जब कोई हीरा-व्यापार पेशेवर OpenFacet के fancy-shape dashboard को देखता है, तो उसके मन में आने वाले पहले सवालों में से एक यह हो सकता है: ratio slider है, लेकिन total depth % slider क्यों नहीं है? कुछ लोग यह भी पूछ सकते हैं कि fluorescence toggle अभी तक क्यों नहीं है। Fluorescence को भविष्य में जोड़ा जा सकता है, लेकिन फिलहाल हम यह स्पष्ट करना चाहते हैं कि total depth % को मौजूदा dashboard से जानबूझकर क्यों बाहर रखा गया।

जब हमने ratios का अध्ययन शुरू किया और online wholesale platforms से data एकत्र करना शुरू किया, तो हमारा उद्देश्य था कि अध्ययन की integrity को कमजोर किए बिना जितना संभव हो उतना reliable data जुटाया जाए। इसके लिए हमने कई सख्त नियम बनाए, ताकि calculations गलत निष्कर्षों से सुरक्षित रहें।

पहला, हर shape का अध्ययन केवल एक ही maker platform पर किया जाना था। हमने अलग-अलग producers का data मिलाया नहीं। कारण सीधा है: अलग producers अलग clients को serve करते हैं, अलग markets को target करते हैं, और संभव है कि वे अपने goods की pricing अलग business models के अनुसार करते हों। ऐसे datasets को मिलाने से noise बढ़ता और reliability घटती।

दूसरा, हर shape में हमने polish और symmetry को Very Good या उससे ऊपर रखा, और fluorescence को None पर रखा। ऐसा अनावश्यक variables को कम करने और comparison को केंद्रित रखने के लिए किया गया।

तीसरा, हमने ऐसे oversized stones के data से परहेज किया जो calculations को distort कर सकते थे।

चौथा, हर shape को कम से कम तीन comparison pairs के माध्यम से 0.50 ct, 1 ct और 2 ct ranges में मापा जाना था, और फिर उसी platform पर rounds से तुलना की जानी थी।

इन controls के बावजूद काम बेहद कठिन था। जैसा कि trade में हर कोई जानता है, fancy shapes में जाते ही और फिर इन conditions को उन size points पर बनाए रखने की कोशिश करते ही उपलब्ध data बहुत पतला हो जाता है, खासकर 2-carat range में।

अगर हम total depth % जैसी एक और layer जोड़ते — चाहे 60%–67% जैसे broad range के रूप में, या हर shape के लिए किसी “ideal depth” के आधार पर — तो dataset और भी संकरा हो जाता, और उस समय यह काम व्यावहारिक रूप से असंभव हो जाता। परिणाम कम reliable होता, क्योंकि sample size बहुत छोटा हो जाता।

इसका एक और गहरा कारण भी है। Total depth % को fancy shapes की व्यापक श्रेणी पर एक समान तरीके से लागू नहीं किया जा सकता। Shape जितना लंबा होता है, total depth % अकेले उसके visual outcome को उतना कम समझा पाता है। दूसरे शब्दों में, depth महत्वपूर्ण है, लेकिन ratio की तरह यह universal benchmark variable की तरह व्यवहार नहीं करता।

क्योंकि ratio study प्रमुख और स्थापित trade players के data पर की गई थी, इसलिए जिन stones का अध्ययन किया गया वे सामान्यतः पहले से ही हर shape के लिए commercially accepted standards के भीतर थे। यह महत्वपूर्ण है। जब किसी attribute को ऐसी study में अलग से isolate नहीं किया जाता, लेकिन goods पहले से market reality द्वारा filtered होते हैं, तो सामान्यतः इसका मतलब होता है कि उस attribute का प्रभाव पहले से ही उस variable के market behavior में embedded है जिसका अध्ययन किया जा रहा है।

इसके लिए race cars की analogy उपयोगी है।

यदि हम race cars का अध्ययन कर रहे होते, तो power और torque हीरे के color, clarity और weight के समान होते। कार का weight fancy shape के ratio के समान होता। उसका aerodynamic coefficient total depth % के समान होता।

Aerodynamics स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण है। यह launch, balance, grip और overall performance को प्रभावित करती है। लेकिन top race-car manufacturers पहले से ही aerodynamics को optimize करने का प्रयास करते हैं। इसलिए यदि हम race cars की तुलना केवल power, torque और weight के आधार पर करें, तो भी हम उनके performance के बारे में काफी सच्ची समझ तक पहुँच सकते हैं, भले ही हर comparison में aerodynamic efficiency को अलग से isolate न करें। इसी तरह fancy shapes में total depth % अभी भी महत्वपूर्ण है, लेकिन जब वास्तविक market pricing का अध्ययन किया जाता है, तो उसका काफी प्रभाव पहले से ही offered stones की commercial reality में absorbed होता है।

यही कारण है कि OpenFacet dashboard के लिए ratio अधिक मजबूत benchmark variable साबित हुआ। यह हमें analysis के लिए एक measurable, market-reflective और पर्याप्त रूप से broad आधार देता है, बिना dataset को इतना पतला किए कि उस पर भरोसा न किया जा सके।

अंत में, OpenFacet पूरी तरह aware है कि diamond trade में benchmark price list के बाद भी negotiation होती है। हमारा उद्देश्य, और न ही हमारी आकांक्षा, यह नहीं है कि हम पूर्ण अर्थ में “diamonds को price” करें। हमारा लक्ष्य एक सच्चा benchmark बनाना है जो जितना संभव हो उतना कम human intervention के साथ वास्तविक market data को reflect करे — ऐसी चीज़ जिसकी diamond industry में लंबे समय से कमी रही है।