অনুসারে
গার্টনার পিয়ার ইনসাইটস রিভিউ এবং রেটিং, মাইক্রোসফ্ট (পাওয়ার BI), মূকনাট্য, এবং Qlik প্রায়শই বিশ্লেষণ এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা প্ল্যাটফর্মে শিল্পের নেতা। যাইহোক, এই শীর্ষ প্ল্যাটফর্মগুলি কীভাবে ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে উন্নতি করে, কী আলাদা করে
তাদের, এবং তাদের বিকল্প কি? 

ডেটা গল্প বলার জগতে নিজেকে পরিচয় করিয়ে দিন। এই শক্তিশালী পদ্ধতি ব্যবসা, বিশেষ করে যারা ব্যাঙ্কিং শিল্পে, তাদের ডেটা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলি কার্যকরভাবে এবং সুনির্দিষ্টভাবে যোগাযোগ করতে সক্ষম করে। তথ্য উপস্থাপনের একটি নতুন যুগের উদ্ভব হয়েছে
পাওয়ার বিআই-এর মতো ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলের জন্য ধন্যবাদ, যা কৌশল এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে প্রভাবিত করে এমন শক্তিশালী বর্ণনাকে সক্ষম করে। এই অনুচ্ছেদে. আসুন আমরা ডেটা গল্প বলার সূক্ষ্মতা এবং ব্যাঙ্কিং শিল্পে এর উল্লেখযোগ্য প্রয়োগগুলি অন্বেষণ করি, যেমনটি প্রদর্শিত হয়েছে
একটি আকর্ষক পাওয়ার বিআই কেস স্টাডি দ্বারা। 

ডেটা স্টোরিটেলিং কি?

ডেটা গল্প বলা হল এমন একটি বার্তা জানানোর একটি রূপ যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বর্ণনামূলক কৌশলগুলিকে একত্রিত করে জটিল ডেটা গল্প তৈরি করে যা মানুষকে মোহিত করে এবং জড়িত করে। শ্রোতারা এই সংশ্লেষণের জন্য ডেটার সারমর্ম বুঝতে পারেন, যা
এটা বোধগম্য এবং সম্পর্কযুক্ত করে তোলে। মৌলিকভাবে, ডেটা গল্প বলার উদ্দেশ্য বাস্তব এবং বিমূর্ত, সেইসাথে পরিমাণগত এবং গুণগত ডোমেনের মধ্যে বিদ্যমান ফাঁকটি বন্ধ করা। আমাদের বিস্তারিতভাবে এই অন্বেষণ করা যাক.

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের ভূমিকা

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, যার মধ্যে ডেটাসেটগুলিকে চার্ট, গ্রাফ, মানচিত্র এবং ইনফোগ্রাফিকের মতো ভিজ্যুয়াল ফর্ম্যাটে রূপান্তর করা জড়িত, ডেটা গল্প বলার কেন্দ্রবিন্দু। এই ভিজ্যুয়াল উপাদানগুলি ডেটা গল্প বলার জন্য অপরিহার্য কারণ তারা জটিল তথ্যকে সহজ করে তোলে
বোঝা. ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ডেটাতে লুকানো নিদর্শন, প্রবণতা এবং সম্পর্ক প্রকাশ করে, যা বর্ণনার ভিত্তি তৈরি করে।

অনুসন্ধানমূলক বনাম ব্যাখ্যামূলক ভিজ্যুয়ালাইজেশন

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন দুটি প্রকারে বিভক্ত: অনুসন্ধানমূলক এবং ব্যাখ্যামূলক। ডেটা গল্প বলার পদ্ধতি নির্ধারণে এই বিভাজনটি গুরুত্বপূর্ণ:

• অনুসন্ধানমূলক ভিজ্যুয়ালাইজেশন সেই কৌশলটিকে বোঝায় যা ডেটা বিশ্লেষণের তদন্তমূলক পর্যায়ে ব্যবহৃত হয়। যখন আখ্যানটি এখনও আবিষ্কার করা হয়নি, অনুসন্ধানমূলক ভিজ্যুয়ালগুলি ডেটার মধ্যে লুকিয়ে থাকা গল্পটি প্রকাশ করতে সহায়তা করতে পারে। প্রশ্ন যেমন "কিভাবে করে
  সময়ের সাথে বিক্রয় রাজস্ব পরিবর্তন?" বা "কেন একটি নির্দিষ্ট ঋতুতে বিক্রয় আয় বৃদ্ধি পেয়েছে?" এই অন্বেষণমূলক প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সমাধান করা হয়, আখ্যানের উদ্ভাসনের মঞ্চ তৈরি করে।

• ব্যাখ্যামূলক ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করা হয় যখন গল্পটি সম্পূর্ণ হয় এবং লক্ষ্য হল দর্শকদের কাছে নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি যোগাযোগ করা। ভিজ্যুয়ালগুলি গল্পের নির্দিষ্ট উপাদানগুলি বা পুরো আখ্যানকে বোঝানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যাতে দর্শকরা বুঝতে পারে।
  তথ্য গল্পকার দ্বারা উদ্দেশ্য বার্তা.

ডেটা গল্প বলার সাথে এই দুটির মিলন বোঝার জন্য চিত্রটি দেখুন:

ন্যারেটিভ স্ট্রাকচারের বিশেষত্ব

কার্যকরী ডেটা গল্প বলার একটি বর্ণনামূলক কাঠামো রয়েছে যাতে একটি স্পষ্ট শুরু (সমস্যা বা প্রসঙ্গের ভূমিকা), মধ্যম (ডেটা বিশ্লেষণ এবং অন্তর্দৃষ্টি), এবং উপসংহার (প্রস্তাবিত) অন্তর্ভুক্ত থাকে। 

ডেটা স্টোরিটেলিং এর উপাদানগুলি আনপ্যাক করা

• শ্রোতাদের সনাক্তকরণ: শ্রোতাদের পটভূমি এবং আগ্রহগুলি প্রতিফলিত করার জন্য আখ্যান এবং ভিজ্যুয়ালগুলি কাস্টমাইজ করা।

• গল্প সংজ্ঞায়িত করা: একটি সুসংহত এবং সংক্ষিপ্ত বিবরণ তৈরি করা যা একটি নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক সমস্যা বা লক্ষ্যকে সম্বোধন করে।

• সঠিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন নির্বাচন করা: মূল অন্তর্দৃষ্টি এবং প্রবণতাগুলিকে হাইলাইট করার জন্য প্রাসঙ্গিক ধরণের চার্ট, গ্রাফ এবং ভিজ্যুয়াল নির্বাচন করা।

• প্রসঙ্গ যোগ করা: দর্শকদের ডেটার গুরুত্ব বুঝতে সাহায্য করার জন্য প্রসঙ্গ এবং ব্যাখ্যা প্রদান করা।

• একটি সংবেদনশীল সংযোগ তৈরি করা: গল্প বলার উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত করা যা আবেগকে জাগিয়ে তোলে, ডেটাকে আরও সম্পর্কিত এবং স্মরণীয় করে তোলে।

ব্যাংকিং সেক্টরে একটি পাওয়ার বিআই কেস স্টাডি

ব্যাঙ্কিংয়ের ক্ষেত্রে ডেটা স্টোরিটেলিং কীভাবে কাজ করে তার একটি বিশেষ উদাহরণ বিবেচনা করা যাক।

এই খাতে গ্রাহক ধরে রাখা গ্রাহক অধিগ্রহণের মতোই তাৎপর্যপূর্ণ। একটি প্রধান ব্যাঙ্ক এমন একটি পরিস্থিতিতে ছিল যেখানে মন্থন হার বাড়ছিল, তার বাজারের অবস্থান এবং রাজস্ব কেড়ে নেওয়ার হুমকি ছিল। এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় পাওয়ার বিআই এসেছিল, যা
একটি ইন্টারেক্টিভ টুল যা হাই-এন্ড ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন কার্যকারিতা প্রদান করে। এই কেস স্টাডিটি শক্তিশালী লেনদেনের ডেটাতে নিদর্শনগুলি চিহ্নিত করে গ্রাহক ধরে রাখার জন্য ব্যাংকের দ্বারা পাওয়ার BI-এর কৌশলগত প্রয়োগকে হাইলাইট করে।
সম্ভাব্য মন্থন সংক্রান্ত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি।

সমস্যা বিবৃতি

সুতরাং, অনুমান করুন যে ব্যাঙ্ক একটি উদ্বেগজনক প্যাটার্ন উপলব্ধি করেছে: সময়ের সাথে সাথে, প্রতিদ্বন্দ্বীদের জন্য চলে যাওয়া গ্রাহকদের সংখ্যা বাড়ছে। মন্থন হার শুধুমাত্র দেখায় না যে এটি ব্যাঙ্কের মুনাফাকে কতটা নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে বরং সম্ভাব্য ত্রুটিগুলিও তুলে ধরে
গ্রাহক সন্তুষ্টি এবং ব্যস্ততা। মন্থনের মূল কারণগুলি সনাক্ত করতে গ্রাহক জনসংখ্যা এবং আচরণের সাথে বিপুল পরিমাণ লেনদেন ডেটা বাছাই করা ছিল অসুবিধা। ফলস্বরূপ, একটি ডেটা-চালিত কৌশলের উদ্দেশ্য শুধুমাত্র উচিত নয়
ধরে রাখা হয়েছে কিন্তু সামগ্রিকভাবে সন্তুষ্টি বেড়েছে।

তথ্য বিশ্লেষণ

ঠিক ঘটনাস্থলেই, ব্যাংকটি Power BI এর সাথে উন্নত বিশ্লেষণের জগতে যাত্রা শুরু করে। শুরু করার জন্য, আমরা একটি একক ডেটাসেট তৈরি করতে লেনদেন সংক্রান্ত ডেটা, গ্রাহক জনসংখ্যা এবং আচরণগত নিদর্শনগুলিকে একীভূত করেছি। উন্নত বিশ্লেষণ বৈশিষ্ট্য
পাওয়ার BI-এ উপলব্ধ তাদের এই ডেটাসেটটি গভীরভাবে অন্বেষণ করতে এবং গুরুত্বপূর্ণ মন্থন প্রবণতা এবং নিদর্শনগুলি বের করতে সক্ষম করে। তাদের মধ্যে, তারা গ্রাহক সেগমেন্টগুলি ট্র্যাক করতে পারে যেগুলি ছেড়ে যাওয়ার সম্ভাবনা বেশি, ভবিষ্যতের মন্থন নির্দেশ করে এমন লেনদেনের ধরনগুলিও
উচ্চতর মন্থন কার্যকলাপ সঙ্গে সময়কাল হিসাবে.

কল্পনা

ডেটা বিশ্লেষণ করার পর, পরবর্তী ধাপ হল সেই অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে ব্যবহারযোগ্য করে তোলা। পাওয়ার BI-এর ইন্টারেক্টিভ ড্যাশবোর্ডগুলি কার্যকর হয়, পরিষ্কার, গতিশীল ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রদান করে। এই ড্যাশবোর্ডগুলি গ্রাহক সেগমেন্টগুলিকে হাইলাইট করে যেগুলি মন্থন এবং প্রকাশের উচ্চ ঝুঁকিতে রয়েছে৷
যে কারণগুলি গ্রাহকের চলে যাওয়ার সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে। ব্যাঙ্ক ডেটাকে দৃশ্যত আকর্ষণীয় করে তোলে এবং এই অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে ডিপার্টমেন্ট জুড়ে ছড়িয়ে দিতে সক্ষম করে যাতে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কাছে সিদ্ধান্তমূলক পদক্ষেপ নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য রয়েছে।

বর্ণনামূলক

তা সত্ত্বেও, একা ডেটা, যতই নির্ভুলভাবে বিশ্লেষণ করা হোক না কেন, একটি আকর্ষক আখ্যান ছাড়া কাজকে অনুপ্রাণিত করতে পারে না। ব্যাঙ্ক গ্রাহক ধরে রাখার গুরুত্বপূর্ণ গুরুত্ব, ব্যাঙ্কের উপর মন্থনের বাস্তব প্রভাবের উপর জোর দিয়ে ডেটাকে ঘিরে একটি গল্প তৈরি করেছে।
রাজস্ব, এবং এই মন্থন মোকাবেলা করার জন্য চিহ্নিত কৌশল. এই আখ্যানটি একটি ঐক্যবদ্ধ লক্ষ্যের দিকে সমগ্র সংস্থাকে অবহিত এবং অনুপ্রাণিত করতে কাজ করেছে।

ফলাফল

Power BI থেকে অর্জিত অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে কৌশলগতভাবে প্রয়োগ করা গ্রাহকদের সম্পৃক্ততার জন্য ব্যাঙ্কের দৃষ্টিভঙ্গিকে রূপান্তরিত করেছে৷ বিশদ বিশ্লেষণ এবং স্পষ্ট ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহ, ব্যাঙ্ক লক্ষ্যযুক্ত বিপণন প্রচারাভিযান এবং প্রয়োজন এবং আচরণের উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিগতকৃত অফার চালু করেছে
উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ গ্রাহক বিভাগের। ফলস্বরূপ, গ্রাহক মন্থন হার উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পেয়েছে, যখন গ্রাহক সন্তুষ্টি এবং আনুগত্য বৃদ্ধি পেয়েছে।

এই প্রক্রিয়ায়, ব্যাঙ্ক গ্রাহক মন্থন হ্রাস করার চাপের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করেছে এবং কৌশলগত সুবিধার জন্য প্রযুক্তির ব্যবহারে তার প্রতিশ্রুতি পুনর্ব্যক্ত করেছে। এই কেস স্টাডি দেখায় কিভাবে পাওয়ার BI বোঝার এবং বৃদ্ধির জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হতে পারে
গ্রাহকের আনুগত্য, চূড়ান্তভাবে অত্যন্ত প্রতিযোগিতামূলক ব্যাঙ্কিং শিল্পে দীর্ঘমেয়াদী সাফল্য অর্জন।

প্রধান অনুমান

আমাদের কেসটি একটি প্রধান ব্যাঙ্কের কেন্দ্রগুলির দিকে নজর দেয় যা গ্রাহক ধরে রাখা এবং আনন্দের ক্ষেত্রে কৌশলগত উন্নতির লক্ষ্যে ক্রমবর্ধমান গ্রাহক মন্থন কোটগুলি মোকাবেলা করার জন্য পাওয়ার BI-এর সাহায্য করেছিল৷ ব্যাংক তার পাওয়ার BI বাস্তবায়নের জন্য উচ্চাভিলাষী লক্ষ্য নির্ধারণ করেছে:

ডেটা এক্সট্র্যাকশন স্পিড: এক্সট্রাকশন টাইমে 50% ডিসকাউন্টের লক্ষ্য, 60 মিনিট থেকে 30 মিনিট, পারফরম্যান্সের উন্নতি।

ETL প্রক্রিয়া দক্ষতা: ETL কাজের জন্য 96% পরিপূর্ণ মূল্য অর্জন করা, তথ্য পরিবর্তনের সময় 30% কম, নির্ভরযোগ্যতা এবং বেগ নিশ্চিত করা।

ডেটা মডেল অপ্টিমাইজেশান: পরিসংখ্যান মডেলগুলির জন্য 15 মিনিটের একটি রিফ্রেশ সময় এবং 3 সেকেন্ডের নীচে একটি ক্যোয়ারী প্রতিক্রিয়া সময় সেট করা, কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করা৷

রিপোর্ট রেন্ডারিং স্পিড: 6 সেকেন্ডের নিচে একটি ডকুমেন্ট লোড টাইম টার্গেট করা এবং 2 সেকেন্ডের নিচে ভিজ্যুয়ালাইজেশন রেন্ডারিং, ইউএক্স বাড়ানো।

ডেটা কম্প্রেশন অনুপাত: সর্বনিম্ন 10:1 তথ্য সংকোচন অনুপাতের লক্ষ্য, স্টোরেজ ব্যবহার অপ্টিমাইজ করা এবং খরচ কমানো।

ডেটা গভর্নেন্স কমপ্লায়েন্স: ন্যূনতম 92% একটি ডেটা বংশ ডকুমেন্টেশন স্কোর বজায় রাখা এবং 98% ডেটা অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট কার্যকারিতা রেটিং, সুরক্ষা এবং সম্মতি নিশ্চিত করা।

উপসংহার

ব্যবসার জন্য অন্তর্দৃষ্টি এবং ড্রাইভ অ্যাকশনের যোগাযোগের জন্য সবচেয়ে কার্যকর সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি হল ডেটা গল্প বলা। পাওয়ার বিআই, এবং মূকনাটকের মতো অনেকগুলি ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্ল্যাটফর্ম রয়েছে, যার মধ্যে অন্তর্নির্মিত শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন ক্ষমতা রয়েছে যা অনুমতি দেয়
ব্যবহারকারীদের আকর্ষক আখ্যান তৈরি করতে। তাই, ডেটা গল্প বলার নৈপুণ্য, প্রভাবশালী ভিজ্যুয়াল প্রেজেন্টেশন পদ্ধতির দ্বারা পরিপূরক, যে কোনও সংস্থার জন্য একটি অপরিহার্য বিষয় যা তার প্রকৃত ডেটা মান আনলক করার লক্ষ্য রাখে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs