Podle
Recenze a hodnocení Gartner Peer Insights, Microsoft (Power BI), Tableau a Qlik jsou často lídry v oblasti analytických platforem a platforem business intelligence. Čím se však tyto špičkové platformy zlepšují v oblasti analýzy dat, čím se liší
a jaké jsou jejich alternativy? 

Vstupte do světa vyprávění datových příběhů. Tento účinný přístup umožňuje podnikům, zejména těm v bankovním odvětví, efektivně a přesně sdělovat poznatky odvozené z jejich dat. Objevila se nová éra prezentace dat
díky vizualizačním nástrojům, jako je Power BI, které umožňují výkonné příběhy ovlivňující strategii a rozhodování. V tomto článku. pojďme prozkoumat nuance vyprávění dat a jeho významné aplikace v bankovním průmyslu, jak bylo ukázáno
pomocí poutavé případové studie Power BI. 

Co je to Data Storytelling?

Vyprávění datových příběhů je forma předávání zprávy, která kombinuje vizualizaci dat a narativní techniky, aby vytvořila komplexní datové příběhy, které zaujmou a zaujmou lidi. Publikum může pochopit podstatu dat díky této syntéze, která
činí to srozumitelným a spojovatelným. Cílem vyprávění dat je v zásadě zaplnit propast, která existuje mezi hmatatelným a abstraktním, jakož i mezi kvantitativní a kvalitativní oblastí. Pojďme to prozkoumat podrobně.

Role vizualizace dat

Vizualizace dat, která zahrnuje převod datových sad do vizuálních formátů, jako jsou tabulky, grafy, mapy a infografiky, je pro vyprávění dat klíčová. Tyto vizuální prvky jsou při vyprávění dat zásadní, protože usnadňují přístup ke komplexním informacím
rozumět. Vizualizace dat odhaluje skryté vzorce, trendy a vztahy v datech a pokládá základy pro vyprávění.

Průzkumná vs. vysvětlující vizualizace

Vizualizace dat se dělí na dva typy: průzkumnou a vysvětlující. Toto rozdělení je rozhodující při určování přístupu k vyprávění dat:

• Průzkumná vizualizace zahrnuje techniku, která se používá během vyšetřovací fáze analýzy dat. Když příběh ještě nebyl objeven, průzkumné vizuály mohou pomoci odhalit příběh skrytý v datech. Otázky typu „Jak to dělá
  mění se příjmy z prodeje v čase?“ nebo „Proč tržby z prodeje v určité sezóně vzrostly?“ jsou řešeny prostřednictvím tohoto průzkumného procesu, který připravuje půdu pro rozvinutí vyprávění.

• Vysvětlující vizualizace se používá, když je příběh dokončen a cílem je sdělit publiku konkrétní poznatky. Vizuální prvky jsou navrženy tak, aby zprostředkovaly konkrétní prvky příběhu nebo celého vyprávění a zajistily, že publikum rozumí
  zprávu zamýšlenou vypravěčem dat.

Podívejte se na diagram, abyste pochopili propojení těchto dvou s vyprávěním dat:

Zvláštnosti narativní struktury

Efektivní vyprávění dat má narativní strukturu, která zahrnuje jasný začátek (úvod do problému nebo kontextu), střed (analýza dat a postřehy) a závěr (doporučení). 

Rozbalení komponent datového vyprávění

• Identifikace publika: Přizpůsobení příběhu a vizuálů tak, aby odrážely pozadí a zájmy publika.

• Definování příběhu: Vytvoření koherentního a stručného příběhu, který se zabývá konkrétním obchodním problémem nebo cílem.

• Výběr správných vizualizací: Výběr relevantních typů tabulek, grafů a vizuálů pro zvýraznění klíčových poznatků a trendů.

• Přidání kontextu: Poskytnutí kontextu a vysvětlení, která pomohou publiku pochopit důležitost dat.

• Vytváření emocionálního spojení: Začlenění prvků vyprávění, které vyvolávají emoce, díky čemuž jsou data příbuznější a zapamatovatelnější.

Případová studie Power BI v bankovním sektoru

Podívejme se na konkrétní příklad toho, jak Data Storytelling funguje v oblasti bankovnictví.

Udržení zákazníků v tomto sektoru je stejně důležité jako získávání zákazníků. Významná banka se nacházela v situaci, kdy míra odchodu zákazníků rostla a hrozilo, že jí vezme pozici na trhu a příjmy. Aby se s touto výzvou vypořádala, přišla Power BI, která
je interaktivní nástroj, který nabízí špičkové funkce pro analýzu dat a vizualizaci. Tato případová studie zdůrazňuje strategickou aplikaci Power BI bankou ke zlepšení udržení zákazníků tím, že přesně určí vzory v transakčních datech se silnými
prediktivní schopnost týkající se potenciálního odchodu.

Problémové prohlášení

Předpokládejme tedy, že si banka uvědomila znepokojivý vzorec: v průběhu času počet zákazníků, kteří odešli za konkurenty, rostl. Míra odchodu nejen ukázala, jak moc negativně ovlivnila ziskovost banky, ale také upozornila na možné nedostatky
spokojenost a angažovanost zákazníků. Obtížné bylo roztřídit obrovské objemy transakčních dat spolu s demografickými údaji a chováním zákazníků, aby bylo možné odhalit základní příčiny odchodu. V důsledku toho by cílem strategie založené na údajích nemělo být pouze
udrželi, ale celkově zvýšili spokojenost.

