에 따르면
Gartner Peer Insights 리뷰 및 평가, Microsoft(Power BI), Tableau 및 Qlik은 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 분야의 업계 리더인 경우가 많습니다. 그러나 이러한 최고의 플랫폼이 데이터 분석 분야를 어떻게 개선하고, 무엇이 다른지
그리고 그들의 대안은 무엇입니까? 

데이터 스토리텔링의 세계에 자신을 소개해보세요. 이 강력한 접근 방식을 통해 기업, 특히 은행 업계의 기업은 데이터에서 얻은 통찰력을 효과적이고 정확하게 전달할 수 있습니다. 데이터 표현의 새로운 시대가 도래했습니다
전략과 의사결정에 영향을 미치는 강력한 내러티브를 지원하는 Power BI와 같은 시각화 도구 덕분입니다. 이 기사에서. 데이터 스토리텔링의 미묘한 차이와 은행 업계에서의 중요한 적용 사례를 살펴보겠습니다.
매력적인 Power BI 사례 연구를 통해 

데이터 스토리텔링이란 무엇입니까?

데이터 스토리텔링은 데이터 시각화와 내러티브 기법을 결합하여 사람들을 사로잡고 참여시키는 복잡한 데이터 스토리를 만드는 메시지를 전달하는 한 형태입니다. 이러한 합성 덕분에 청중은 데이터의 본질을 이해할 수 있습니다.
이해하기 쉽고 관련성이 있게 만듭니다. 기본적으로 데이터 스토리텔링은 유형과 추상, 양적 영역과 질적 영역 사이에 존재하는 격차를 줄이는 것을 목표로 합니다. 이에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 시각화의 역할

데이터 세트를 차트, 그래프, 지도, 인포그래픽과 같은 시각적 형식으로 변환하는 데이터 시각화는 데이터 스토리텔링의 핵심입니다. 이러한 시각적 요소는 복잡한 정보를 쉽게 보여주기 때문에 데이터 스토리텔링에 필수적입니다.
이해하다. 데이터 시각화는 데이터에 숨겨진 패턴, 추세, 관계를 밝혀 내러티브의 토대를 마련합니다.

탐색적 시각화와 설명적 시각화

데이터 시각화는 탐색형과 설명형의 두 가지 유형으로 나뉩니다. 이러한 분할은 데이터 스토리텔링에 대한 접근 방식을 결정하는 데 중요합니다.

• 탐색적 시각화는 데이터 분석의 조사 단계에서 사용되는 기술을 의미합니다. 내러티브가 아직 발견되지 않은 경우 탐색적 시각 자료는 데이터 속에 숨겨진 스토리를 드러내는 데 도움이 될 수 있습니다. “어떻게 합니까?”와 같은 질문
  시간이 지남에 따라 매출이 변하나요?” 또는 "특정 시즌에 매출이 급증한 이유는 무엇입니까?" 이 탐구 과정을 통해 다루어지며 내러티브가 전개될 수 있는 무대를 설정합니다.

• 설명적 시각화는 스토리가 완성되고 목표가 청중에게 구체적인 통찰력을 전달하는 것일 때 사용됩니다. 시각적 요소는 스토리의 특정 요소나 전체 내러티브를 전달하여 청중이 이해할 수 있도록 디자인되었습니다.
  데이터 스토리텔러가 의도한 메시지.

데이터 스토리텔링과 이 두 가지의 얽힘을 이해하려면 다이어그램을 참조하세요.

서사 구조의 특징

효과적인 데이터 스토리텔링은 명확한 시작(문제 또는 맥락 소개), 중간(데이터 분석 및 통찰력), 결론(권장 사항)을 포함하는 내러티브 구조를 갖습니다. 

데이터 스토리텔링의 구성 요소 풀기

• 청중 식별: 청중의 배경과 관심을 반영하도록 내러티브와 시각적 요소를 맞춤화합니다.

• 스토리 정의: 특정 비즈니스 문제나 목표를 다루는 일관되고 간결한 내러티브를 만듭니다.

• 올바른 시각화 선택: 주요 통찰력과 추세를 강조하기 위해 관련 유형의 차트, 그래프 및 시각적 개체를 선택합니다.

• 맥락 추가: 청중이 데이터의 중요성을 이해할 수 있도록 맥락과 설명을 제공합니다.

• 감정적 연결 만들기: 감정을 불러일으키는 스토리텔링 요소를 통합하여 데이터를 더욱 관련성이 높고 기억에 남도록 만듭니다.

은행 부문의 Power BI 사례 연구

은행 분야에서 데이터 스토리텔링이 어떻게 작동하는지에 대한 구체적인 예를 살펴보겠습니다.

이 부문에서 고객 유지는 고객 확보만큼 중요합니다. 한 대형은행은 이탈률이 높아지면서 시장 지위와 수익을 빼앗을 위기에 처했다. 이러한 과제를 해결하기 위해 Power BI가 등장했습니다.
고급 데이터 분석 및 시각화 기능을 제공하는 대화형 도구입니다. 이 사례 연구는 은행이 거래 데이터의 패턴을 정확히 찾아내 고객 유지를 강화하기 위해 Power BI를 전략적으로 적용한 것을 강조합니다.
잠재적인 이탈에 관한 예측력.

문제 정책

따라서 은행이 걱정스러운 패턴을 깨달았다고 가정해 보겠습니다. 시간이 지남에 따라 경쟁사로 떠나는 고객의 수가 증가하고 있습니다. 이탈률은 은행 수익성에 얼마나 부정적인 영향을 미쳤는지를 보여줄 뿐만 아니라 은행에서 발생할 수 있는 단점도 부각시켰습니다.
고객 만족과 참여. 고객 이탈의 근본 원인을 탐지하기 위해 고객 인구통계 및 행동과 함께 막대한 양의 거래 데이터를 분류하는 것이 어려웠습니다. 결과적으로, 데이터 중심 전략의 목표는 다음과 같습니다.
유지되었지만 전반적으로 만족도가 높아졌습니다.

데이터 분석

그 자리에서 은행은 Power BI를 통해 고급 분석 세계로의 여정을 시작했습니다. 우선 거래 데이터, 고객 인구통계, 행동 패턴을 통합하여 단일 데이터 세트를 구성했습니다. 고급 분석 기능
Power BI에서 사용할 수 있는 기능을 통해 이 데이터 세트를 심층적으로 탐색하고 중요한 이탈 추세와 패턴을 찾아낼 수 있었습니다. 그중에서 이탈 가능성이 높은 고객 세그먼트, 향후 이탈을 나타내는 거래 유형 등을 추적할 수 있습니다.
이탈 활동이 증가한 기간으로 표시됩니다.

시각화

데이터를 분석한 후 다음 단계는 이러한 통찰력을 활용하는 것입니다. Power BI의 대화형 대시보드가 ​​작동하여 명확하고 동적인 데이터 시각화를 제공합니다. 이러한 대시보드는 이탈 및 노출 위험이 높은 고객 세그먼트를 강조합니다.
고객의 이탈 결정에 영향을 미치는 요인. 은행은 데이터를 시각적으로 매력적으로 만들고 이러한 통찰력을 부서 전체에 전파하여 의사 결정자가 결정적인 조치를 취하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있도록 합니다.

이야기

그럼에도 불구하고 데이터만으로는 아무리 정확하게 분석하더라도 설득력 있는 내러티브 없이는 행동에 영감을 줄 수 없습니다. 은행은 데이터를 중심으로 스토리를 만들어 고객 유지의 중요성과 고객 이탈이 은행에 미치는 실질적인 영향을 강조했습니다.
수익 및 이러한 이탈을 처리하기 위해 식별된 전략. 이 내러티브는 전체 조직이 통일된 목표를 향해 정보를 제공하고 동기를 부여하는 데 도움이 되었습니다.

결과

Power BI에서 얻은 통찰력을 전략적으로 적용하여 고객 참여에 대한 은행의 접근 방식을 변화시켰습니다. 상세한 분석과 명확한 시각화를 통해 은행은 요구 사항과 행동을 기반으로 타겟 마케팅 캠페인과 맞춤형 제안을 시작했습니다.
고위험 고객 세그먼트의 그 결과, 고객 이탈률이 크게 감소했고, 고객 만족도와 충성도는 높아졌습니다.

그 과정에서 은행은 고객 이탈을 줄이는 긴급 과제를 해결하고 전략적 이점을 위해 기술을 활용하겠다는 약속을 재확인했습니다. 이 사례 연구는 Power BI가 어떻게 이해하고 증가하는 강력한 도구가 될 수 있는지 보여줍니다.
고객 충성도를 높여 궁극적으로 경쟁이 치열한 은행 업계에서 장기적인 성공을 달성합니다.

주요 추론

우리 사례에서는 Power BI를 활용하여 증가하는 고객 이탈 견적을 처리하고 고객 유지 및 만족도의 전략적 개선을 목표로 하는 주요 은행의 센터를 살펴봅니다. 은행은 Power BI 구현을 위해 다음과 같은 야심찬 목표를 설정했습니다.

데이터 추출 속도: 추출 시간을 50분에서 60분으로 30% 단축하는 것을 목표로 하여 성능을 향상시킵니다.

ETL 프로세스 효율성: ETL 작업에 대해 96% 이행 가격을 달성하고 정보 변환 시간을 30% 단축하여 안정성과 속도를 보장합니다.

데이터 모델 최적화: 통계 모델의 새로 고침 시간을 15분으로 설정하고 쿼리 반응 시간을 3초 미만으로 설정하여 성능을 최적화합니다.

보고서 렌더링 속도: 문서 로딩 시간 6초 이하, 시각화 렌더링 2초 이하를 목표로 UX를 강화합니다.

데이터 압축 비율: 최소 10:1의 정보 압축 비율을 목표로 하여 스토리지 사용량을 최적화하고 비용을 절감합니다.

데이터 거버넌스 규정 준수: 최소 92%의 데이터 계보 문서 점수와 98%의 데이터 액세스 관리 효율성 등급을 유지하여 보호 및 규정 준수를 보장합니다.

결론

기업이 통찰력을 전달하고 조치를 취하는 가장 효과적인 도구 중 하나는 데이터 스토리텔링입니다. Power BI, Tableau 등의 시각화 플랫폼에는 강력한 시각화 기능이 내장되어 있습니다.
사용자는 설득력 있는 이야기를 만들 수 있습니다. 따라서 영향력 있는 시각적 표현 접근 방식으로 보완되는 데이터 스토리텔링 기술은 진정한 데이터 가치를 실현하려는 모든 조직에 필수적인 요소입니다.

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