Laut
Rezensionen und Bewertungen von Gartner Peer Insights, Microsoft (Power BI), Tableau und Qlik sind häufig die Branchenführer bei Analyse- und Business-Intelligence-Plattformen. Doch wie verbessern diese Top-Plattformen den Bereich der Datenanalyse, was zeichnet sie aus?
sie, und was sind ihre Alternativen? 

Tauchen Sie ein in die Welt des Data Storytelling. Dieser leistungsstarke Ansatz ermöglicht es Unternehmen, insbesondere im Bankensektor, die aus ihren Daten gewonnenen Erkenntnisse effektiv und präzise zu kommunizieren. Eine neue Ära der Datenpräsentation ist angebrochen
Dank Visualisierungstools wie Power BI, die aussagekräftige Narrative ermöglichen, die Einfluss auf Strategie und Entscheidungsfindung haben. In diesem Artikel. Lassen Sie uns die Nuancen des Data Storytelling und seine bedeutenden Anwendungen in der Bankenbranche erkunden, wie gezeigt
anhand einer spannenden Power BI-Fallstudie. 

Was ist Data Storytelling?

Data Storytelling ist eine Form der Übermittlung einer Botschaft, die Datenvisualisierung und Erzähltechniken kombiniert, um komplexe Datengeschichten zu erstellen, die Menschen fesseln und fesseln. Dank dieser Synthese kann das Publikum die Essenz der Daten verstehen
macht es verständlich und nachvollziehbar. Grundsätzlich zielt Data Storytelling darauf ab, die Lücke zu schließen, die zwischen dem Greifbaren und dem Abstrakten sowie zwischen dem quantitativen und dem qualitativen Bereich besteht. Lassen Sie uns dies im Detail untersuchen.

Die Rolle der Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung, bei der Datensätze in visuelle Formate wie Diagramme, Grafiken, Karten und Infografiken konvertiert werden, ist für das Data Storytelling von zentraler Bedeutung. Diese visuellen Elemente sind beim Data Storytelling unerlässlich, da sie komplexe Informationen leicht zugänglich machen
verstehen. Die Datenvisualisierung deckt verborgene Muster, Trends und Beziehungen in den Daten auf und legt so den Grundstein für die Erzählung.

Explorative vs. erklärende Visualisierung

Die Datenvisualisierung wird in zwei Typen unterteilt: explorativ und erklärend. Diese Aufteilung ist entscheidend für die Festlegung des Ansatzes für das Data Storytelling:

• Unter explorativer Visualisierung versteht man die Technik, die während der Untersuchungsphase der Datenanalyse verwendet wird. Wenn die Erzählung noch nicht entdeckt ist, können explorative Bilder dabei helfen, die in den Daten verborgene Geschichte aufzudecken. Fragen wie „Wie funktioniert?
  „Ändern sich die Umsatzerlöse im Laufe der Zeit?“ oder „Warum stiegen die Verkaufserlöse in einer bestimmten Saison?“ werden durch diesen explorativen Prozess angesprochen und bereiten die Bühne für die Entfaltung der Erzählung.

• Erklärende Visualisierung wird verwendet, wenn die Geschichte vollständig ist und das Ziel darin besteht, dem Publikum spezifische Erkenntnisse zu vermitteln. Die visuellen Elemente sollen bestimmte Elemente der Geschichte oder der gesamten Erzählung vermitteln und sicherstellen, dass das Publikum sie versteht
  die vom Daten-Storyteller beabsichtigte Botschaft.

Sehen Sie sich das Diagramm an, um die Verflechtung dieser beiden Aspekte mit dem Data Storytelling zu verstehen:

Besonderheiten der Erzählstruktur

Effektives Data Storytelling hat eine Erzählstruktur, die einen klaren Anfang (Einführung in das Problem oder den Kontext), einen klaren Mittelteil (Datenanalyse und Erkenntnisse) und einen Schluss (Empfehlungen) umfasst. 

Die Komponenten des Data Storytelling entpacken

• Identifizieren des Publikums: Anpassen der Erzählung und der visuellen Elemente, um den Hintergrund und die Interessen des Publikums widerzuspiegeln.

• Definieren der Geschichte: Erstellen einer kohärenten und prägnanten Erzählung, die ein bestimmtes Geschäftsproblem oder -ziel anspricht.

• Auswahl der richtigen Visualisierungen: Auswahl relevanter Arten von Diagrammen, Grafiken und visuellen Darstellungen, um wichtige Erkenntnisse und Trends hervorzuheben.

• Kontext hinzufügen: Bereitstellung von Kontext und Erklärungen, um dem Publikum zu helfen, die Bedeutung der Daten zu verstehen.

• Schaffen einer emotionalen Verbindung: Einbindung von Storytelling-Elementen, die Emotionen hervorrufen und die Daten nachvollziehbarer und einprägsamer machen.

Eine Power BI-Fallstudie im Bankensektor

Betrachten wir ein konkretes Beispiel dafür, wie Data Storytelling im Bankenbereich funktioniert.

Die Kundenbindung ist in diesem Bereich ebenso wichtig wie die Kundenakquise. Eine Großbank befand sich in einer Situation, in der die Abwanderungsrate zunahm und drohte, ihre Marktposition und Einnahmen einzubüßen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, kam Power BI ins Spiel
ist ein interaktives Tool, das hochwertige Datenanalyse- und Visualisierungsfunktionen bietet. Diese Fallstudie beleuchtet den strategischen Einsatz von Power BI durch die Bank zur Verbesserung der Kundenbindung durch die präzise Identifizierung von Mustern in Transaktionsdaten
Vorhersagekraft hinsichtlich potenzieller Abwanderung.

Problem Statement

Nehmen wir also an, dass die Bank ein besorgniserregendes Muster erkannt hat: Im Laufe der Zeit stieg die Zahl der Kunden, die zu Konkurrenten wechselten. Die Abwanderungsrate zeigte nicht nur, wie sehr sie sich negativ auf die Rentabilität der Bank auswirkte, sondern machte auch mögliche Mängel deutlich
Kundenzufriedenheit und Engagement. Die Schwierigkeit bestand darin, riesige Mengen an Transaktionsdaten sowie Kundendemografie und -verhalten zu sortieren, um die Grundursachen für die Abwanderung zu ermitteln. Folglich sollte das Ziel einer datengesteuerten Strategie nicht nur sein
Die Kundenbindung hat zugenommen, aber insgesamt ist die Zufriedenheit gestiegen.

Datenanalyse

Pünktlich startete die Bank eine Reise durch die Welt der Advanced Analytics mit Power BI. Zunächst haben wir Transaktionsdaten, Kundendemografien und Verhaltensmuster zu einem einzigen Datensatz integriert. Die erweiterten Analysefunktionen
Mithilfe der in Power BI verfügbaren Funktionen konnten sie diesen Datensatz eingehend untersuchen und entscheidende Abwanderungstrends und -muster erkennen. Unter anderem könnten sie die Kundensegmente ausfindig machen, bei denen die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass sie das Unternehmen verlassen, sowie Arten von Transaktionen, die auf eine zukünftige Abwanderung hinweisen
als Zeiträume mit erhöhter Abwanderungsaktivität.

Visualisierung

Nach der Analyse der Daten besteht der nächste Schritt darin, diese Erkenntnisse nutzbar zu machen. Die interaktiven Dashboards von Power BI kommen ins Spiel und sorgen für klare, dynamische Datenvisualisierungen. Diese Dashboards heben Kundensegmente hervor, bei denen ein höheres Abwanderungs- und Offenlegungsrisiko besteht
die Faktoren, die die Entscheidung eines Kunden, das Unternehmen zu verlassen, beeinflussen. Die Bank macht Daten optisch ansprechend und ermöglicht die abteilungsübergreifende Verbreitung dieser Erkenntnisse, um sicherzustellen, dass Entscheidungsträger über die Informationen verfügen, die sie zum Ergreifen entscheidender Maßnahmen benötigen.

Erzählung

Dennoch können Daten allein, egal wie genau sie analysiert werden, ohne eine überzeugende Erzählung nicht zum Handeln anregen. Die Bank erarbeitete eine Geschichte rund um die Daten und betonte die entscheidende Bedeutung der Kundenbindung und die spürbaren Auswirkungen der Abwanderung auf die Bank
Umsatz und die identifizierten Strategien zur Bewältigung dieser Abwanderung. Diese Erzählung diente dazu, die gesamte Organisation auf ein einheitliches Ziel hin zu informieren und zu motivieren.

Ergebnis

Die strategische Anwendung der aus Power BI gewonnenen Erkenntnisse veränderte den Ansatz der Bank zur Kundenbindung. Mit detaillierten Analysen und klaren Visualisierungen startete die Bank gezielte Marketingkampagnen und personalisierte Angebote basierend auf den Bedürfnissen und dem Verhalten
risikoreicher Kundensegmente. Dadurch sanken die Kundenabwanderungsraten deutlich, während die Kundenzufriedenheit und -treue zunahm.

Dabei ging die Bank auf die dringende Herausforderung ein, die Kundenabwanderung zu reduzieren, und bekräftigte ihr Engagement, Technologie für strategische Vorteile zu nutzen. Diese Fallstudie zeigt, wie Power BI ein leistungsstarkes Werkzeug zum Verstehen und Verbessern sein kann
Kundenbindung und letztendlich der langfristige Erfolg im hart umkämpften Bankensektor.

Wichtigste Schlussfolgerungen

Unser Fall konzentriert sich auf eine große Bank, die Power BI nutzte, um steigende Kundenabwanderungsquoten zu bewältigen, mit dem Ziel, die Kundenbindung und -zufriedenheit strategisch zu verbessern. Für die Implementierung von Power BI hat sich die Bank ehrgeizige Ziele gesetzt:

Datenextraktionsgeschwindigkeit: Ziel ist eine Reduzierung der Extraktionszeit um 50 % von 60 Minuten auf 30 Minuten, um die Leistung zu verbessern.

ETL-Prozesseffizienz: Erzielung einer Erfüllungsquote von 96 % für ETL-Aufträge bei einer um 30 % geringeren Informationstransformationszeit, was Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit gewährleistet.

Datenmodelloptimierung: Festlegen einer Aktualisierungszeit von 15 Minuten für Statistikmodelle und einer Abfragereaktionszeit von unter 3 Sekunden, um die Leistung zu optimieren.

Berichts-Rendering-Geschwindigkeit: Angestrebt wird eine Dokumentladezeit von unter 6 Sekunden und eine Visualisierungs-Rendering von unter 2 Sekunden, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Datenkomprimierungsverhältnis: Ziel ist ein Informationskomprimierungsverhältnis von mindestens 10:1, um die Speichernutzung zu optimieren und die Kosten zu senken.

Data Governance Compliance: Aufrechterhaltung eines Data-Herkunftsdokumentations-Scores von mindestens 92 % und einer Wirksamkeitsbewertung des Datenzugriffsmanagements von 98 %, um Schutz und Compliance sicherzustellen.

Zusammenfassung

Eines der effektivsten Tools für Unternehmen, um Erkenntnisse zu kommunizieren und Maßnahmen voranzutreiben, ist Data Storytelling. Es gibt viele Visualisierungsplattformen wie Power BI und Tableau, die über integrierte leistungsstarke Visualisierungsfunktionen verfügen, die dies ermöglichen
Benutzer können überzeugende Erzählungen erstellen. Daher ist das Handwerk des Data Storytelling, ergänzt durch einflussreiche visuelle Präsentationsansätze, ein wesentlicher Faktor für jedes Unternehmen, das den wahren Wert seiner Daten erschließen möchte.

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