डैशबोर्ड डिज़ाइन

डैशबोर्ड डिज़ाइन डेटा को इस तरह से प्रस्तुत करने की प्रक्रिया है जिससे ज़रूरतमंद लोग स्थिति को समझ सकें और कार्रवाई कर सकें। यह एक डिज़ाइन संबंधी विधा है, न कि तकनीकी विधा, और इसमें आम विफलता डेटा की कमी नहीं बल्कि प्रस्तुति की ऐसी शैली होती है जिसमें प्रदर्शित की जा सकने वाली अन्य सभी चीज़ों के बीच प्रासंगिक संकेत दब जाता है।

सबसे बुनियादी सवाल यह है कि डैशबोर्ड का उपयोग कौन करेगा और यह किस निर्णय में सहायक होगा। सबके लिए बनाया गया डैशबोर्ड किसी के काम का नहीं, क्योंकि अधिकारियों, प्रबंधकों और विशेषज्ञों को एक ही जानकारी के अलग-अलग रूप चाहिए होते हैं। एक अधिकारी को स्पष्ट दिशा-निर्देशों और अपवादों को उजागर करते हुए कुछ ही मापदंडों की आवश्यकता होती है; एक विश्लेषक को विस्तृत जानकारी और विश्लेषण करने की क्षमता चाहिए होती है। दोनों को एक ही स्क्रीन पर दिखाने का प्रयास करने से एक दर्शक वर्ग के लिए जानकारी बहुत विस्तृत और दूसरे के लिए सतही हो जाती है।

व्यापकता सबसे आम डिज़ाइन त्रुटि है। डैशबोर्ड में चार्ट का ढेर लग जाता है क्योंकि प्रत्येक हितधारक कुछ न कुछ जोड़ने का अनुरोध करता है और कुछ भी हटाया नहीं जाता, जिसके परिणामस्वरूप दर्जनों विज़ुअलाइज़ेशन वाली स्क्रीन बन जाती हैं जहाँ महत्वपूर्ण संकेत सामान्य जानकारी से अलग नहीं किया जा सकता। केवल वही शामिल करने का अनुशासन जो इच्छित निर्णय को सूचित करता है, और बाकी सब कुछ अनुरोध पर उपलब्ध कराना, ऐसे डैशबोर्ड तैयार करता है जिन्हें वास्तव में पढ़ा जाता है।

संदर्भ ही किसी संख्या को समझने योग्य बनाता है, और इसके अभाव के कारण ही कई डैशबोर्ड कार्रवाई के लिए प्रेरित करने में विफल रहते हैं। तीन प्रतिशत की रूपांतरण दर अकेले कुछ भी नहीं दर्शाती; पिछले महीने, लक्ष्य और ऐतिहासिक सीमा के मुकाबले यही आंकड़ा तुरंत यह बताता है कि क्या किसी चीज़ पर ध्यान देने की आवश्यकता है। प्रदर्शित प्रत्येक संख्या के साथ तुलना होनी चाहिए, और यदि ऐसा नहीं है, तो दर्शक को संदर्भ को अपनी स्मृति से जोड़ना होगा, जो अधिकांश लोग नहीं कर पाते।

दृश्य एन्कोडिंग उपलब्ध चार्ट प्रकारों के बजाय प्रश्न के अनुरूप होनी चाहिए। समय के साथ रुझानों को रेखाओं से, श्रेणियों के बीच तुलना को बार से, और संपूर्ण के भागों को कुछ खंडों या स्टैक्ड बार से सबसे विश्वसनीय रूप से पढ़ा जा सकता है। सजावटी संरचनाएं, त्रि-आयामी प्रभाव और दोहरे अक्ष तुलना को कठिन बनाते हैं जबकि अधिक परिष्कृत प्रतीत होते हैं, और गेज एक ही मान प्रदर्शित करने के लिए काफी स्थान घेरते हैं।

अपवाद-आधारित प्रस्तुति व्यापक निगरानी की तुलना में बेहतर परिणाम देती है। किसी को हर माप की बारीकी से जांच करने की आवश्यकता नहीं होती, बल्कि परिभाषित सीमाओं से परे विचलन को उजागर करना उन चीज़ों पर ध्यान केंद्रित करता है जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है। यही अंतर है एक ऐसे डैशबोर्ड में जिसे ध्यान से पढ़ना पड़ता है और एक ऐसे डैशबोर्ड में जिसे सरसरी नज़र से देखा जा सकता है, और यही वह चीज़ है जो निगरानी को एक नियमित प्रक्रिया के रूप में बनाए रखती है।

अंतःक्रिया को डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं, बल्कि जानबूझकर जोड़ा जाना चाहिए। फ़िल्टर, ड्रिल-डाउन और पैरामीटर नियंत्रण उन उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगी हैं जो खोजबीन करते हैं, लेकिन उन लोगों के लिए बाधा हैं जिन्हें तुरंत उत्तर चाहिए, क्योंकि प्रत्येक नियंत्रण डैशबोर्ड के कुछ भी कहने से पहले एक निर्णय की आवश्यकता होती है। सबसे सामान्य दृश्य को डिफ़ॉल्ट रूप से चुनना, जिसमें खोजबीन उपलब्ध हो लेकिन अनिवार्य न हो, दोनों के लिए उपयोगी है और किसी भी पक्ष से समझौता नहीं करता।

विश्वास ही यह निर्धारित करता है कि डैशबोर्ड का उपयोग किया जाएगा या नहीं, और यह विश्वास बहुत जल्दी खो जाता है। किसी अन्य स्रोत से मेल न खाने वाला एक भी आंकड़ा, या किसी अनदेखे डेटा पाइपलाइन की गड़बड़ी, उपयोगकर्ताओं को स्थायी रूप से अपनी स्प्रेडशीट पर वापस लौटने के लिए मजबूर कर देती है। डेटा की ताजगी दिखाना, पाइपलाइन की विफलता का संकेत देना (पुराने आंकड़ों को वर्तमान के रूप में प्रदर्शित करने के बजाय), और परिभाषाओं को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करना ही विश्वास बनाए रखने के लिए आवश्यक है।

क्योंकि उपयोग इस बात पर निर्भर करता है कि डैशबोर्ड लोगों के वास्तविक कार्य करने के तरीके के अनुरूप है या नहीं, इसलिए यह किसी भी अन्य इंटरफ़ेस की तरह ही उपयोगकर्ता-केंद्रित दृष्टिकोण से लाभान्वित होता है। व्यवहार में, माप परिभाषाएँ और डेटा विश्वसनीयता इसके साथ जुड़ी होती हैं। डेटा विश्लेषणइंटरफ़ेस और सूचना पदानुक्रम को उन्हीं तकनीकों से लाभ मिलता है जो इसमें लागू की गई हैं। उत्पाद डिजाइनऔर यह परीक्षण करना कि क्या इच्छित उपयोगकर्ता वास्तव में डैशबोर्ड से अपने प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, एक सीधा अनुप्रयोग है। उपयोगकर्ता अनुसंधान ऐसा लगभग कभी नहीं किया जाता है।