डेटा विज़ुअलाइज़ेशन यह एक ऐसा शब्द है जिसे आपने विभिन्न उद्योगों में अक्सर सुना होगा। वास्तव में, अध्ययनों से पता चलता है कि मस्तिष्क को प्रेषित 90% जानकारी दृश्य होती है, और दृश्य डेटा को टेक्स्ट की तुलना में 60,000 गुना तेज़ी से संसाधित किया जाता है। यह आज की डेटा-संचालित दुनिया में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की महत्वपूर्ण भूमिका को उजागर करता है। जटिल डेटासेट को चार्ट, ग्राफ़ और मानचित्र जैसे दृश्य प्रारूपों में परिवर्तित करके, हम डेटा को अधिक सुलभ, समझने योग्य और कार्रवाई योग्य बनाते हैं।

यह परिवर्तन न केवल डेटा व्याख्या को सरल बनाता है बल्कि पैटर्न, रुझान और अंतर्दृष्टि को भी उजागर करता है जिन्हें अन्यथा अनदेखा किया जा सकता है। आइए इस लेख को पढ़कर जानें कि विज़ुअलाइज़ेशन क्यों महत्वपूर्ण है और यह डेटा की आपकी समझ में कैसे क्रांतिकारी बदलाव ला सकता है।

डेटा व्हिज्युअलेशन्स  – मुख्य बातें

• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की अवधारणा को समझना।
• यह समझना कि विज़ुअलाइज़ेशन क्यों महत्वपूर्ण है और इसके क्या लाभ हैं।
• विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरणों के बारे में जानकारी प्राप्त करना।
• बड़े डेटा और विज़ुअलाइज़ेशन की अवधारणा और उनके कार्यान्वयन चुनौतियों से परिचित होना।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के अनुप्रयोगों को समझना।

 व्हिज्युअलेशन्स क्या है?

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सूचना को दृश्य संदर्भ में परिवर्तित करने की विधि है, सरल शब्दों में हम कह सकते हैं कि यह डेटा को चित्रात्मक प्रारूप में प्रस्तुत करने की प्रक्रिया है, जैसे चार्ट, ग्राफ़ और मानचित्र। यह जटिल जानकारी को मानव मस्तिष्क के लिए अधिक समझने योग्य बनाने के लिए किया जाता है। दैनिक अपडेट और अपग्रेडेशन के साथ, हमारे पास निपटने के लिए डेटा का एक बड़ा पूल हो सकता है, इस प्रकार डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उद्देश्य ऐसे बड़े डेटा सेट में पैटर्न और रुझानों की पहचान करना आसान बनाना है।

विज़ुअलाइज़ेशन कैसे उपयोगी है

जैसा कि हमने पहले चर्चा की थी, संगठनों को डेटा से निपटना पड़ता है जो बहुत प्रचुर मात्रा में है और हर दिन अपडेट हो रहा है, इसलिए डेटा को इकट्ठा करने और उसे प्रोसेस करने के बाद डेटा विज़ुअलाइज़ेशन किया जाता है, ताकि डेटा को समझने की प्रक्रिया आसान हो सके। डेटा युक्त संपूर्ण दस्तावेज़ व्यवस्थित होने के बाद, हमें त्वरित पूर्वानुमान और निष्कर्ष निकालने के लिए इसे विज़ुअलाइज़ करना चाहिए।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग कई क्षेत्रों और व्यवसायों में किया जाता है। शिक्षक इसका उपयोग फ़्लोचार्ट और माइंड मैप की मदद से अवधारणाओं को आसान तरीके से समझाने के लिए करते हैं, मार्केटर्स और सलाहकार इसका उपयोग मार्केटिंग के रुझानों को समझने, बिक्री को ट्रैक करने और हितधारकों के साथ आगे की जानकारी साझा करने के लिए करते हैं, कुल मिलाकर इसका उपयोग लगभग हर उस क्षेत्र में किया जाता है जहाँ डेटा का उपयोग किया जाता है।

 व्हिज्युअलेशन्स के लिए उपकरण

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कई उपकरणों का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है। ये उपकरण इस शब्दावली की प्रेरक शक्ति हैं। बाजार में उपयोग किए जाने वाले कुछ बेहतरीन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण निम्नलिखित हैं:

• चित्रमय तसवीर
• लुकेर
• छः इन्द्रियाँ
• आईबीएम कॉग्नोस एनालिटिक्स
• डोमो
• माइक्रोसॉफ्ट पावर BI

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्यों महत्वपूर्ण है?

आज की डिजिटल रूप से वर्चस्व वाली दुनिया में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बहुत ज़रूरी हो गया है क्योंकि यह विज़ुअल फ़ॉर्मेट का उपयोग करके कुशलतापूर्वक जानकारी संप्रेषित करने का एक त्वरित तरीका प्रदान करता है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कई कारणों से महत्वपूर्ण है:

• जटिल डेटा को सरल बनाता हैसंगठनों को प्रतिदिन प्रस्तुत किए जाने वाले प्रचुर मात्रा में डेटा के साथ, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बड़े और जटिल डेटासेट को चार्ट, ग्राफ़ और मानचित्र जैसे आसानी से समझने योग्य दृश्य प्रारूपों में अनुवाद करने में मदद करता है।
• वास्तविक और गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करता है: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटासेट में कुछ पैटर्न और रुझानों की पहचान करने में मदद करता है। कच्चे डेटा को समझना थोड़ा मुश्किल होता है क्योंकि यह बिखरा हुआ और असंगठित होता है, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इस कच्चे डेटा को सूचना के उपयोगी और त्वरित स्रोत में बदल देता है।
• संचार को बढ़ाना: अक्सर देखा गया है कि चित्र और दृश्य प्रतिनिधित्व चीजों को अधिक कुशलता से समझने में मदद करते हैं। इस प्रकार, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा के साथ भी यही काम करता है यानी जटिल और विशाल सामग्री को दृश्य प्रतिनिधित्व में बदलना जो दर्शकों के साथ अच्छी तरह से संवाद कर सके।
• सहभागिता बढती है: किसी विशेष विषय पर आसान संचार और गहन अंतर्दृष्टि कई उपयोगकर्ताओं का ध्यान आकर्षित करने में मदद करती है, इसलिए हम कह सकते हैं कि विज़ुअलाइज़ेशन उपयोगकर्ताओं को आकर्षित कर सकते हैं क्योंकि वे पूरी प्रक्रिया को आसान और समय कुशल बनाते हैं।
• शुद्धता: जब हम डेटा को विज़ुअल फ़ॉर्मेट में ट्रांसलेट करते हैं तो त्रुटियों को कम किया जा सकता है। इससे बेहतर समझ और सही पूर्वानुमान को बढ़ावा मिलता है जिससे उपयोगकर्ताओं द्वारा डेटा की गलत व्याख्या की संभावना कम हो जाती है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लाभ

• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में डेटासेट के बीच जटिल संबंधों को प्रदर्शित करने और व्याख्या करने की उन्नत क्षमताएं हैं।
• जब हम डेटा को दृश्य प्रारूप में अनुवादित करते हैं तो त्रुटियों को न्यूनतम किया जा सकता है।
• यह बेहतर समझ और सही भविष्यवाणियों को बढ़ावा देता है तथा उपयोगकर्ताओं द्वारा डेटा की गलत व्याख्या की संभावनाओं को कम करता है।
• विज़ुअलाइज़ेशन उपयोगकर्ताओं को आकर्षित कर सकता है क्योंकि यह पूरी प्रक्रिया को आसान और समय-कुशल बनाता है।
• यह विषय-वस्तु को कुशलतापूर्वक दृश्यात्मक रूप में प्रस्तुत करता है, जो दर्शकों के साथ अच्छी तरह से संवाद कर सकता है।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा के बड़े हिस्से को आसानी से संभालने में मदद करता है।

 विज़ुअलाइज़ेशन के नुकसान

• इससे प्रोग्राम की जटिलता बढ़ सकती है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को लागू करते समय, हमें कुछ ऐसे उपकरणों का उपयोग करने की आवश्यकता होती है जो एप्लिकेशन की जटिलता को बढ़ा सकते हैं।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपकरणों के साथ-साथ मानव संसाधनों की भी आवश्यकता होती है। ये उपकरण महंगे हैं। इसके अलावा, शुरुआती चरणों में इन उपकरणों को समझना थोड़ा मुश्किल हो सकता है, इसलिए उपयोगकर्ताओं को उपकरणों पर प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। इससे संगठन का कुल लागत व्यय बढ़ जाता है।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन से एप्लिकेशन की सुरक्षा को भी कुछ ख़तरा हो सकता है। सबसे बड़ा ख़तरा ऑनलाइन सार्वजनिक प्लेटफ़ॉर्म से डेटा की चोरी है।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कभी-कभी जटिल डेटा को सरल दृश्यों में बदल देता है, जिसके परिणामस्वरूप कभी-कभी महत्वपूर्ण तथ्य और विवरण खो जाते हैं।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और बिग डेटा

प्रौद्योगिकी में प्रगति के साथ, हमने देखा है कि इसकी लोकप्रियता और उपयोग बड़ा डेटा और डेटा विश्लेषण दिन-प्रतिदिन बढ़ रहे हैं। इसने डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को एक आवश्यक शब्दावली और आईटी उत्साही लोगों के लिए एक उभरता हुआ कैरियर अवसर बना दिया है। विभिन्न संगठन बड़े पैमाने पर इसका उपयोग कर रहे हैं यंत्र अधिगम प्रतिदिन उनके सर्वर में फीड किए जाने वाले ढेर सारे डेटा की व्याख्या करना। इस प्रकार डेटा विज़ुअलाइज़ेशन काम आता है और पूरी प्रक्रिया को तेज़ी से पूरा करता है।

ग्राफ, मानचित्र और चार्ट जैसे सरल दृश्य प्रारूपों के विपरीत, बिग डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पाई चार्ट, हिस्टोग्राम आदि जैसे उन्नत प्रारूपों का उपयोग करता है।

बिग डेटा और विज़ुअलाइज़ेशन को लागू करने की चुनौतियाँ

हम इस तथ्य से सहमत हैं कि सहयोग बड़ा डेटा और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन आईटी क्रांति की दिशा में यह एक नया कदम है, लेकिन इसे लागू करने में हमें कुछ चुनौतियों का सामना करना होगा। इसमें शामिल हैं:

• मानवीय हस्तक्षेप में वृद्धि: बिग डेटा प्लेटफ़ॉर्म में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को लागू करने के लिए हमें बड़ी संख्या में स्मार्ट मानव बल की आवश्यकता है। इसके परिणामस्वरूप विज़ुअलाइज़ेशन विशेषज्ञ को नियुक्त करने की आवश्यकता हुई है।
• आईटी संसाधन: बिग डेटा के साथ काम करते समय हम डेटा के एक बड़े हिस्से से निपट रहे होते हैं जिसके लिए अधिक मेमोरी स्पेस, शक्तिशाली कंप्यूटर हार्डवेयर और कुशल स्टोरेज सिस्टम की आवश्यकता होती है। क्लाउड-आधारित स्टोरेज का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा को पचाने के लिए भी किया जा सकता है।
• सुरक्षा चिंताएं: जैसा कि हमने पहले चर्चा की थी, क्लाउड सर्वर में ऑनलाइन डेटा संग्रहीत करते समय हम इसे अवैध उपयोगकर्ताओं द्वारा विभिन्न साइबर हमलों के लिए असुरक्षित बनाते हैं। अब हमें उन्नत प्रमाणीकरण तकनीकों का उपयोग करके इस चुनौती का सामना करना होगा।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में प्रयुक्त दृश्य प्रारूप

अगर हम समय में थोड़ा पीछे जाएं, तो डेटा को विज़ुअलाइज़ करने की सबसे पहली तकनीक डेटा को स्प्रेडशीट में परिवर्तित करके की गई थी। यह माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल स्प्रेडशीट का उपयोग करके किया गया था जिसे बाद में डेटा को बार चार्ट या पाई चार्ट में अनुवाद करके अपग्रेड किया गया। हालाँकि, वर्तमान समय में जब हमारे पास पहले के समय की तुलना में संभालने के लिए अधिक डेटा है, तो हमारे पास डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को लागू करने के लिए अधिक उन्नत उपकरण हैं। विज़ुअलाइज़ेशन के इन उन्नत प्रारूपों में शामिल हैं:

• लाइन चार्ट: ये सबसे बुनियादी उपकरण हैं जो क्रियाशील चरों के बीच संबंध बनाते हैं। एक चर को स्थिर रखते हुए, यह प्रदर्शित करता है कि समय के साथ अन्य चर कैसे बदलते हैं।
• क्षेत्र चार्ट: यह एक व्यापक विधि है जो समय के संबंध में अनेक मान प्रदर्शित करती है।
• जनसंख्या पिरामिड: अपने नाम को सही साबित करते हुए, इसका उपयोग स्टैक्ड बार ग्राफ का उपयोग करके जनसंख्या के रुझान को प्रदर्शित करने में किया जाता है। सरल शब्दों में, यह पहले इस्तेमाल किए जाने वाले बार ग्राफ का एक उन्नत संस्करण है।
• तितर बितर भूखंडों: ये अधिकतर गणितीय ग्राफ हैं जो हमने निचली कक्षाओं में पढ़े हैं, जो x- और y-अक्ष पर दो चरों के बीच संबंध प्रदर्शित करते हैं, जिनमें से प्रत्येक निर्देशांक वास्तविक मान बताता है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग

• ई-कॉमर्स बिक्री और विपणन: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन ग्राहक व्यवहार, उत्पाद प्रदर्शन और किसी विशेष उत्पाद से जुड़ी बिक्री का विश्लेषण करने में मदद करता है। इससे विश्लेषकों को बाज़ार के रुझान को समझने और अपनी मौजूदा मार्केटिंग रणनीतियों में सुधार करने में मदद मिलती है।
• इससे खुदरा विक्रेता-ग्राहक संबंध बेहतर होते हैं और शुद्ध ग्राहक जुड़ाव बढ़ता है।
• वैज्ञानिक दृश्य: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन वैज्ञानिकों को अपने शोध को एक दृश्य प्रारूप में सारांशित करने की अनुमति देता है जो उन्हें अपने अवलोकनों की गहन जानकारी प्राप्त करने में मदद करता है। इतना ही नहीं, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके उपलब्ध जलवायु सांख्यिकीय डेटा संसाधनों और वायुमंडल में गैसों के स्तर को एक नज़र में रखा जा सकता है।
• खेल विश्लेषिकी: अक्सर क्रिकेट देखते समय हम किसी खिलाड़ी के प्रदर्शन का सारांश कुछ ग्राफ़ के रूप में देखते हैं जिन्हें खिलाड़ी के प्रदर्शन मीट्रिक के रूप में जाना जाता है। दर्शकों की रुचि बनाए रखने के लिए पूरे खेल के आँकड़े और टीम की तुलना को दर्शाया जाता है।
• स्वास्थ्य देखभाल: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग रोगी के डेटा को समझने और व्याख्या करने के लिए भी किया जाता है। इसके अलावा, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करके कुछ बीमारियों के प्रकोप और उस विशेष बीमारी के पूरे चरणों की बारीकी से जांच की जाती है। इस प्रकार हम कह सकते हैं कि डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का चिकित्सा अनुसंधान में भी बहुत उपयोग है।
• पत्रकारिता एवं समाचार रिपोर्ट: समाचार रिपोर्टें अब तक एकत्रित किए गए डेटा को जनता के सामने जारी करने से पहले संकलित करने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करती हैं। इससे उन्हें कहानियों को कवर करने और दर्शकों को समझने के लिए उचित तथ्य और आंकड़े प्रदान करके जटिल मुद्दों को समझाने में मदद मिलती है।
• सांख्यिकीय उपयोग: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके जनसंख्या, जीडीपी, अर्थव्यवस्था और देश की जनसंख्या से संबंधित अन्य रुझानों का अध्ययन भी समझा जाता है।