ਇਕਾਈਆਂ
1. MIS ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਬਿਜ਼ਨਸ-ਆਈਟੀ ਬ੍ਰਿਜ 2. ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 3. ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡੇਟਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 4. ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (BI), ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 5. ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: ਆਰਪੀਏ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਸੁਮੇਲ 6. ਈਆਰਪੀ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 7. CRM, ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 8. ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ 9. ਨੋ-ਕੋਡ / ਲੋ-ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ 10. ਡਾਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਤੇ ਮਾਸਟਰ ਡਾਟਾ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ 11. ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਅਭਿਆਸ
ਯੂਨਿਟ 8 / 11

ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ

ਲਾਭ:

  • ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ (ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕ, ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਲੜੀ, ਸਹੀ ਚਾਰਟ ਚੋਣ)
  • ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਪੋਰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਪੈਨਲ ਡਰਾਫਟ, ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਚੋਣ ਅਤੇ ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
  • ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ, ਗੁੰਮ ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ (ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ) ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ "ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਿਵੇਂ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ?" ਸਵੇਰ ਦੀ ਕੌਫੀ ਪੀਂਦੇ ਹੋਏ 30 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦਰਜਨਾਂ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ, ਰੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ। ਬੋਰਡ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਸਦੀ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਸੁੰਦਰਤਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਜਲਦੀ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਹੈ। MIS ਮਾਹਰ ਲਈ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਆਖਰੀ ਪੜਾਅ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਮਾੜਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੁਣ ਤੱਕ ਕੀਤੇ ਸਾਰੇ ਚੰਗੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਧੀਆ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤਿੰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੌਣ ਦੇਖੇਗਾ? ਇੱਕ CEO ਅਤੇ ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ: CEO ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਬੋਰਡ "ਚੰਗਾ ਦਿਖਣ" ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ। ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ? ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਮਾਪੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਾਈ ਜਾਂਦੀ; ਸਿਰਫ਼ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਛੂਹਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਚਾਰਟ ਚੁਣਨਾ ਘੋੜੇ ਦੇ ਅੱਗੇ ਕਾਰਟ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ।

ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਲੜੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਚਾਰਟ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ

ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਖੇਪ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (KPI ਕਾਰਡ), ਹੇਠਾਂ ਰੁਝਾਨ, ਹੇਠਾਂ ਵੇਰਵੇ। ਅੱਖ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਵੇਖਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਡੂੰਘੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਆਕਾਰ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਨਾ ਦੇਣਾ।

ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਦੀ ਚੋਣ ਸੰਦੇਸ਼ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨ ਲਈ ਲਾਈਨ ਚਾਰਟ; ਅੰਤਰ-ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੁਲਨਾ ਲਈ ਬਾਰ ਚਾਰਟ; ਪੂਰੇ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਕੇਕ ਜਾਂ ਸਿੰਗਲ ਸਟੈਕਡ ਬਾਰ (ਜੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਹਨ); ਇੱਕ ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟ ਦੋ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਬੰਧਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਗਲਤ ਚਾਰਟ ਸੰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦਾ ਹੈ: ਪਾਈ ਚਾਰਟ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣਾ ਪੜ੍ਹਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਚਾਰਟ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਅੰਤਮ ਚੋਣ ਉਸ ਸੰਦੇਸ਼ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

ਸੰਕੇਤ: "ਇਸ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਇੱਕ ਵਾਕ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਪੁੱਛੋ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਦੇਸ਼ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਾਕ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਗ੍ਰਾਫ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬੇਲੋੜਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਕਿਸਮ ਦਾ ਹੈ।

ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ

ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ (ਜਾਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ) ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਨੁਕਸਾਨ: ਕੱਟਿਆ ਹੋਇਆ ਧੁਰਾ (ਜਦੋਂ y-ਧੁਰਾ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਅੰਤਰ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ); ਗੁੰਮ ਸੰਦਰਭ (ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਸੰਖਿਆ ਟੀਚੇ/ਆਖਰੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇਹ ਅਰਥਹੀਣ ਹੈ); ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰੰਗ ਅਤੇ ਸਜਾਵਟ (ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਪਰਛਾਵੇਂ ਪੜ੍ਹਨ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ); ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਭਟਕਣਾ, ਕੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਗੁਆਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਿਰਤਾਂਤ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਸੁਝਾਅ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵੇਲੇ AI ਇਹਨਾਂ ਜਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫਸ ਸਕਦਾ ਹੈ; MIS ਮਾਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ "ਕੀ ਇਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ?" ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਮਾਨਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਹੈ ਪਰ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਾ ਝੂਠ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ

ਕੇਸ 1 — ਡੈਸ਼ਡ ਧੁਰੇ ਦਾ ਭਰਮ। ਇੱਕ ਵਿਕਰੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ 'ਤੇ, y-ਧੁਰਾ 90 ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ; ਜਦੋਂ ਟਰਨਓਵਰ 92 ਤੋਂ 95 ਤੱਕ ਵਧਿਆ, ਤਾਂ ਗ੍ਰਾਫ ਲਗਭਗ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਹੋ ਗਿਆ. ਅਸਲ ਵਾਧਾ 3% ਸੀ. ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਇਸ ਨੂੰ "ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਵਾਧਾ" ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਬਜਟ ਅਲਾਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਤਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਛੋਟਾ ਵਾਧਾ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਕੇਸ 2 - ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਅੰਨ੍ਹਾਪਨ। ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੇ 28 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਨ; ਟੀਮ ਕਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਰਹੀ ਸੀ। MIS ਮਾਹਰ ਨੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 5 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਨੂੰ ਦੂਜੀ ਟੈਬ 'ਤੇ ਲੈ ਗਏ। ਬੋਰਡ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ 3 ਗੁਣਾ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਘੱਟ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 3 - AI ਦੀ ਗਲਤ ਚਾਰਟ ਸਿਫਾਰਸ਼। ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਨੇ ਪਾਈ ਚਾਰਟ ਦੇ ਨਾਲ 12-ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ; ਇੱਕ ਵਾਰ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਰੁਝਾਨ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਲੋਪ ਹੋ ਗਿਆ. ਜਦੋਂ ਮਾਹਰ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ, ਤਾਂ ਮੌਸਮੀ ਗਿਰਾਵਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਈ। ਜੇਕਰ AI ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਲਿਆ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਰੁਝਾਨ ਖੁੰਝ ਜਾਵੇਗਾ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਹੋ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰੋ। ਸੰਦਰਭ:- ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕ: ਖੇਤਰੀ ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਕ।- ਫੈਸਲਾ: ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨੇ ਹਨ। ਨਿਯਮ:- ਸਿਖਰ 'ਤੇ 4 KPI ਕਾਰਡਾਂ ਤੱਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰੋ (ਹਰੇਕ ਟੀਚੇ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ)।- ਹਰੇਕ ਚਾਰਟ ਲਈ: ਟਾਈਪ ਕਰੋ, ਇਹ ਕਿਹੜਾ ਇੱਕ ਸੰਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਉਹ ਕਿਸਮ ਕਿਉਂ ਹੈ।- ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਵਿਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ (ਡੈਸ਼ਡ ਧੁਰੀ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ)।- ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਲੜੀ (ਸਾਰਾਂਸ਼) → ਰੁਝਾਨ, ਟੀਚਾ ਨੰਬਰ, ਖੇਤਰ → ਡੈਟਾ ਨੰਬਰ, ਫੀਲਡ ਦਾ ਵੇਰਵਾ, ਟਾਰਗੇਟ ਨੰਬਰ: ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਗਾਹਕ.

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕ, ਫੈਸਲੇ, ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਧੋਖਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਡਿਟਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ

1) ਬੋਰਡ ਢਾਂਚਾ ਡਰਾਫਟ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਤਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ: ਸਿਖਰ 'ਤੇ KPI ਕਾਰਡ, ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨ, ਹੇਠਾਂ ਵੇਰਵੇ। ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਲਈ ਕੀਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਕਿਉਂ। ਦਰਸ਼ਕ: [ਰੋਲ] ਡੇਟਾ: [ਫੀਲਡਜ਼]

2) ਚਾਰਟ ਕਿਸਮ ਦੀ ਚੋਣ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਚਾਰਟ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਤਰਕ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ; ਅਣਉਚਿਤ ਕਿਸਮ ਨੂੰ "ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਨਾ ਕਰੋ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ। ਸਵਾਲ: [ਉਦਾ. "ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟਰਨਓਵਰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ ਹੈ?", ...]

3) ਧੋਖਾ ਨਿਯੰਤਰਣ:

ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਰਣਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਟੁੱਟਿਆ ਹੋਇਆ ਧੁਰਾ, ਗੁੰਮ ਸੰਦਰਭ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਜਾਵਟ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ। ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਲਈ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਵਰਣਨ: [ਟੈਕਸਟ]

4) KPI ਕਾਰਡ ਬਿਰਤਾਂਤ:

ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲਈ ਇੱਕ KPI ਕਾਰਡ ਟੈਕਸਟ ਲਿਖੋ: ਮੁੱਲ, ਟੀਚੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਥਿਤੀ, ਪਿਛਲੀ ਮਿਆਦ ਤੋਂ ਤਬਦੀਲੀ, ਇੱਕ-ਵਾਕ ਟਿੱਪਣੀ। ਇੱਕ ਦਾਅਵਾ ਜੋੜਨਾ ਜੋ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੈਟ੍ਰਿਕ: [ਨਾਮ, ਮੁੱਲ]

ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ: ਸੁਨੇਹਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ

ਸੁਨੇਹਾ / ਸਵਾਲ

ਅਨੁਕੂਲ ਗ੍ਰਾਫਿਕ

ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾਵੇ

ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨ

ਲਾਈਨ

ਕੇਕ

ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ

ਡੰਡੇ

3D ਕੇਕ

ਪੂਰੇ ਦੇ ਹਿੱਸੇ (ਕੁਝ)

ਕੇਕ/ਸਟੈਕਡ ਬਾਰ

ਮਲਟੀ-ਸਲਾਈਸ ਕੇਕ

ਦੋ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਬੰਧ

ਸਕੈਟਰ

ਡੰਡੇ

ਸਿੰਗਲ ਗੰਭੀਰ ਸੰਖਿਆ

KPI ਕਾਰਡ

ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚਾਰਟ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

  • ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰੇ ਬਿਨਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ। ਸੀ.ਈ.ਓ. ਨੂੰ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਦੇਣਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਬੇਕਾਰ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
  • ਇੱਕ ਕੱਟ ਧੁਰੀ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ. y-ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਨਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਫਰਕ ਵੱਡਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
  • ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਜਮ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਘੱਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ।
  • ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨੰਬਰ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬੇਅਰ ਨੰਬਰ ਟੀਚੇ, ਆਖਰੀ ਪੀਰੀਅਡ ਜਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਰਥਹੀਣ ਹੈ।
  • AI ਦੇ ਚਾਰਟ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਅਣਉਚਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਮੈਂ ਇਹ ਪੁੱਛ ਕੇ ਹਰੇਕ ਸੁਝਾਅ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ "ਕੀ ਇਹ ਸੁਨੇਹਾ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?" ਕਹਿ ਕੇ ਪਰਖੋ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਆਪਣੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਨਾਲ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਮਾਨਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਜੋ "ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ" ਇੱਕ ਗਲਤ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼-ਤੋਂ-ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁੰਦਰਤਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਲਦੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਚੰਗੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ, ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸੇਵਾ, ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਲੜੀ ਅਤੇ ਸੁਨੇਹੇ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਦੀ ਚੋਣ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਧੁਰੇ, ਗੁੰਮ ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਢਾਂਚੇ, ਚਾਰਟ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕੇਪੀਆਈ ਬਿਰਤਾਂਤ ਦੀ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਕੀ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸੰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ। (1) ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਬੋਰਡ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। (2) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ 4 KPI ਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ 3 ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਤੱਕ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। (3) ਦਿਖਾਓ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸੰਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। (4) ਇੱਕ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ (ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਧੁਰੇ, ਵਾਧੂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ) ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 2 ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲੱਭੋ। (5) ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਬੀਤ ਗਈ ਮਿਆਦ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ KPI ਕਾਰਡ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਟੈਕਸਟ ਲਿਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

  • [ ] ਮੈਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ।
  • [ ] ਮੈਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ (ਸਾਰਾਂਸ਼ → ਰੁਝਾਨ → ਵੇਰਵੇ)।
  • [] ਹਰੇਕ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਦੇਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
  • [ ] ਮੈਂ y ਧੁਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ)।
  • [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਟੀਚਾ/ਆਖਰੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ।
  • [ ] ਮੈਂ ਸੁਨੇਹੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ AI ਦੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।