Analýza dat

Přímo na místě banka zahájila cestu světem pokročilé analýzy pomocí Power BI. Nejprve jsme integrovali transakční data, demografické údaje zákazníků a vzorce chování do jedné datové sady. Pokročilé analytické funkce
dostupné v Power BI jim umožnilo hluboce prozkoumat tuto datovou sadu a odhalit zásadní trendy a vzorce odchodu. Mezi nimi by mohli vysledovat segmenty zákazníků, u kterých je větší pravděpodobnost odchodu, typy transakcí naznačující budoucí odchod.
jako období se zvýšenou aktivitou churn.

Vizualizace

Po analýze dat je dalším krokem, aby byly tyto poznatky použitelné. Do hry vstupují interaktivní řídicí panely Power BI, které poskytují jasné, dynamické vizualizace dat. Tyto řídicí panely zvýrazňují segmenty zákazníků, které jsou vystaveny vyššímu riziku odchodu a odhalení
faktory, které ovlivňují rozhodnutí zákazníka odejít. Banka činí data vizuálně přitažlivými a umožňuje šíření těchto poznatků napříč odděleními, aby bylo zajištěno, že osoby s rozhodovací pravomocí budou mít informace, které potřebují k přijetí rozhodných kroků.

Příběh

Nicméně samotná data, bez ohledu na to, jak přesně jsou analyzována, nemohou inspirovat k akci bez přesvědčivého vyprávění. Banka vytvořila příběh kolem dat a zdůraznila zásadní význam udržení zákazníků, hmatatelný dopad odchodu zákazníků na banku.
příjmy a strategie určené k řešení tohoto odlivu. Tento příběh sloužil k informování a motivaci celé organizace k jednotnému cíli.

Výsledek

Strategické využití poznatků získaných z Power BI změnilo přístup banky k zapojení zákazníků. S detailními analýzami a přehlednými vizualizacemi banka spustila cílené marketingové kampaně a personalizované nabídky na základě potřeb a chování
vysoce rizikových zákaznických segmentů. V důsledku toho se výrazně snížila míra odchodu zákazníků, zatímco spokojenost a loajalita zákazníků vzrostla.

V tomto procesu se banka vypořádala s naléhavou výzvou snížení odchodu zákazníků a znovu potvrdila svůj závazek využít technologie pro strategickou výhodu. Tato případová studie ukazuje, jak může být Power BI mocným nástrojem pro pochopení a zvýšení
věrnost zákazníků, což v konečném důsledku dosahuje dlouhodobého úspěchu ve vysoce konkurenčním bankovním odvětví.

Hlavní závěry

Náš případ se zaměřuje na hlavní banku, která využila Power BI k řešení rostoucích cenových nabídek odlivu zákazníků s cílem strategicky zlepšit udržení a potěšení zákazníků. Banka si pro implementaci Power BI stanovila ambiciózní cíle:

Rychlost extrakce dat: Cílem je 50% sleva v době extrakce, od 60 minut do 30 minut, zlepšení výkonu.

Efektivita procesu ETL: Dosažení 96% ceny plnění za úlohy ETL, s o 30% kratším časem transformace informací, což zajišťuje spolehlivost a rychlost.

Optimalizace datového modelu: Nastavení doby aktualizace na 15 minut pro statistické modely a doba reakce na dotaz pod 3 sekundy, optimalizace výkonu.

Rychlost vykreslování sestav: Cílení na dobu načítání dokumentu pod 6 sekund a vykreslování vizualizace pod 2 sekundy, což zlepšuje uživatelské prostředí.

Poměr komprese dat: Zaměření na poměr komprese informací minimálně 10:1, optimalizace využití úložiště a snížení nákladů.

Soulad se správou dat: Udržování skóre dokumentace o datové linii minimálně 92 % a hodnocení účinnosti správy přístupu k datům 98 %, což zajišťuje ochranu a shodu.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Jedním z nejúčinnějších nástrojů pro podniky, jak sdělovat poznatky a podporovat akci, je vyprávění dat. Existuje mnoho vizualizačních platforem, jako je Power BI a Tableau, mimo jiné, které mají vestavěné výkonné vizualizační funkce, které umožňují
uživatelům vytvářet působivé příběhy. Umění vyprávění dat, doplněné o vlivné přístupy k vizuální prezentaci, je tedy zásadním faktorem pro každou organizaci, která se snaží odemknout svou skutečnou hodnotu dat.

• SEO Powered Content & PR distribuce. Získejte posílení ještě dnes.
• PlatoData.Network Vertikální generativní Ai. Zmocnit se. Přístup zde.
• PlatoAiStream. Inteligence Web3. Znalosti rozšířené. Přístup zde.
• PlatoESG. Uhlík, CleanTech, Energie, Životní prostředí, Sluneční, Nakládání s odpady. Přístup zde.
• PlatoHealth. Inteligence biotechnologií a klinických studií. Přístup zde.
• Zdroj: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs