Selon
Gartner Peer Insights Commentaires et évaluations, Microsoft (Power BI), Tableau et Qlik sont souvent les leaders du secteur des plateformes d'analyse et de business intelligence. Cependant, comment ces plateformes de pointe améliorent-elles le domaine de l'analyse des données, qu'est-ce qui les distingue
eux, et quelles sont leurs alternatives ? 

Présentez-vous au monde de la narration de données. Cette approche puissante permet aux entreprises, en particulier celles du secteur bancaire, de communiquer efficacement et précisément les informations dérivées de leurs données. Une nouvelle ère de présentation des données est apparue
grâce à des outils de visualisation comme Power BI, qui permettent de créer des récits puissants qui influencent la stratégie et la prise de décision. Dans cet article. Explorons les nuances de la narration de données et ses applications importantes dans le secteur bancaire, comme démontré
par une étude de cas Power BI engageante. 

Qu’est-ce que la narration de données ?

La narration de données est une forme de transmission d'un message qui combine la visualisation de données et des techniques narratives pour créer des histoires de données complexes qui captivent et engagent les gens. Le public peut comprendre l'essence des données grâce à cette synthèse, qui
le rend compréhensible et accessible. Fondamentalement, la narration de données vise à combler le fossé qui existe entre le tangible et l'abstrait, ainsi qu'entre les domaines quantitatif et qualitatif. Explorons cela en détail.

Le rôle de la visualisation des données

La visualisation des données, qui consiste à convertir des ensembles de données en formats visuels tels que des tableaux, des graphiques, des cartes et des infographies, est au cœur de la narration des données. Ces éléments visuels sont essentiels dans la narration de données car ils facilitent la compréhension d'informations complexes.
comprendre. La visualisation des données révèle des modèles, des tendances et des relations cachés dans les données, jetant ainsi les bases du récit.

Visualisation exploratoire ou explicative

La visualisation des données est divisée en deux types : exploratoire et explicative. Cette division est essentielle pour déterminer l’approche de la narration des données :

• La visualisation exploratoire implique la technique utilisée pendant la phase d'enquête de l'analyse des données. Lorsque le récit n’a pas encore été découvert, les visuels exploratoires peuvent aider à révéler l’histoire cachée dans les données. Des questions telles que « Comment
  le chiffre d’affaires évolue-t-il avec le temps ? » ou "Pourquoi le chiffre d'affaires a-t-il augmenté au cours d'une saison particulière ?" sont abordés à travers ce processus exploratoire, ouvrant la voie au déroulement du récit.

• La visualisation explicative est utilisée lorsque l'histoire est terminée et que l'objectif est de communiquer des informations spécifiques au public. Les visuels sont conçus pour transmettre des éléments spécifiques de l'histoire ou de l'ensemble du récit, garantissant ainsi que le public comprend
  le message voulu par le conteur de données.

Consultez le diagramme pour comprendre l’entrelacement de ces deux éléments avec la narration de données :

Particularités de la structure narrative

Une narration de données efficace a une structure narrative qui comprend un début clair (introduction au problème ou au contexte), un milieu (analyse des données et informations) et une conclusion (recommandations). 

Déballer les composants de la narration de données

• Identifier le public : personnaliser le récit et les visuels pour refléter le contexte et les intérêts du public.

• Définir l'histoire : créer un récit cohérent et concis qui aborde un problème ou un objectif commercial spécifique.

• Choisir les bonnes visualisations : choisir les types pertinents de tableaux, de graphiques et de visuels pour mettre en évidence les informations et tendances clés.

• Ajout de contexte : fournir un contexte et des explications pour aider le public à comprendre l'importance des données.

• Créer une connexion émotionnelle : incorporer des éléments de narration qui évoquent des émotions, rendant les données plus pertinentes et mémorables.

Une étude de cas Power BI dans le secteur bancaire

Prenons un exemple particulier du fonctionnement du Data Storytelling dans le domaine bancaire.

La fidélisation des clients dans ce secteur est tout aussi importante que l’acquisition de clients. Une grande banque se trouvait dans une situation où le taux de désabonnement était en hausse, menaçant de lui retirer sa position sur le marché et ses revenus. Pour relever ce défi, Power BI est intervenu, qui
est un outil interactif qui offre des fonctionnalités haut de gamme d’analyse et de visualisation de données. Cette étude de cas met en évidence l'application stratégique de Power BI par la banque pour améliorer la fidélisation des clients en identifiant des modèles de données transactionnelles avec une forte
pouvoir prédictif concernant le taux de désabonnement potentiel.

Énoncé du problème

Supposons donc que la banque se soit rendu compte d’une tendance inquiétante : au fil du temps, le nombre de clients partant vers des concurrents augmentait. Le taux de désabonnement a non seulement montré à quel point il affectait négativement la rentabilité de la banque, mais a également mis en évidence d'éventuelles lacunes dans
satisfaction et engagement du client. La difficulté était de trier d’énormes volumes de données transactionnelles ainsi que les données démographiques et le comportement des clients afin de détecter les causes profondes du désabonnement. Par conséquent, l’objectif d’une stratégie basée sur les données ne doit pas seulement
ont été une rétention mais une satisfaction globale accrue.

Analyse des données

Sur place, la banque a entamé un voyage dans le monde de l’analyse avancée avec Power BI. Pour commencer, nous avons intégré les données transactionnelles, les données démographiques des clients et les modèles comportementaux pour former un ensemble de données unique. Les fonctionnalités d'analyse avancées
disponible dans Power BI leur a permis d'explorer en profondeur cet ensemble de données et de faire ressortir des tendances et des modèles de désabonnement cruciaux. Parmi eux, ils pourraient retracer les segments de clientèle les plus susceptibles de partir, les types de transactions indiquant un taux de désabonnement futur, ainsi que
comme des périodes avec une activité de désabonnement accrue.

Visualisation

Après avoir analysé les données, l’étape suivante consiste à rendre ces informations utilisables. Les tableaux de bord interactifs de Power BI entrent en jeu, fournissant des visualisations de données claires et dynamiques. Ces tableaux de bord mettent en évidence les segments de clientèle qui présentent un risque plus élevé de désabonnement et révèlent
les facteurs qui influencent la décision d’un client de partir. La banque rend les données visuellement attrayantes et permet à ces informations d'être diffusées entre les départements afin de garantir que les décideurs disposent des informations dont ils ont besoin pour prendre des mesures décisives.

Récit

Néanmoins, les données à elles seules, aussi précises soient-elles, ne peuvent inspirer l’action sans un récit convaincant. La banque a fait une histoire autour des données, en soulignant l'importance cruciale de la fidélisation de la clientèle, l'impact tangible du taux de désabonnement sur la banque.
les revenus et les stratégies identifiées pour faire face à ce taux de désabonnement. Ce récit a servi à informer et à motiver l’ensemble de l’organisation vers un objectif unifié.

Résultat

L'application stratégique des informations acquises grâce à Power BI a transformé l'approche de la banque en matière d'engagement client. Grâce à des analyses détaillées et des visualisations claires, la banque a lancé des campagnes marketing ciblées et des offres personnalisées basées sur les besoins et le comportement.
des segments de clientèle à haut risque. En conséquence, les taux de désabonnement des clients ont chuté de manière significative, tandis que la satisfaction et la fidélité des clients ont augmenté.

Ce faisant, la banque a relevé le défi urgent consistant à réduire le taux de désabonnement des clients et a réaffirmé son engagement à tirer parti de la technologie pour obtenir un avantage stratégique. Cette étude de cas démontre comment Power BI peut être un outil puissant pour comprendre et augmenter
la fidélisation de la clientèle, pour finalement parvenir à un succès à long terme dans un secteur bancaire hautement compétitif.

Principales conclusions

Notre cas se concentre sur une grande banque qui a exploité Power BI pour faire face à l’augmentation du taux de désabonnement des clients, dans le but d’améliorer stratégiquement la fidélisation et la satisfaction des clients. La banque s’est fixé des objectifs ambitieux pour sa mise en œuvre de Power BI :

Vitesse d'extraction des données : viser une réduction de 50 % sur le temps d'extraction, de 60 minutes à 30 minutes, améliorant ainsi les performances.

Efficacité des processus ETL : atteindre un prix d'exécution de 96 % pour les tâches ETL, avec une réduction de 30 % du temps de transformation des informations, garantissant ainsi la fiabilité et la rapidité.

Optimisation du modèle de données : définition d'un temps d'actualisation de 15 minutes pour les modèles statistiques et d'un temps de réaction aux requêtes inférieur à 3 secondes, optimisant ainsi les performances.

Vitesse de rendu des rapports : cibler un temps de chargement de document inférieur à 6 secondes et un rendu de visualisation inférieur à 2 secondes, améliorant ainsi l'UX.

Taux de compression des données : viser un taux de compression des informations d'au moins 10 : 1, optimisant l'utilisation du stockage et réduisant les coûts.

Conformité à la gouvernance des données : maintenir un score de documentation sur la lignée des données d'au moins 92 % et un taux d'efficacité de la gestion de l'accès aux données de 98 %, garantissant ainsi la protection et la conformité.

Conclusion

L’un des outils les plus efficaces permettant aux entreprises de communiquer des informations et de conduire des actions est la narration de données. Il existe de nombreuses plates-formes de visualisation telles que Power BI et Tableau, entre autres, qui intègrent de puissantes fonctionnalités de visualisation qui permettent
utilisateurs pour créer des récits convaincants. Par conséquent, l’art de la narration des données, complété par des approches de présentation visuelle influentes, est un facteur essentiel pour toute organisation qui vise à libérer la véritable valeur des données.

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs