डेटा, नैरेटिव, और विज़ुअल्स के साथ प्रभावी डेटा स्टोरीज़ बताना

“आज विचारों को दुनिया तक पहुँचाने का सबसे शक्तिशाली तरीका स्टोरीटेलिंग है,” पटकथा लेखन के विशेषज्ञ रॉबर्ट मैकी कहते हैं। आज के कॉर्पोरेट जगत में अनुपयुक्त चार्ट्स से भरी खराब डिज़ाइन वाली स्लाइड्स आम हैं, और डेटा स्टोरीटेलिंग डेटा को ऐसी अंतर्दृष्टियों में बदलने की कुंजी है जो कार्रवाई और मूल्य को आगे बढ़ाती हैं।

डेटा कहानियाँ केवल आँकड़ों की तुलना में अधिक यादगार, प्रभावशाली, और आकर्षक सिद्ध हुई हैं। लेकिन हम डेटा कहानियाँ कैसे सुनाएँ? Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals के लेखक ब्रेंट डाइक्स ने डेटा कहानियाँ बनाने के लिए एक मूल्यवान फ्रेमवर्क प्रस्तुत किया।

इस फ्रेमवर्क में, डेटा कहानियाँ तीन घटकों – नैरेटिव, डेटा, और विज़ुअल्स – से बनती हैं। इस पोस्ट में, हम डेटा कहानियों के इन प्रत्येक घटकों में गहराई से उतरेंगे।

चित्र 1: बदलाव लाने वाली डेटा कहानियों में नैरेटिव, विज़ुअल्स और डेटा शामिल होते हैं

नैरेटिव संरचना

अधिकांश कहानियाँ एक समान प्रवाह का पालन करती हैं – एक नायक जो किसी जटिलता का सामना करता है, कठिनाई को सुलझाने की यात्रा पर निकलता है और फिर अपने सामान्य जीवन में लौटता है। अरस्तू की ट्रैजेडी संरचना, कैंपबेल की हीरो’ज़ जर्नी, और फ़्राइटैग का पिरामिड कहानी के इन्हीं आम पैटर्न्स के रूपांतर हैं।

डेटा कहानियाँ भी इस प्राचीन नैरेटिव संरचना से लाभ उठाती हैं। एक डेटा कहानी वर्तमान स्थिति का परिदृश्य स्थापित करके शुरू होती है, फिर उन अंतर्दृष्टियों तक पहुँचती है जो केंद्रीय अंतर्दृष्टि तक ले जाती हैं, और अंत में उपयुक्त सिफारिशों के साथ समाप्त होती है।

चित्र 2. एक डेटा कहानी की नैरेटिव संरचना

डेटा

डेटा की बाढ़ का सामना करते विश्लेषक अक्सर उपलब्ध सारे डेटा को एक ही चार्ट में ठूँसने के प्रलोभन में पड़ सकते हैं। ऐसा करने वाले अपने डेटा कहानियों को शोर से भरने और श्रोताओं को उलझाने का जोखिम उठाते हैं।

इसीलिए डेटा कहानी में सही डेटा चुनना अहम है। ब्रेंट डाइक्स ने डेटा स्टोरीटेलर्स को द्वितीयक डेटा पॉइंट्स को हटाने या समेकित करने की सलाह दी, जैसा कि नीचे दिए उदाहरण दर्शाते हैं।

चित्र 3. यह स्पष्ट रूप से दिखाना कि प्रति ग्राहक राजस्व घट रहा है (दाएँ) कुल राजस्व और ग्राहकों को साथ-साथ प्लॉट करने (बाएँ) से बेहतर विकल्प है

चित्र 4. जब सबसे छोटे बाज़ारों को समेकित किया जाता है, तो सबसे बड़े बाज़ारों की हिस्सेदारी स्पष्ट हो जाती है।

चित्र 5. अक्सर, एक ही ग्राफ में कई चार्ट दिखाने के मामले में कम ही ज्यादा होता है।

विज़ुअल्स

सही संरचना और डेटा के साथ, हम विज़ुअल्स का उपयोग करके डेटा कहानी बताने के लिए तैयार हैं। यहाँ, ब्रेंट डेटा कहानी के लिए उपयुक्त विज़ुअल तैयार करने के उपयोगी सुझाव देते हैं।

1. उपयुक्त विज़ुअलाइज़ेशन चुनें

विज़ुअलाइज़ेशन डेटा कहानी के संदर्भ के आधार पर प्रभावशीलता में भिन्न होते हैं। कुंजी यह है कि संदेश के अनुसार सबसे अच्छा चार्ट चुना जाए।

उदाहरण के लिए, अनुपातों के अंतर को संप्रेषित करने में बार चार्ट पाई चार्ट से बेहतर होते हैं (चित्र 6A बनाम चित्र 6B)। दूसरी ओर, श्रेणियों में अनुपातों के योग को दिखाने के लिए पाई चार्ट बेहतर विकल्प हैं (चित्र 7A बनाम चित्र 7B)।

चित्र 6A और 6B

चित्र 7A और चित्र 7B

2. विज़ुअल्स को संदेश के अनुरूप कैलिब्रेट करें

एक उचित डेटा कहानी विज़ुअल्स को इस प्रकार व्यवस्थित करती है कि वे श्रोताओं की ज़रूरतों को पूरा करें। इसे समझाने के लिए, डाइक्स ने दो चार्ट्स की तुलना की जो एक ही डेटा को थोड़े अलग लक्ष्यों के लिए अनुकूलित रूप में दर्शाते हैं।

चित्र 7A की तुलना 7B से करने पर, हम देखते हैं कि क्षैतिज अक्षों का संरेखण दर्शकों के लिए त्वरित तुलना करना आसान बनाता है।

चित्र 8A. प्रत्येक देश से कुल राजस्व की तुलना

चित्र 8B. देशों के बीच व्यक्तिगत प्रोडक्ट्स के राजस्व की तुलना, विशेष रूप से प्रोडक्ट B के लिए

दूसरी ओर, चित्र 9A और 9B को विज़ुअलाइज़ेशन के लक्ष्य के अनुसार थोड़े अलग तरीके से पुनर्व्यवस्थित किया गया है।

चित्र 9A. प्रत्येक सेगमेंट के लिए प्रोडक्ट्स के बीच तुलना

चित्र 9B. प्रत्येक प्रोडक्ट के लिए सेगमेंट्स के बीच तुलना

3. श्रोताओं का ध्यान केंद्रित करना

दर्शक उस पर ध्यान देते हैं जो चार्ट में उभरकर आता है। मुख्य बिंदुओं को हाइलाइट करना शोर से सिग्नल को अलग करता है, जिससे दर्शक चार्ट्स से जल्दी अंतर्दृष्टि हासिल कर सकें।

उदाहरण के तौर पर, रंगों (चित्र 10B) और पाठ (चित्र 10C) का संयत उपयोग एक भरे-भरे चार्ट (चित्र 10A) को बेहद बेहतर बना सकता है।

चित्र 10A

चित्र 10B

चित्र 10C

श्रोताओं का ध्यान केंद्रित करने की एक और तकनीक एनीमेशन का उपयोग करके अंतर्दृष्टियों को चरणों में प्रकट करना है। निम्न उदाहरण (चित्र 11) में, दर्शक Covid-19 की शुरुआत में लाभ में आई बड़ी गिरावट के प्रभाव को दृष्टिगत कर पाते हैं।

चित्र 11: चरणों में अंतर्दृष्टियाँ उजागर करना

निष्कर्ष

“कई साहसी, अद्भुत अंतर्दृष्टियाँ भी वैसा ही हश्र झेलेंगी यदि वे सफलतापूर्वक डेटा कहानियों में नहीं ढाली गईं,” ब्रेंट ने लिखा। इस प्रकार, जैसे-जैसे कंपनियाँ अधिक डेटा इकट्ठा करेंगी, डेटा स्टोरीटेलिंग के कौशलों का महत्त्व बढ़ता जाएगा।

चाहे आप डेटा स्टोरीटेलिंग में नए हों या अनुभवी, ब्रेंट का वेबिनार “Effective Data Storytelling: How to Turn Insights into Action” सभी स्तरों के डेटा स्टोरीटेलर्स के लिए मूल्यवान फ्रेमवर्क और व्यावहारिक सुझाव प्रस्तुत करता है।