Σύμφωνα με
Κριτικές και αξιολογήσεις Gartner Peer Insights, η Microsoft (Power BI), η Tableau και η Qlik είναι συχνά οι ηγέτες του κλάδου στις πλατφόρμες ανάλυσης και επιχειρηματικής ευφυΐας. Ωστόσο, πώς αυτές οι κορυφαίες πλατφόρμες βελτιώνουν τον τομέα της ανάλυσης δεδομένων, τι διακρίνει
και ποιες είναι οι εναλλακτικές τους; 

Εισαγάγετε τον εαυτό σας στον κόσμο της αφήγησης δεδομένων. Αυτή η ισχυρή προσέγγιση δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις, ιδιαίτερα εκείνες του τραπεζικού κλάδου, να επικοινωνούν αποτελεσματικά και με ακρίβεια τις πληροφορίες που προέρχονται από τα δεδομένα τους. Μια νέα εποχή παρουσίασης δεδομένων έχει εμφανιστεί
χάρη στα εργαλεία οπτικοποίησης όπως το Power BI, τα οποία επιτρέπουν ισχυρές αφηγήσεις που επηρεάζουν τη στρατηγική και τη λήψη αποφάσεων. Σε αυτό το άρθρο. ας διερευνήσουμε τις αποχρώσεις της αφήγησης δεδομένων και τις σημαντικές εφαρμογές της στον τραπεζικό κλάδο, όπως αποδείχθηκε
από μια ενδιαφέρουσα μελέτη περίπτωσης Power BI. 

Τι είναι η αφήγηση δεδομένων;

Η αφήγηση δεδομένων είναι μια μορφή μετάδοσης ενός μηνύματος που συνδυάζει τεχνικές οπτικοποίησης δεδομένων και αφήγησης για να δημιουργήσει σύνθετες ιστορίες δεδομένων που αιχμαλωτίζουν και εμπλέκουν τους ανθρώπους. Το κοινό μπορεί να κατανοήσει την ουσία των δεδομένων χάρη σε αυτή τη σύνθεση, η οποία
το κάνει κατανοητό και σχετικό. Ουσιαστικά, η αφήγηση δεδομένων στοχεύει να κλείσει το χάσμα που υπάρχει μεταξύ του απτού και του αφηρημένου, καθώς και μεταξύ του ποσοτικού και ποιοτικού τομέα. Ας το διερευνήσουμε αυτό λεπτομερώς.

Ο Ρόλος της Οπτικοποίησης Δεδομένων

Η οπτικοποίηση δεδομένων, η οποία περιλαμβάνει τη μετατροπή συνόλων δεδομένων σε οπτικές μορφές όπως γραφήματα, γραφήματα, χάρτες και γραφήματα, είναι κεντρική στην αφήγηση δεδομένων. Αυτά τα οπτικά στοιχεία είναι απαραίτητα στην αφήγηση δεδομένων, επειδή διευκολύνουν τις σύνθετες πληροφορίες
καταλαβαίνουν. Η οπτικοποίηση δεδομένων αποκαλύπτει κρυμμένα μοτίβα, τάσεις και σχέσεις στα δεδομένα, θέτοντας τις βάσεις για την αφήγηση.

Διερευνητική εναντίον Επεξηγηματικής Οπτικοποίησης

Η οπτικοποίηση δεδομένων χωρίζεται σε δύο τύπους: διερευνητική και επεξηγηματική. Αυτός ο διαχωρισμός είναι κρίσιμος για τον προσδιορισμό της προσέγγισης της αφήγησης δεδομένων:

• Η διερευνητική οπτικοποίηση συνεπάγεται την τεχνική που χρησιμοποιείται κατά τη φάση διερεύνησης της ανάλυσης δεδομένων. Όταν η αφήγηση δεν έχει ακόμη ανακαλυφθεί, τα διερευνητικά γραφικά μπορούν να βοηθήσουν στην αποκάλυψη της ιστορίας που κρύβεται στα δεδομένα. Ερωτήσεις όπως «Πώς
  Τα έσοδα από τις πωλήσεις αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου;» ή "Γιατί αυξήθηκαν τα έσοδα από τις πωλήσεις σε μια συγκεκριμένη σεζόν;" αντιμετωπίζονται μέσω αυτής της διερευνητικής διαδικασίας, θέτοντας τις βάσεις για να ξεδιπλωθεί η αφήγηση.

• Η Επεξηγηματική Οπτικοποίηση χρησιμοποιείται όταν η ιστορία έχει ολοκληρωθεί και ο στόχος είναι να κοινοποιηθούν συγκεκριμένες ιδέες στο κοινό. Τα οπτικά στοιχεία έχουν σχεδιαστεί για να μεταφέρουν συγκεκριμένα στοιχεία της ιστορίας ή ολόκληρης της αφήγησης, διασφαλίζοντας ότι το κοινό κατανοεί
  το μήνυμα που προορίζεται από τον αφηγητή δεδομένων.

Δείτε το διάγραμμα για να κατανοήσετε τη συνάφεια αυτών των δύο με την αφήγηση δεδομένων:

Ιδιαιτερότητες της Αφηγηματικής Δομής

Η αποτελεσματική αφήγηση δεδομένων έχει μια αφηγηματική δομή που περιλαμβάνει μια σαφή αρχή (εισαγωγή στο πρόβλημα ή το πλαίσιο), τη μέση (ανάλυση δεδομένων και ιδέες) και ένα συμπέρασμα (συστάσεις). 

Αποσυσκευασία των στοιχείων της αφήγησης δεδομένων

• Προσδιορισμός του κοινού: Προσαρμογή της αφήγησης και των γραφικών ώστε να αντικατοπτρίζουν το υπόβαθρο και τα ενδιαφέροντα του κοινού.

• Καθορισμός της ιστορίας: Δημιουργία μιας συνεκτικής και συνοπτικής αφήγησης που αντιμετωπίζει ένα συγκεκριμένο επιχειρηματικό ζήτημα ή στόχο.

• Επιλογή των σωστών οπτικοποιήσεων: Επιλογή σχετικών τύπων γραφημάτων, γραφημάτων και γραφικών για την επισήμανση βασικών πληροφοριών και τάσεων.

• Προσθήκη πλαισίου: Παροχή πλαισίου και επεξηγήσεων για να βοηθήσει το κοινό να κατανοήσει τη σημασία των δεδομένων.

• Δημιουργία συναισθηματικής σύνδεσης: Ενσωμάτωση στοιχείων αφήγησης που προκαλούν συναισθήματα, καθιστώντας τα δεδομένα πιο σχετικά και αξιομνημόνευτα.

Μια μελέτη περίπτωσης Power BI στον τραπεζικό τομέα

Ας εξετάσουμε ένα συγκεκριμένο παράδειγμα για το πώς λειτουργεί η αφήγηση δεδομένων στον τομέα των τραπεζών.

Η διατήρηση πελατών σε αυτόν τον τομέα είναι εξίσου σημαντική με την απόκτηση πελατών. Μια μεγάλη τράπεζα βρισκόταν σε μια κατάσταση όπου το επιτόκιο ανατροπής ήταν σε άνοδο, απειλώντας να αφαιρέσει τη θέση και τα έσοδά της στην αγορά. Για να ανταποκριθεί σε αυτήν την πρόκληση, ήρθε το Power BI, το οποίο
είναι ένα διαδραστικό εργαλείο που προσφέρει λειτουργίες ανάλυσης και οπτικοποίησης δεδομένων υψηλής τεχνολογίας. Αυτή η μελέτη περίπτωσης υπογραμμίζει τη στρατηγική εφαρμογή του Power BI από την τράπεζα για τη βελτίωση της διατήρησης πελατών με τον εντοπισμό προτύπων σε δεδομένα συναλλαγών με ισχυρή
προγνωστική ισχύς σχετικά με πιθανή ανατροπή.

Δήλωση προβλήματος

Έτσι, ας υποθέσουμε ότι η τράπεζα συνειδητοποίησε ένα ανησυχητικό μοτίβο: με την πάροδο του χρόνου, ο αριθμός των πελατών που αναχώρησαν για τους αντιπάλους αυξανόταν. Το ποσοστό απόκλισης όχι μόνο έδειξε πόσο αρνητικά επηρέασε την κερδοφορία της τράπεζας, αλλά ανέδειξε και πιθανές ελλείψεις σε
ικανοποίηση και αφοσίωση των πελατών. Η δυσκολία ήταν να ταξινομηθούν τεράστιοι όγκοι δεδομένων συναλλαγών μαζί με τα δημογραφικά στοιχεία και τη συμπεριφορά των πελατών για να εντοπιστούν οι βασικές αιτίες της απόρριψης. Κατά συνέπεια, ο στόχος μιας στρατηγικής που βασίζεται σε δεδομένα δεν θα πρέπει μόνο
διατηρήθηκαν αλλά αυξήθηκε η ικανοποίηση συνολικά.

Ανάλυση Δεδομένων

Επί τόπου, η τράπεζα ξεκίνησε ένα ταξίδι στον κόσμο των προηγμένων αναλυτικών στοιχείων με το Power BI. Αρχικά, ενσωματώσαμε δεδομένα συναλλαγών, δημογραφικά στοιχεία πελατών και μοτίβα συμπεριφοράς για να σχηματίσουμε ένα ενιαίο σύνολο δεδομένων. Τα προηγμένα χαρακτηριστικά ανάλυσης
που διατίθεται στο Power BI τους επέτρεψε να εξερευνήσουν σε βάθος αυτό το σύνολο δεδομένων και να αναδείξουν σημαντικές τάσεις και μοτίβα εκτροπής. Μεταξύ αυτών, θα μπορούσαν να εντοπίσουν τα τμήματα πελατών που είναι πιο πιθανό να φύγουν, τους τύπους συναλλαγών που υποδεικνύουν μελλοντική ανατροπή, καθώς και
ως περιόδους με αυξημένη δραστηριότητα ανατροπής.

Οραματισμός

Μετά την ανάλυση των δεδομένων, το επόμενο βήμα είναι να γίνουν αξιοποιήσιμες αυτές οι πληροφορίες. Οι διαδραστικοί πίνακες εργαλείων του Power BI μπαίνουν στο παιχνίδι, παρέχοντας σαφείς, δυναμικές απεικονίσεις δεδομένων. Αυτοί οι πίνακες εργαλείων επισημαίνουν τμήματα πελατών που διατρέχουν υψηλότερο κίνδυνο διαφυγής και αποκάλυψης
τους παράγοντες που επηρεάζουν την απόφαση του πελάτη να φύγει. Η τράπεζα κάνει τα δεδομένα οπτικά ελκυστικά και επιτρέπει τη διάχυση αυτών των πληροφοριών σε όλα τα τμήματα για να διασφαλίσει ότι οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων έχουν τις πληροφορίες που χρειάζονται για να λάβουν αποφασιστική δράση.

Αφήγημα

Ωστόσο, τα δεδομένα από μόνα τους, ανεξάρτητα από το πόσο ακριβή αναλύονται, δεν μπορούν να εμπνεύσουν δράση χωρίς μια συναρπαστική αφήγηση. Η τράπεζα έκανε μια ιστορία γύρω από τα δεδομένα, τονίζοντας την κρίσιμη σημασία της διατήρησης των πελατών, τον απτό αντίκτυπο της εκτροπής στην τράπεζα
των εσόδων και των στρατηγικών που έχουν προσδιοριστεί για την αντιμετώπιση αυτής της ανατροπής. Αυτή η αφήγηση χρησίμευσε για να ενημερώσει και να παρακινήσει ολόκληρο τον οργανισμό προς έναν ενιαίο στόχο.

Αποτέλεσμα

Η στρατηγική εφαρμογή των πληροφοριών που αποκτήθηκαν από το Power BI άλλαξε την προσέγγιση της τράπεζας ως προς την αφοσίωση των πελατών. Με λεπτομερή ανάλυση και σαφείς απεικονίσεις, η τράπεζα ξεκίνησε στοχευμένες εκστρατείες μάρκετινγκ και εξατομικευμένες προσφορές με βάση τις ανάγκες και τη συμπεριφορά
τμήματα πελατών υψηλού κινδύνου. Ως αποτέλεσμα, τα ποσοστά απόκλισης πελατών μειώθηκαν σημαντικά, ενώ η ικανοποίηση και η αφοσίωση των πελατών αυξήθηκαν.

Στη διαδικασία, η τράπεζα αντιμετώπισε την πιεστική πρόκληση της μείωσης της απόσυρσης πελατών και επιβεβαίωσε τη δέσμευσή της να αξιοποιήσει την τεχνολογία για στρατηγικό πλεονέκτημα. Αυτή η μελέτη περίπτωσης δείχνει πώς το Power BI μπορεί να είναι ένα ισχυρό εργαλείο για την κατανόηση και την αύξηση
πίστη πελατών, επιτυγχάνοντας τελικά μακροπρόθεσμη επιτυχία στον εξαιρετικά ανταγωνιστικό τραπεζικό κλάδο.

Κύρια συμπεράσματα

Η περίπτωσή μας εξετάζει τα κέντρα μιας μεγάλης τράπεζας που χρησιμοποίησε το Power BI για να αντιμετωπίσει τις αυξανόμενες προσφορές απόσυρσης πελατών, με στόχο στρατηγικές βελτιώσεις στη διατήρηση και την απόλαυση των πελατών. Η τράπεζα έθεσε φιλόδοξους στόχους για την εφαρμογή του Power BI:

Ταχύτητα εξαγωγής δεδομένων: Στόχος 50% έκπτωση στο χρόνο εξαγωγής, από 60 λεπτά έως 30 λεπτά, βελτιώνοντας την απόδοση.

ETL Process Efficiency: Επίτευξη τιμής εκπλήρωσης 96% για θέσεις εργασίας ETL, με 30% χαμηλότερο χρόνο μετασχηματισμού πληροφοριών, διασφαλίζοντας αξιοπιστία και ταχύτητα.

Βελτιστοποίηση μοντέλου δεδομένων: Ρύθμιση χρόνου ανανέωσης 15 λεπτών για στατιστικά μοντέλα και χρόνου αντίδρασης ερωτήματος κάτω από 3 δευτερόλεπτα, βελτιστοποιώντας την απόδοση.

Αναφορά ταχύτητας απόδοσης: Στόχευση χρόνου φόρτωσης εγγράφου κάτω των 6 δευτερολέπτων και απόδοση οπτικοποίησης κάτω των 2 δευτερολέπτων, βελτιώνοντας το UX.

Αναλογία συμπίεσης δεδομένων: Στόχος τουλάχιστον αναλογία συμπίεσης πληροφοριών 10:1, βελτιστοποίηση της χρήσης αποθήκευσης και μείωση του κόστους.

Συμμόρφωση με τη διακυβέρνηση δεδομένων: Διατήρηση βαθμολογίας τεκμηρίωσης γενεαλογικών δεδομένων τουλάχιστον 92% και βαθμολογία αποτελεσματικότητας διαχείρισης πρόσβασης δεδομένων 98%, διασφαλίζοντας προστασία και συμμόρφωση.

Συμπέρασμα

Ένα από τα πιο αποτελεσματικά εργαλεία για τις επιχειρήσεις για την επικοινωνία πληροφοριών και την προώθηση της δράσης είναι η αφήγηση δεδομένων. Υπάρχουν πολλές πλατφόρμες οπτικοποίησης όπως το Power BI και το Tableau, μεταξύ άλλων, που διαθέτουν ενσωματωμένες ισχυρές δυνατότητες οπτικοποίησης που επιτρέπουν
χρήστες για να δημιουργήσουν συναρπαστικές αφηγήσεις. Ως εκ τούτου, η τέχνη της αφήγησης δεδομένων, που συμπληρώνεται από σημαντικές προσεγγίσεις οπτικής παρουσίασης, είναι ένας ουσιαστικός παράγοντας για κάθε οργανισμό που στοχεύει να ξεκλειδώσει την πραγματική του αξία δεδομένων.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs