Generativ dataintelligens

Fintech

Data Storytelling med visualiseringsværktøjer

Genudgivet af Platon
Genudgivet af Platon

Dato:

Visninger: 0

Ifølge
Gartner Peer Insights anmeldelser og vurderinger, Microsoft (Power BI), Tableau og Qlik er ofte branchens førende inden for analyse- og business intelligence-platforme. Men hvordan forbedrer disse topplatforme området for dataanalyse, hvad der adskiller sig
dem, og hvad er deres alternativer? 

Introducer dig selv til verden af ​​datahistoriefortælling. Denne kraftfulde tilgang gør det muligt for virksomheder, især dem i bankindustrien, effektivt og præcist at kommunikere indsigt udledt af deres data. En ny æra med datapræsentation er opstået
takket være visualiseringsværktøjer som Power BI, der muliggør kraftfulde fortællinger, der påvirker strategi og beslutningstagning. I denne artikel. lad os udforske nuancerne af datahistoriefortælling og dens betydningsfulde anvendelser i bankindustrien, som vist
af et engagerende Power BI-casestudie. 

Hvad er Data Storytelling?

Datastorytelling er en form for at formidle et budskab, der kombinerer datavisualisering og fortælleteknikker for at lave komplekse datahistorier, der fanger og engagerer folk. Publikum kan forstå essensen af ​​dataene takket være denne syntese, som
gør det forståeligt og relateret. Grundlæggende sigter datastorytelling på at lukke den kløft, der eksisterer mellem det håndgribelige og det abstrakte, såvel som mellem det kvantitative og kvalitative domæne. Lad os undersøge dette i detaljer.

Rollen af ​​datavisualisering

Datavisualisering, som involverer konvertering af datasæt til visuelle formater som diagrammer, grafer, kort og infografik, er central for datahistoriefortælling. Disse visuelle elementer er essentielle i datahistoriefortælling, fordi de gør kompleks information let at
forstå. Datavisualisering afslører skjulte mønstre, tendenser og relationer i dataene, hvilket lægger grundlaget for fortællingen.

Udforskende vs. forklarende visualisering

Datavisualisering er opdelt i to typer: undersøgende og forklarende. Denne opdeling er afgørende for at bestemme tilgangen til datahistoriefortælling:

  • Exploratory Visualization indebærer den teknik, der bruges i undersøgelsesfasen af ​​dataanalyse. Når fortællingen endnu ikke er blevet opdaget, kan undersøgende visuals hjælpe med at afsløre historien gemt i dataene. Spørgsmål som "Hvordan gør
    salgsindtægter ændrer sig over tid?" eller "Hvorfor steg salgsindtægterne i en bestemt sæson?" behandles gennem denne udforskende proces, der sætter scenen for, at fortællingen udfolder sig.

  • Forklarende Visualisering bruges, når historien er færdig, og målet er at formidle specifik indsigt til publikum. Det visuelle er designet til at formidle specifikke elementer i historien eller hele fortællingen, hvilket sikrer, at publikum forstår
    budskabet tilsigtet af datafortælleren.

Se diagrammet for at forstå sammenfletningen af ​​disse to med datahistoriefortælling:

Narrative Struktur Ejendommeligheder

Effektiv datahistoriefortælling har en narrativ struktur, der inkluderer en klar begyndelse (introduktion til problemet eller konteksten), midte (dataanalyse og indsigt) og konklusion (anbefalinger). 

Udpakning af komponenterne i Data Storytelling

  • Identifikation af publikum: Tilpasning af fortællingen og det visuelle, så det afspejler publikums baggrund og interesser.

  • Definition af historien: At skabe en sammenhængende og kortfattet fortælling, der omhandler et specifikt forretningsproblem eller mål.

  • Valg af de rigtige visualiseringer: Valg af relevante typer diagrammer, grafer og visualiseringer for at fremhæve vigtige indsigter og tendenser.

  • Tilføjelse af kontekst: Giver kontekst og forklaringer for at hjælpe publikum med at forstå vigtigheden af ​​dataene.

  • Oprettelse af en følelsesmæssig forbindelse: Inkorporerer historiefortællingselementer, der fremkalder følelser, hvilket gør dataene mere relaterbare og mindeværdige.

Et Power BI-casestudie i banksektoren

Lad os overveje et særligt eksempel på, hvordan Data Storytelling fungerer inden for bankområdet.

Kundefastholdelse i denne sektor er lige så vigtig som kundeerhvervelse. En større bank befandt sig i en situation, hvor churn-raten var stigende og truede med at fjerne dens markedsposition og omsætning. For at imødekomme denne udfordring kom Power BI ind, som
er et interaktivt værktøj, der tilbyder avancerede dataanalyse- og visualiseringsfunktioner. Dette casestudie fremhæver bankens strategiske anvendelse af Power BI til at forbedre kundefastholdelse ved at lokalisere mønstre i transaktionsdata med stærke
forudsigelseskraft vedrørende potentiel churn.

Problemformulering

Så antag, at banken indså et bekymrende mønster: Over tid steg antallet af kunder, der rejste til rivaler. Afgangsraten viste ikke kun, hvor meget den påvirkede bankens rentabilitet negativt, men fremhævede også mulige mangler i
kundetilfredshed og engagement. Vanskeligheden var at sortere store mængder transaktionsdata fra sammen med kundedemografi og adfærd for at opdage de grundlæggende årsager til afgang. Målet med en datadrevet strategi bør derfor ikke kun
har været fastholdelse, men øget tilfredshed generelt.

Dataanalyse

Lige på stedet startede banken en rejse gennem verden af ​​avanceret analyse med Power BI. Til at begynde med integrerede vi transaktionsdata, kundedemografi og adfærdsmønstre for at danne et enkelt datasæt. De avancerede analysefunktioner
tilgængelig i Power BI satte dem i stand til at udforske dette datasæt i dybden og frembringe afgørende churn-tendenser og -mønstre. Blandt dem kunne de spore de kundesegmenter, der er mere tilbøjelige til at forlade, typer af transaktioner, der indikerer fremtidig afgang, samt
som perioder med øget churn-aktivitet.

Visualisering

Efter at have analyseret dataene er næste trin at gøre disse indsigter brugbare. Power BI's interaktive dashboards kommer i spil og giver klare, dynamiske datavisualiseringer. Disse dashboards fremhæver kundesegmenter, der er i højere risiko for afgang og afsløring
de faktorer, der påvirker en kundes beslutning om at forlade. Banken gør data visuelt tiltalende og gør det muligt at formidle disse indsigter på tværs af afdelinger for at sikre, at beslutningstagere har den information, de har brug for til at træffe afgørende handlinger.

narrative

Ikke desto mindre kan data alene, uanset hvor nøjagtigt de er analyseret, ikke inspirere til handling uden en overbevisende fortælling. Banken lavede en historie omkring dataene og understregede den kritiske betydning af kundefastholdelse, den håndgribelige indvirkning af churn på bankens
omsætning og de strategier, der er identificeret for at håndtere denne afgang. Denne fortælling tjente til at informere og motivere hele organisationen mod et samlet mål.

Resultat

Strategisk anvendelse af indsigt opnået fra Power BI transformerede bankens tilgang til kundeengagement. Med detaljerede analyser og klare visualiseringer lancerede banken målrettede marketingkampagner og personlige tilbud baseret på behov og adfærd
af højrisiko kundesegmenter. Som et resultat faldt kundeafgang betydeligt, mens kundetilfredsheden og loyaliteten steg.

I processen tog banken fat på den presserende udfordring med at reducere kundeafgang og bekræftede sin forpligtelse til at udnytte teknologien til strategiske fordele. Dette casestudie viser, hvordan Power BI kan være et kraftfuldt værktøj til at forstå og øge
kundeloyalitet, hvilket i sidste ende opnår langsigtet succes i den stærkt konkurrenceprægede banksektor.

Hovedslutninger

Vores case ser på centre for en stor bank, der udnyttede Power BI til at tackle stigende kundeafgang, med sigte på strategiske forbedringer i kundefastholdelse og glæde. Banken satte ambitiøse mål for sin Power BI-implementering:

Dataekstraktionshastighed: Sigter efter 50 % rabat i ekstraktionstid, fra 60 minutter til 30 minutter, hvilket forbedrer ydeevnen.

ETL-proceseffektivitet: Opnåelse af en opfyldelsespris på 96 % for ETL-job med 30 % lavere informationstransformationstid, hvilket sikrer pålidelighed og hastighed.

Datamodeloptimering: Indstilling af en opdateringstid på 15 minutter for statistikmodeller og en forespørgselsreaktionstid på under 3 sekunder, hvilket optimerer ydeevnen.

Rapportgengivelseshastighed: Målretning af en dokumentindlæsningstid på under 6 sekunder og visualiseringsgengivelse på under 2 sekunder, hvilket forbedrer UX.

Datakomprimeringsforhold: Sigter efter som minimum et informationskomprimeringsforhold på 10:1, optimerer lagerforbruget og sænker omkostningerne.

Overholdelse af datastyring: Opretholdelse af en dokumentationsscore på minimum 92 % og effektivitetsvurdering for dataadgangsstyring på 98 %, hvilket sikrer beskyttelse og overholdelse.

Konklusion

Et af de mest effektive værktøjer for virksomheder til at kommunikere indsigt og drive handling er datahistoriefortælling. Der er mange visualiseringsplatforme som Power BI og Tableau, blandt andre, der har indbyggede kraftfulde visualiseringsfunktioner, der tillader
brugere til at skabe overbevisende fortællinger. Derfor er håndværket med datahistoriefortælling, suppleret med indflydelsesrige visuelle præsentationstilgange, en væsentlig faktor for enhver organisation, der har til formål at frigøre sin sande dataværdi.

spot_img

Seneste efterretninger

spot_img

Copyright @ 2024 Plato Technologies Inc.

Chat med os

Hej! Hvordan kan jeg hjælpe dig?