Szerint
Gartner Peer Insights vélemények és értékelések, a Microsoft (Power BI), a Tableau és a Qlik gyakran az iparág vezetői az analitikai és üzleti intelligencia platformok terén. Azonban hogyan fejlesztik ezek a csúcsplatformok az adatelemzés területét, miben különböznek egymástól
őket, és mik az alternatíváik? 

Ismerkedjen meg az adatmesélés világával. Ez a hatékony megközelítés lehetővé teszi a vállalkozások számára, különösen a bankszektorban, hogy hatékonyan és pontosan közöljék adataikból származó betekintést. Az adatszolgáltatás új korszaka kezdődött
köszönhetően az olyan vizualizációs eszközöknek, mint a Power BI, amelyek hatékony narratívákat tesznek lehetővé, amelyek befolyásolják a stratégiát és a döntéshozatalt. Ebben a cikkben. tárjuk fel az adattörténet-mesélés árnyalatait és jelentős alkalmazási lehetőségeit a bankszektorban, amint azt bemutattuk
egy lebilincselő Power BI esettanulmány segítségével. 

Mi az a Data Storytelling?

Az adattörténet-mesélés az üzenet közvetítésének egyik formája, amely az adatvizualizációt és a narratív technikákat ötvözi, hogy összetett adattörténeteket hozzon létre, amelyek magával ragadják és lekötik az embereket. A közönség ennek a szintézisnek köszönhetően megértheti az adatok lényegét, amely
érthetővé és rokoníthatóvá teszi. Alapvetően az adattörténetmesélés célja a kézzelfogható és az absztrakt, valamint a mennyiségi és minőségi tartományok közötti szakadék megszüntetése. Vizsgáljuk meg ezt részletesen.

Az adatvizualizáció szerepe

Az adatmegjelenítés, amely magában foglalja az adatkészletek vizuális formátumokká, például diagramokká, grafikonokká, térképekké és infografikákká való konvertálását, központi szerepet játszik az adattörténet-mesélésben. Ezek a vizuális elemek elengedhetetlenek az adattörténet-mesélésben, mivel megkönnyítik az összetett információk feldolgozását
megért. Az adatvizualizáció rejtett mintákat, trendeket és kapcsolatokat tár fel az adatokban, megalapozva ezzel a narratívát.

Feltáró és magyarázó vizualizáció

Az adatvizualizáció két típusra oszlik: feltáró és magyarázó. Ez a felosztás kritikus fontosságú az adattörténet-mesélés megközelítésének meghatározásában:

• A feltáró vizualizáció magában foglalja azt a technikát, amelyet az adatelemzés vizsgálati szakaszában használnak. Ha a narratívát még fel kell fedezni, a felfedező látványelemek segíthetnek felfedni az adatokban rejtőzködő történetet. Olyan kérdések, mint a „Hogyan működik
  az árbevétel időbeli változása?” vagy „Miért nőtt meg az árbevétel egy adott szezonban?” ezen a feltáró folyamaton keresztül szólítják meg, megteremtve a terepet a narratíva kibontakozásához.

• A magyarázó vizualizációt akkor használjuk, ha a történet befejeződött, és a cél az, hogy konkrét meglátásokat közöljünk a közönséggel. A látványelemek úgy vannak kialakítva, hogy közvetítsék a történet vagy a teljes narratíva egyes elemeit, biztosítva, hogy a közönség megértse
  az adatmesélő által szándékozott üzenet.

Tekintse meg a diagramot, hogy megértse e kettő összefonódását az adattörténettel:

A narratív szerkezet sajátosságai

A hatékony adattörténetmesélés narratív struktúrája van, amely világos kezdetet (bevezetés a problémába vagy kontextusba), közepét (adatelemzés és betekintés) és következtetést (ajánlások) tartalmaz. 

Az adattörténetmesélés összetevőinek kicsomagolása

• A közönség azonosítása: A narratíva és a látványelemek testreszabása a közönség hátterének és érdeklődésének megfelelően.

• A történet meghatározása: koherens és tömör narratíva létrehozása, amely egy konkrét üzleti problémát vagy célt tárgyal.

• A megfelelő vizualizációk kiválasztása: A megfelelő típusú diagramok, grafikonok és látványelemek kiválasztása a kulcsfontosságú betekintések és trendek kiemeléséhez.

• Kontextus hozzáadása: Kontextus és magyarázatok biztosítása, hogy segítse a közönséget megérteni az adatok fontosságát.

• Érzelmi kapcsolat létrehozása: érzelmeket kiváltó történetmesélési elemek beépítése, így az adatok viszonyíthatóbbá és emlékezetesebbé válnak.

Power BI esettanulmány a banki szektorban

Nézzünk meg egy konkrét példát arra, hogyan működik a Data Storytelling a banki területen.

Az ügyfélmegtartás ebben a szektorban ugyanolyan jelentős, mint az ügyfélszerzés. Egy nagybank olyan helyzetbe került, amikor a lemorzsolódási ráta emelkedett, ami piaci pozíciójának és bevételének elvesztésével fenyegetett. Ennek a kihívásnak a megválaszolásához a Power BI jött be, amely
egy interaktív eszköz, amely csúcsminőségű adatelemzési és vizualizációs funkciókat kínál. Ez az esettanulmány rávilágít a Power BI bank általi stratégiai alkalmazására az ügyfélmegtartás javítására azáltal, hogy határozottan meghatározza a tranzakciós adatok mintáit.
előrejelző képesség a potenciális lemorzsolódásra vonatkozóan.

Problémanyilatkozat

Tételezzük fel tehát, hogy a bank aggasztó mintára ébredt: az idő múlásával a riválisokhoz induló ügyfelek száma nőtt. A lemorzsolódási ráta nemcsak azt mutatta, hogy mennyire negatívan befolyásolta a bank jövedelmezőségét, hanem rávilágított az esetleges hiányosságokra is.
az ügyfelek elégedettsége és elkötelezettsége. A nehézséget a hatalmas mennyiségű tranzakciós adat, valamint az ügyfelek demográfiai adatainak és viselkedésének kiválogatása jelentette, hogy feltárjuk a lemorzsolódás kiváltó okát. Következésképpen az adatvezérelt stratégia célja nem csupán
megtartása, de összességében nőtt az elégedettség.

Az adatok elemzése

A bank a helyszínen megkezdte az utazást a fejlett elemzések világában a Power BI segítségével. Először integráltuk a tranzakciós adatokat, az ügyfelek demográfiai adatait és a viselkedési mintákat, hogy egyetlen adatkészletet alkossanak. Speciális analitikai funkciók
A Power BI-ban elérhető szolgáltatás lehetővé tette számukra, hogy mélyrehatóan feltárják ezt az adatkészletet, és kiemeljék a kulcsfontosságú lemorzsolódási trendeket és mintákat. Ezek közül nyomon követhetik a nagyobb eséllyel távozó ügyfélszegmenseket, a jövőbeni lemorzsolódást jelző tranzakciótípusokat,
mint a fokozott lemorzsolódási aktivitással járó időszakok.

Megjelenítés

Az adatok elemzése után a következő lépés a betekintések használhatóvá tétele. Működésbe lépnek a Power BI interaktív irányítópultjai, amelyek világos, dinamikus adatvizualizációt biztosítanak. Ezek az irányítópultok kiemelik azokat az ügyfélszegmenseket, amelyeknél nagyobb a lemorzsolódás és a felfedés kockázata
azokat a tényezőket, amelyek befolyásolják az ügyfél távozási döntését. A bank vizuálisan vonzóvá teszi az adatokat, és lehetővé teszi ezeknek a betekintéseknek az osztályok közötti terjesztését, hogy a döntéshozók rendelkezzenek a határozott lépésekhez szükséges információkkal.

Elbeszélés

Mindazonáltal az adatok önmagukban, bármennyire is pontosan elemezték őket, nem ösztönözhetnek cselekvésre meggyőző narratíva nélkül. A bank történetet készített az adatok köré, hangsúlyozva az ügyfélmegtartás kritikus fontosságát, a lemorzsolódás kézzelfogható hatását a bank
bevételt, valamint a lemorzsolódás kezelésére meghatározott stratégiákat. Ez a narratíva arra szolgált, hogy tájékoztassa és motiválja az egész szervezetet egy egységes cél felé.

Eredmény

A Power BI-ból nyert ismeretek stratégiai alkalmazása megváltoztatta a bank megközelítését az ügyfelek bevonásával kapcsolatban. Részletes elemzésekkel és világos vizualizációkkal a bank célzott marketingkampányokat és személyre szabott ajánlatokat indított az igények és viselkedés alapján.
magas kockázatú ügyfélszegmensekben. Ennek eredményeként az ügyfelek lemorzsolódási aránya jelentősen csökkent, miközben az ügyfelek elégedettsége és hűsége nőtt.

A folyamat során a bank foglalkozott az ügyfelek lemorzsolódásának csökkentésével kapcsolatos sürgető kihívással, és megerősítette elkötelezettségét a technológia stratégiai előnyök érdekében történő kihasználása mellett. Ez az esettanulmány bemutatja, hogy a Power BI miként lehet hatékony eszköz a megértéshez és a bővítéshez
ügyfélhűség, végső soron hosszú távú sikerek elérése a rendkívül versenyképes bankszektorban.

Fő következtetések

Esetünk egy olyan nagy bank központjait vizsgálja, amely a Power BI-t használta fel a növekvő vevői lemorzsolódás leküzdésére, az ügyfelek megtartásának és elégedettségének stratégiai fejlesztését célozva. A bank ambiciózus célokat tűzött ki a Power BI megvalósítására:

Adatkinyerési sebesség: 50%-os kinyerési idő kedvezményre törekszik, 60 percről 30 percre, javítva a teljesítményt.

ETL-folyamathatékonyság: 96%-os teljesítési ár elérése az ETL-feladatoknál, 30%-kal alacsonyabb információátalakítási idő mellett, ami biztosítja a megbízhatóságot és a sebességet.

Adatmodell optimalizálása: 15 perces frissítési idő beállítása statisztikai modellekhez és 3 másodperc alatti lekérdezési reakcióidő beállítása a teljesítmény optimalizálása érdekében.

Jelentésmegjelenítési sebesség: 6 másodperc alatti dokumentumbetöltési időt és 2 másodperc alatti vizualizációs megjelenítést céloz meg, javítva az UX-t.

Adattömörítési arány: Minimum 10:1 információtömörítési arányra törekszik, optimalizálja a tárhelyhasználatot és csökkenti a költségeket.

Adatkezelési megfelelőség: Az adatvonal-dokumentáció legalább 92%-os pontszámának és az adathozzáférés-kezelés hatékonyságának 98%-os besorolásának fenntartása, amely biztosítja a védelmet és a megfelelőséget.

Következtetés

Az adatok történetmesélése az egyik leghatékonyabb eszköz a vállalkozások számára a betekintések közlésére és a cselekvés ösztönzésére. Számos olyan vizualizációs platform létezik, mint például a Power BI és a Tableau, amelyek beépített hatékony vizualizációs képességekkel rendelkeznek, amelyek lehetővé teszik
a felhasználókat, hogy lenyűgöző narratívákat hozzanak létre. Ezért az adattörténet-mesélés mestersége, amelyet befolyásos vizuális megjelenítési megközelítések egészítenek ki, alapvető tényező minden olyan szervezet számára, amely az adatok valódi értékének feltárására törekszik.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs