार्केटिंग—Google Analytics डैशबोर्ड जो उच्च-स्तरीय मीट्रिक्स के साथ-साथ चैनल, रेफ़रल, ट्रैफ़िक स्रोत आदि तक ड्रिल-डाउन की सुविधा देते हैं
शानदार डैशबोर्ड कैसे बनाएं
डैशबोर्ड का मुख्य उद्देश्य जटिलता को घटाकर स्पष्टता प्रदान करना है। एक अच्छा डैशबोर्ड सरल और साफ-सुथरे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से जटिल जानकारी को सरल करता है। अपनी ऑडियंस तक प्रभावी ढंग से अंतर्दृष्टि पहुँचाने के लिए यहाँ कुछ डैशबोर्ड डिज़ाइन के सर्वोत्तम अभ्यास दिए गए हैं:
ऑडियंस के नजरिए से सोचें
यदि आप प्रभावशाली डैशबोर्ड बनाना चाहते हैं, तो आपको अपनी ऑडियंस के साथ गहरा सहानुभूति रखनी चाहिए जो आपके डैशबोर्ड का उपयोग करेगी। इसका अर्थ है उनकी विशेषज्ञता के क्षेत्र और तकनीकी ज्ञान के स्तर की अच्छी समझ होना। साथ ही, आपको यह गंभीरता से सोचना चाहिए कि डैशबोर्ड डिज़ाइन करते समय उन्हें किन अंतर्दृष्टियों की सबसे अधिक परवाह है। उदाहरण के लिए, एक मार्केटिंग एनालिस्ट विशेष अभियानों पर रिपोर्ट करने वाले डैशबोर्ड में अधिक रुचि रखेगा। इसके विपरीत, मार्केटिंग लीडर्स संपूर्ण मार्केटिंग फ़नल पर रिपोर्ट करने वाले डैशबोर्ड को अधिक महत्व देंगे। यह arguably सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है, क्योंकि यह आपके डैशबोर्ड्स की स्वीकृति सुनिश्चित करेगा।
अव्यवस्था हटाएँ
डैशबोर्ड अव्यवस्थित हो सकते हैं। खासकर क्योंकि हर तरह के ग्राफ़, चार्ट और टेबल शामिल करने का प्रलोभन होता है। अपठनीय, अव्यवस्थित डैशबोर्ड बनाने से बचने के लिए अपने आप से पूछें कि जो आप शामिल कर रहे हैं वह ऑडियंस के लिए प्रासंगिक है या नहीं, और जितना संभव हो अनावश्यक तत्वों को हटाएँ। इसके अलावा, यह स्वीकार करें कि डैशबोर्ड बनाना एक क्रमिक (iterative) प्रक्रिया है। इसलिए, डैशबोर्ड बनाते समय अपनी ऑडियंस की प्रतिक्रिया को ध्यान में रखें।
ग्रिड लेआउट फ़ीचर का उपयोग करें
डैशबोर्ड डिज़ाइन करते समय आपको ग्रिड लेआउट का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए। एंडी कॉटग्रीव, Tableau के टेक्निकल इवैंजलिस्ट और Big Book of Dashboards के सह-लेखक के अनुसार, मनुष्य स्वाभाविक रूप से बाएं से दाएं और ऊपर से नीचे देखने के लिए अभ्यस्त होते हैं। ग्रिड लेआउट का उपयोग आपकी ऑडियंस को डैशबोर्ड को स्वतः और सहज रूप से नेविगेट करने में मदद करता है। व्यवहार में, इसका मतलब है ऊपर-बाईं ओर उच्च-स्तरीय मीट्रिक्स से शुरू करना, और जैसे-जैसे आप ग्रिड में नीचे और दाईं ओर जाएँ, डेटा में और अधिक ड्रिल-डाउन करना।
फ़ॉन्ट्स पर ध्यान दें
हालाँकि अलग-अलग फ़ॉन्ट और आकारों का उपयोग करना आकर्षक लग सकता है, पर सामान्य नियम के रूप में एक ही फ़ॉन्ट रखें और आकार तीन से अधिक न हों। फ़ॉन्ट हाइअरार्की का पालन करें—हेडिंग को बॉडी से बड़ा रखें, और मुख्य तत्वों व हेडिंग्स को हाइलाइट करने के लिए बोल्ड टाइपफ़ेस का उपयोग करें। फ़ॉन्ट आकार और इफ़ेक्ट्स में बदलाव भी आपकी ऑडियंस का ध्यान डैशबोर्ड के विशिष्ट तत्वों की ओर आकर्षित करने का एक अच्छा तरीका है। हालांकि, इसका उपयोग संयम से करें।
रंगों का रचनात्मक उपयोग करें
यह कहना उचित है कि रंग किसी भी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन या डैशबोर्ड का सबसे आकर्षक पहलू होता है। इसलिए, अपनी विज़ुअलाइज़ेशन के लिए रंग-योजना चुनते समय अच्छी तरह सोचें। इसका मतलब है कि अपनी सभी विज़ुअलाइज़ेशन में एक सुसंगत रंग-पैलेट रखना और समूहों, महत्ता के स्तर, तथा सूचना-श्रृंखला के विभिन्न प्रकारों के बीच अंतर करने के लिए व्यवस्थित रूप से रंग का उपयोग करना।
तेज़ लोड समय एक जीत है
डिजिटल उत्पादों में लोड समय अत्यंत महत्वपूर्ण है, और डैशबोर्ड भी इसका अपवाद नहीं हैं। आपका डैशबोर्ड कितना भी सूचनाप्रद और आकर्षक क्यों न हो, यदि उसका लोड समय लंबा है तो उसे अपनाया जाना मुश्किल होगा। लंबे लोड समय का कारण डेटा की बड़ी मात्रा, डैशबोर्ड के भीतर होने वाले ट्रांसफ़ॉर्मेशन, फ़िल्टर्स की अधिकता, और रेंडर होने में समय लेने वाले अत्यंत जटिल विज़ुअलाइज़ेशन हो सकते हैं। लोड समय कम करने का एक बढ़िया तरीका अव्यवस्था घटाना है, और यह सुनिश्चित करना कि जटिल डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन डेटाबेस में व्यूज़ के रूप में संग्रहीत हों।
अपने डैशबोर्ड की उपयोगिता का परीक्षण करें
डैशबोर्ड डिज़ाइन करने के सबसे महत्वपूर्ण तत्वों में से एक यह है कि उसका परीक्षण होना चाहिए। एक बार जब आप प्रोटोटाइप बना लें, तो आपको अपनी ऑडियंस की जगह खुद को रखकर सोचना होगा कि वे आपके डैशबोर्ड को कैसे देखते और उपयोग करते हैं। गतिविधि पर ध्यान दें और देखें कि आप अपने डैशबोर्ड को और अधिक कुशल और प्रभावी कैसे बना सकते हैं। किसी भी सफल प्रोजेक्ट के लिए, परीक्षण बेहद महत्वपूर्ण है। इससे आप सीखते हैं कि आपके डैशबोर्ड्स को कैसे ग्रहण किया जा रहा है, और उसी आधार पर आप अपने डिज़ाइन में क्रमिक सुधार कर सकते हैं।
दोहराएँ और सहयोग करें
यदि आपका डैशबोर्ड पहली बार में परिपूर्ण नहीं बनता, तो यह पूरी तरह स्वीकार्य है। डैशबोर्ड बनाना एक लंबी और व्यापक प्रक्रिया है, और आपको इसे करने के लिए समय लेना चाहिए। अपना सर्वश्रेष्ठ डैशबोर्ड प्रस्तुत करने के लिए, आपको उसे परखने और बेहतर दृष्टिकोण पाने के लिए समय देना होगा। बेहतरीन डैशबोर्ड्स भी अनेक iterations से गुजरते हैं, और उन्हें हर दिन बेहतर बनाने की सतत प्रक्रिया में समय लगता है—यह बिल्कुल स्वीकार्य है।
शानदार डैशबोर्ड बनाने के टूल्स
डैशबोर्डिंग शुरू करना बहुत आसान है और इसके लिए आप कई टूल्स का उपयोग कर सकते हैं। लेकिन ढेरों विकल्पों के साथ, अक्सर analysis paralysis हो जाता है। इस खंड में, हम उन सबसे आम टूल्स को तोड़कर समझाएँगे जिनका उपयोग डेटा प्रैक्टिशनर्स आज डैशबोर्ड बनाने के लिए कर सकते हैं। डैशबोर्ड बनाने के लिए किन डेटा टूल्स का मूल्यांकन करते समय, निम्नलिखित विशेषताओं पर विचार करें:
- डेटा सोर्स कनेक्टर्स: किसी टूल को विभिन्न डेटा स्रोतों से जोड़ना कितना आसान है?
- सहयोग सुविधाएँ: क्या टूल कमेंटिंग, एडिटिंग, शेयरिंग और होस्टिंग जैसी सहयोग सुविधाएँ प्रदान करता है?
- रेंडरिंग स्पीड: किसी डैशबोर्ड के रेंडर और लोड होने में कितना समय लगता है?
- उपयोग में सरलता: क्या इसके लिए प्रोग्रामिंग ज्ञान आवश्यक है, या यह कम बाधा-प्रवेश वाला ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस है?
- लागत: क्या यह ओपन-सोर्स फ़्रेमवर्क है या लाइसेंस खरीदना आवश्यक है?
यहाँ फीचर-समृद्ध टूल्स की सूची है जिनसे आप बेहतरीन डैशबोर्ड और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना शुरू कर सकते हैं:
1. Power BI
Microsoft का Power BI सबसे लोकप्रिय बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स में से एक है। इसके सरल इंटरफ़ेस और व्यापक सुविधाओं के कारण यह डेटा प्रैक्टिशनर्स और बिज़नेस यूज़र्स के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प बन गया है। इसमें परिष्कृत ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस है, जो डेटा सोर्स कनेक्टर्स की बड़ी सूची के साथ आता है, जिससे आप शुरुआत से ही प्रोडक्शन-रेडी डैशबोर्ड बना सकते हैं। Power BI अन्य टीम सदस्यों के साथ सहयोग को बहुत आसान बनाता है, जिससे आप बिना रुकावट के बिल्ड, एडिट और शेयर कर सकते हैं—अनुभव SharePoint जैसे अन्य Microsoft उत्पादों का उपयोग करने जैसा है।
मुख्य विशेषताएँ
- इन्ट्यूटिव यूज़र इंटरफ़ेस: Power BI का इंटरफ़ेस बहुत सहज है, खासकर उनके लिए जो Microsoft सूट के अभ्यस्त हैं।
- कम लागत: अन्य पूर्ण-विशेषताओं वाले BI समाधानों की तुलना में किफ़ायती
- Azure इंटेग्रेशन: Azure Data Factory, Azure Synapse, और अन्य डेटा कनेक्टर्स जैसे Azure क्लाउड सर्विसेज़ के साथ बेहतरीन इंटेग्रेट होता है
- AutoML फीचर्स: Power BI, Azure Machine Learning के ऑटोमेटेड ML को आसानी से इंटेग्रेट कर मॉडल बनाता है।
Power BI डैशबोर्ड के उदाहरण
2. Tableau
Tableau आज उपलब्ध सबसे फीचर-समृद्ध बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स में से एक है। 2003 में माउंटेन व्यू, कैलिफ़ोर्निया में स्थापित, यह आधुनिक विश्लेषकों के लिए डिफ़ॉल्ट BI टूल्स में से एक बन गया है। यह ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस प्रदान करता है जो नॉन-कोडिंग प्रोफेशनल्स को आसानी से डैशबोर्ड बनाने में सक्षम बनाता है। Tableau सबसे अधिक संख्या में डेटा सोर्स कनेक्टर्स को सपोर्ट करता है, इसलिए विभिन्न स्रोतों से डेटा लाना कोई समस्या नहीं है। यह प्रोजेक्ट्स पर सहयोग करने की क्षमता देता है और Tableau Server का उपयोग करके डैशबोर्ड साझा और होस्ट करने देता है। उचित योजना, इन-मे मोरी डेटा स्टोरेज और डेटा एक्सट्रैक्ट्स के समर्थन के साथ रेंडरिंग स्पीड्स को अनुकूलित किया जा सकता है। Tableau ने अत्यधिक तेज़ रेंडरिंग समय प्राप्त करने के लिए ये परफॉर्मेंस टिप्स सुझाए हैं।
Tableau का समुदाय भी बहुत मजबूत और सक्रिय है, जिसे हजारों उपयोगकर्ताओं का समर्थन प्राप्त है और Tableau Public तक निःशुल्क पहुँच मिलती है। Tableau Desktop के प्रोफेशनल संस्करण की कीमत अन्य BI टूल्स की तुलना में स्पेक्ट्रम के उच्च छोर पर है।
मुख्य विशेषताएँ
- तेज़ रेंडरिंग: इन-मे मोरी स्टोरेज और डेटा एक्सट्रैक्ट्स के समर्थन के साथ, बड़े डेटा सेट्स पर काम करते समय Tableau बेहतरीन प्रदर्शन देता है
- समुदाय: प्रेरणा और ट्रबलशूटिंग के लिए अत्यंत सक्रिय समुदाय
- परिष्कृत उत्पाद: 2003 से निरंतर इटरेशन और सुधार के चलते उपयोग का अनुभव बहुत स्मूद और बग-फ्री है
- कस्टमाइज़ेबिलिटी: एकाधिक विज़ुअलाइज़ेशन, फ़ॉन्ट्स, रंग, आकार, रो, कॉलम, ग्रिड, स्क्रीन साइज़ और अधिक जैसी सुविधाएँ अत्यधिक अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड बनाने में मदद करती हैं
- डेटा सोर्स कनेक्टर्स: आप अंतर्निहित Tableau डेटा कनेक्टर्स का उपयोग करके अलग-अलग स्थानों पर संग्रहीत विविध डेटा से कनेक्ट कर सकते हैं
Tableau डैशबोर्ड के उदाहरण
3. Python का Dash पैकेज
Dash एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जिसे Plotly के निर्माताओं ने बनाया है। यह आपको HTML, CSS और JavaScript सीखे बिना इंटरैक्टिव Python डैशबोर्ड बनाने देता है। यह एक निःशुल्क उपयोग वाला पैकेज है जिसे आप आसानी से इंस्टॉल कर सकते हैं। ड्रैग-एंड-ड्रॉप GUI के बजाय, Dash चार्ट्स और डैशबोर्ड बनाने के लिए कोड-प्रथम दृष्टिकोण प्रदान करता है। इसका लक्ष्य अधिक तकनीकी ऑडियंस है, जैसे डेटा एनालिस्ट्स, डेटा साइंटिस्ट्स, ML इंजीनियर्स, Python डेवलपर्स और डेटा इंजीनियर्स। विभिन्न डेटा स्रोतों से कनेक्ट करने के लिए आप मौजूदा Python पैकेजों पर निर्भर हो सकते हैं, लेकिन उन्हें कोड द्वारा कॉन्फ़िगर करना होगा, जो एक अतिरिक्त परिश्रम है।
चूँकि यह समाधान Python-आधारित है, यह अत्यधिक अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड बनाने के लिए कहीं अधिक लचीलापन देता है। हालांकि, जो लोग Python और इसकी विभिन्न पैकेजों से परिचित नहीं हैं, उनके लिए सीखने की कर्व तीखी हो सकती है। चूँकि आप चीजों का प्रबंधन स्वयं करते हैं, बड़े डेटा सेट्स को विज़ुअलाइज़ करना कभी-कभी सुस्त हो सकता है। साथ ही, Dash से बने डैशबोर्ड को प्रकाशित करना केवल बटन क्लिक करने जितना सरल नहीं है—इसे AWS, Heroku, GCP आदि जैसी क्लाउड सेवाओं पर पैकेज कर तैनात करना पड़ता है।
मुख्य विशेषताएँ
- Python-आधारित: Python-आधारित होने के कारण Dash की सीखने की कर्व ड्रैग-एंड-ड्रॉप टूल्स से तीखी है—पर यह एक बड़ा लाभ भी है—क्योंकि यह उच्च स्तर का लचीलापन प्रदान करता है
- वर्ज़न कंट्रोल: कोड-प्रथम टूल होने से आप Git जैसे वर्ज़न कंट्रोल टूल्स के साथ Dash डैशबोर्ड के विभिन्न iterations को सहेज और स्टोर कर सकते हैं
- ओपन सोर्स: यह एक ओपन-सोर्स पैकेज है, यानी इसका उपयोग निःशुल्क है।
- कस्टमाइज़ेबल: अनुकूलन क्षमता के लिहाज़ से यह शीर्ष पर है, जो उनकी डैशबोर्ड गैलरी से स्पष्ट है
Dash डैशबोर्ड के उदाहरण
4. Python का Streamlit पैकेज
Streamlit एक और पूर्णतः ओपन-सोर्स Python पैकेज है जो मशीन-लर्निंग केंद्रित डेटा ऐप्स बनाने और तैनात करने पर अधिक केंद्रित है। हालांकि, यह डैशबोर्डिंग टूल के रूप में भी बेहतरीन है। यह विज़ुअलाइज़ेशन पैकेज डेटा साइंटिस्ट्स के लिए डिज़ाइन किया गया है और किसी Python उपयोगकर्ता के लिए इसकी सीखने की कर्व काफ़ी कम है। Streamlit में साधारण विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए पूर्व-परिभाषित विधियाँ हैं। यदि आपको pandas का उपयोग कर बुनियादी डेटा मैनिपुलेशन आता है, तो इस लाइब्रेरी से शुरुआत करना काफ़ी आसान है। यह बैकग्राउंड रिफ्रेश, फ्रंटएंड को तेज़ करने के लिए डेटा कैशिंग, और साझा करने के लिए स्क्रीन रिकॉर्डिंग जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताएँ
- Python-आधारित: Dash की तरह, यह उच्च स्तर का लचीलापन प्रदान करता है
- कम सीखने की कर्व: Streamlit डैशबोर्ड बनाना pandas को Jupyter पर उपयोग करने जैसा है, इसलिए किसी भी Python उपयोगकर्ता के लिए सीखने की कर्व कम है।
- वर्ज़न कंट्रोल: कोड-प्रथम टूल होने से आप Git जैसे वर्ज़न कंट्रोल टूल्स के साथ Streamlit डैशबोर्ड के विभिन्न iterations को सहेज और स्टोर कर सकते हैं
- ओपन सोर्स: Streamlit उपयोग के लिए निःशुल्क है
Streamlit डैशबोर्ड के उदाहरण
5. R का Shiny पैकेज
संभवतः R की सबसे प्रमुख ऐप्स में से एक, Shiny कोड-आधारित डैशबोर्डिंग टूल्स में सर्वश्रेष्ठ में से एक है। Shiny, HTML, CSS या JavaScript का कोई ज्ञान न होते हुए भी प्रैक्टिशनर्स को R में फुल-फ़ledged वेब ऐप्स विकसित करने देता है। 2012 में रिलीज़ होने के बाद से, Shiny में एक दशक के इटरेशन और सुधार हुए हैं, जिससे यह अत्यंत स्थिर और फीचर-समृद्ध ओपन-सोर्स डैशबोर्डिंग टूल बन गया है। इस लेख में अन्य कोडिंग-आधारित टूल्स की तरह, यह उच्च स्तर का लचीलापन और कस्टमाइज़ेबिलिटी प्रदान करता है और अन्य R पैकेजों के साथ बेहतरीन ढंग से काम करता है।
मुख्य विशेषताएँ:
- R-आधारित: इस सूची के अन्य कोडिंग टूल्स की तरह, यह उच्च स्तर का लचीलापन प्रदान करता है
- वर्ज़न कंट्रोल: कोड-प्रथम टूल होने से आप Git जैसे वर्ज़न कंट्रोल टूल्स के साथ Streamlit डैशबोर्ड के विभिन्न iterations को सहेज और स्टोर कर सकते हैं
- ओपन सोर्स: यह एक ओपन-सोर्स पैकेज है, यानी इसका उपयोग निःशुल्क है।
- कस्टमाइज़ेबल: अनुकूलन क्षमता के लिहाज़ से यह शीर्ष पर है, जो उनकी डैशबोर्ड गैलरी से स्पष्ट है
Shiny डैशबोर्ड के उदाहरण:
नियम तोड़ें
उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ डेटा संप्रेषित करने का इससे बेहतर तरीका नहीं है। हर डैशबोर्ड अपने लक्ष्यों, आवश्यकताओं और सीमाओं के लिहाज़ से अलग होता है। हालांकि, उनकी सफलता को संचालित करने वाला एक साझा तत्व है—सक्रिय क्रमिक (iterative) प्रक्रिया। याद रखें कि कोई भी डैशबोर्ड पहली बार में परिपूर्ण नहीं होता। लगातार फीडबैक और सुधार ही आपके डैशबोर्ड को अधिक कुशल और सहज बनाते हैं।
साथ ही, डैशबोर्ड को पूरी तरह उपयोगितावादी होना ज़रूरी नहीं है। सौंदर्यशास्त्र और कार्यक्षमता के बीच का समझौता अक्सर एक झूठी द्वैधता होता है। इसलिए सख्त दिशानिर्देशों का पालन करने के लिए बाध्य महसूस न करें, और अपने डैशबोर्ड्स व विज़ुअलाइज़ेशन्स के साथ रचनात्मकता का आनंद लें—बस इतना ध्यान रखें कि आपकी ऑडियंस कौन है और वे आपकी कृतियों के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डैशबोर्डिंग, और डेटा स्टोरीटेलिंग पर अधिक संसाधनों के लिए—निम्नलिखित लेख देखें: