Menurut
Ulasan dan Peringkat Gartner Peer Insights, Microsoft (Power BI), Tableau, dan Qlik sering kali menjadi pemimpin industri dalam platform analitik dan intelijen bisnis. Namun, bagaimana platform-platform teratas ini meningkatkan bidang analisis data, apa yang membedakannya
mereka, dan apa alternatifnya? 

Perkenalkan diri Anda pada dunia penceritaan data. Pendekatan yang kuat ini memungkinkan dunia usaha, khususnya di industri perbankan, untuk secara efektif dan tepat mengkomunikasikan wawasan yang diperoleh dari data mereka. Era baru dalam penyajian data telah muncul
berkat alat visualisasi seperti Power BI, yang memungkinkan narasi kuat yang memengaruhi strategi dan pengambilan keputusan. Dalam artikel ini. mari kita jelajahi nuansa penyampaian data dan penerapan signifikannya dalam industri perbankan, seperti yang telah ditunjukkan
dengan studi kasus Power BI yang menarik. 

Apa itu Data Storytelling?

Pengisahan data adalah suatu bentuk penyampaian pesan yang menggabungkan visualisasi data dan teknik naratif untuk membuat cerita data kompleks yang memikat dan melibatkan orang. Audiens dapat memahami esensi data berkat sintesis ini
membuatnya dapat dimengerti dan berhubungan. Pada dasarnya, pengisahan data bertujuan untuk menutup kesenjangan yang ada antara ranah nyata dan abstrak, serta antara ranah kuantitatif dan kualitatif. Mari kita jelajahi ini secara detail.

Peran Visualisasi Data

Visualisasi data, yang melibatkan konversi kumpulan data ke dalam format visual seperti bagan, grafik, peta, dan infografis, merupakan inti dari penceritaan data. Elemen visual ini penting dalam pengisahan data karena membuat informasi kompleks menjadi mudah
memahami. Visualisasi data mengungkap pola, tren, dan hubungan tersembunyi dalam data, sehingga menjadi dasar narasi.

Visualisasi Eksplorasi vs. Penjelasan

Visualisasi data dibagi menjadi dua jenis: eksploratif dan eksplanatori. Pemisahan ini sangat penting dalam menentukan pendekatan pengisahan data:

• Visualisasi Eksplorasi menyiratkan teknik yang digunakan selama fase investigasi analisis data. Ketika narasi belum ditemukan, visual eksplorasi dapat membantu mengungkap cerita yang tersembunyi di dalam data. Pertanyaan seperti “Bagaimana caranya
  pendapatan penjualan berubah seiring waktu?” atau “Mengapa pendapatan penjualan melonjak pada musim tertentu?” ditangani melalui proses eksploratif ini, yang menyiapkan panggung untuk mengungkap narasinya.

• Visualisasi Penjelasan digunakan ketika cerita sudah selesai dan tujuannya adalah untuk mengkomunikasikan wawasan spesifik kepada penonton. Visualnya dirancang untuk menyampaikan elemen spesifik cerita atau keseluruhan narasi, memastikan penonton memahaminya
  pesan yang dimaksudkan oleh pencerita data.

Lihat diagram untuk memahami keterkaitan keduanya dengan pengisahan data:

Keunikan Struktur Narasi

Pengisahan data yang efektif memiliki struktur naratif yang mencakup awal yang jelas (pengenalan masalah atau konteks), bagian tengah (analisis dan wawasan data), dan kesimpulan (rekomendasi). 

Membongkar Komponen Data Storytelling

• Mengidentifikasi Audiens: Menyesuaikan narasi dan visual untuk mencerminkan latar belakang dan minat audiens.

• Mendefinisikan Cerita: Menciptakan narasi yang koheren dan ringkas yang membahas masalah atau tujuan bisnis tertentu.

• Memilih Visualisasi yang Tepat: Memilih jenis bagan, grafik, dan visual yang relevan untuk menyoroti wawasan dan tren utama.

• Menambahkan Konteks: Memberikan konteks dan penjelasan untuk membantu audiens memahami pentingnya data.

• Menciptakan Hubungan Emosional: Menggabungkan elemen penceritaan yang membangkitkan emosi, membuat data lebih relevan dan mudah diingat.

Studi Kasus Power BI di Sektor Perbankan

Mari kita perhatikan contoh khusus tentang cara kerja Data Storytelling di bidang perbankan.

Retensi pelanggan di sektor ini sama pentingnya dengan akuisisi pelanggan. Sebuah bank besar berada dalam situasi dimana tingkat churn sedang meningkat, mengancam untuk mengambil posisi pasar dan pendapatannya. Untuk menjawab tantangan ini, Power BI hadir
adalah alat interaktif yang menawarkan fungsi analisis dan visualisasi data kelas atas. Studi kasus ini menyoroti penerapan strategis Power BI oleh bank untuk meningkatkan retensi pelanggan dengan menunjukkan dengan tepat pola data transaksional yang kuat.
kekuatan prediksi mengenai potensi churn.

Pernyataan Masalah

Jadi, asumsikan bank menyadari pola yang mengkhawatirkan: seiring berjalannya waktu, jumlah nasabah yang berangkat ke bank pesaing semakin meningkat. Tingkat churn tidak hanya menunjukkan seberapa besar dampak negatifnya terhadap profitabilitas bank, namun juga menyoroti kemungkinan kekurangan di dalamnya
kepuasan dan keterlibatan pelanggan. Kesulitannya adalah memilah data transaksional dalam jumlah besar beserta demografi dan perilaku pelanggan untuk mendeteksi akar penyebab churn. Oleh karena itu, tujuan dari strategi berbasis data tidak hanya sekedar tujuan
telah retensi tetapi meningkatkan kepuasan secara keseluruhan.

Analisis Data

Saat itu juga, bank ini memulai perjalanannya melalui dunia analitik tingkat lanjut dengan Power BI. Untuk memulainya, kami mengintegrasikan data transaksional, demografi pelanggan, dan pola perilaku untuk membentuk satu kumpulan data. Fitur analitik tingkat lanjut
tersedia di Power BI memungkinkan mereka menjelajahi kumpulan data ini secara mendalam dan menampilkan tren dan pola churn yang penting. Diantaranya, mereka dapat melacak segmen pelanggan yang kemungkinan besar akan keluar, jenis transaksi yang mengindikasikan churn di masa depan, serta
sebagai periode dengan aktivitas churn yang tinggi.

Visualisasi

Setelah menganalisis data, langkah selanjutnya adalah menjadikan wawasan tersebut dapat digunakan. Dasbor interaktif Power BI ikut berperan, memberikan visualisasi data yang jelas dan dinamis. Dasbor ini menyoroti segmen pelanggan yang memiliki risiko churn dan pengungkapan yang lebih tinggi
faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan untuk pergi. Bank membuat data menarik secara visual dan memungkinkan wawasan ini disebarluaskan ke seluruh departemen untuk memastikan para pengambil keputusan memiliki informasi yang mereka perlukan untuk mengambil tindakan tegas.

Cerita

Namun demikian, data saja, betapapun akuratnya analisisnya, tidak dapat menginspirasi tindakan tanpa narasi yang menarik. Bank membuat cerita seputar data tersebut, dengan menekankan pentingnya retensi pelanggan, dampak nyata dari churn terhadap kinerja bank.
pendapatan, dan strategi yang diidentifikasi untuk menangani churn ini. Narasi ini berfungsi untuk menginformasikan dan memotivasi seluruh organisasi menuju tujuan terpadu.

Hasil

Penerapan wawasan yang diperoleh dari Power BI secara strategis mengubah pendekatan bank terhadap keterlibatan pelanggan. Dengan analisis terperinci dan visualisasi yang jelas, bank meluncurkan kampanye pemasaran yang ditargetkan dan penawaran yang dipersonalisasi berdasarkan kebutuhan dan perilaku
segmen pelanggan berisiko tinggi. Akibatnya, tingkat churn pelanggan turun secara signifikan, sementara kepuasan dan loyalitas pelanggan meningkat.

Dalam prosesnya, bank ini mengatasi tantangan mendesak dalam mengurangi churn nasabah dan menegaskan kembali komitmennya untuk memanfaatkan teknologi demi keuntungan strategis. Studi kasus ini menunjukkan bagaimana Power BI dapat menjadi alat yang ampuh untuk memahami dan meningkatkan
loyalitas pelanggan, yang pada akhirnya mencapai kesuksesan jangka panjang dalam industri perbankan yang sangat kompetitif.

Kesimpulan Utama

Kasus kami mengamati pusat-pusat bank besar yang memanfaatkan Power BI untuk mengatasi peningkatan jumlah churn pelanggan, yang bertujuan untuk peningkatan strategis dalam retensi dan kepuasan pelanggan. Bank tersebut menetapkan tujuan ambisius untuk penerapan Power BI:

Kecepatan Ekstraksi Data: Menargetkan diskon 50% dalam waktu ekstraksi, dari 60 menit menjadi 30 menit, sehingga meningkatkan kinerja.

Efisiensi Proses ETL: Mencapai harga pemenuhan 96% untuk pekerjaan ETL, dengan waktu transformasi informasi 30% lebih rendah, memastikan keandalan dan kecepatan.

Pengoptimalan Model Data: Menetapkan waktu penyegaran 15 menit untuk model statistik dan waktu reaksi kueri kurang dari 3 detik, sehingga mengoptimalkan kinerja.

Kecepatan Rendering Laporan: Menargetkan waktu buka dokumen di bawah 6 detik dan rendering visualisasi di bawah 2 detik, meningkatkan UX.

Rasio Kompresi Data: Bertujuan untuk rasio kompresi informasi minimal 10:1, mengoptimalkan penggunaan penyimpanan dan menurunkan biaya.

Kepatuhan Tata Kelola Data: Mempertahankan skor dokumentasi silsilah data minimal 92% dan peringkat efektivitas manajemen akses data sebesar 98%, memastikan perlindungan dan kepatuhan.

Kesimpulan

Salah satu alat paling efektif bagi bisnis untuk mengkomunikasikan wawasan dan mendorong tindakan adalah pengisahan data. Ada banyak platform visualisasi seperti Power BI, dan Tableau, yang memiliki kemampuan visualisasi bawaan yang kuat yang memungkinkan
pengguna untuk membuat narasi yang menarik. Oleh karena itu, keahlian dalam penyampaian data, yang dilengkapi dengan pendekatan presentasi visual yang berpengaruh, merupakan faktor penting bagi organisasi mana pun yang ingin mengungkap nilai data sebenarnya.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs