Ifølge
Gartner Peer Insights anmeldelser og vurderinger, Microsoft (Power BI), Tableau og Qlik er ofte bransjeledere innen analyse- og business intelligence-plattformer. Men hvordan forbedrer disse toppplattformene feltet for dataanalyse, hva skiller
dem, og hva er deres alternativer? 

Introduser deg selv for verden av datahistoriefortelling. Denne kraftige tilnærmingen gjør det mulig for virksomheter, spesielt de i banknæringen, å kommunisere innsikt fra dataene deres effektivt og presist. En ny æra med datapresentasjon har dukket opp
takket være visualiseringsverktøy som Power BI, som muliggjør kraftige fortellinger som påvirker strategi og beslutningstaking. I denne artikkelen. la oss utforske nyansene i datahistoriefortelling og dens betydelige anvendelser i banknæringen, som vist
ved en engasjerende Power BI-casestudie. 

Hva er Data Storytelling?

Datahistoriefortelling er en form for å formidle et budskap som kombinerer datavisualisering og narrative teknikker for å lage komplekse datahistorier som fengsler og engasjerer folk. Publikum kan forstå essensen av dataene takket være denne syntesen, som
gjør det forståelig og relaterbart. Fundamentalt sett har datahistoriefortelling som mål å lukke gapet som eksisterer mellom det håndgripelige og det abstrakte, så vel som mellom det kvantitative og kvalitative domenet. La oss utforske dette i detalj.

Rollen til datavisualisering

Datavisualisering, som innebærer å konvertere datasett til visuelle formater som diagrammer, grafer, kart og infografikk, er sentral i datahistoriefortelling. Disse visuelle elementene er essensielle i datahistoriefortelling fordi de gjør kompleks informasjon lett å
forstå. Datavisualisering avslører skjulte mønstre, trender og relasjoner i dataene, og legger grunnlaget for narrativet.

Utforskende vs. forklarende visualisering

Datavisualisering er delt inn i to typer: utforskende og forklarende. Denne splittelsen er avgjørende for å bestemme tilnærmingen til datahistoriefortelling:

• Utforskende visualisering innebærer teknikken som brukes i den undersøkende fasen av dataanalyse. Når fortellingen ennå ikke er oppdaget, kan utforskende bilder bidra til å avsløre historien som er skjult i dataene. Spørsmål som "Hvordan gjør
  salgsinntektene endres over tid?" eller "Hvorfor økte salgsinntektene i en bestemt sesong?" blir adressert gjennom denne utforskende prosessen, og setter scenen for at fortellingen skal utfolde seg.

• Forklarende visualisering brukes når historien er ferdig og målet er å formidle spesifikk innsikt til publikum. Det visuelle er designet for å formidle spesifikke elementer i historien eller hele fortellingen, og sikre at publikum forstår
  meldingen ment av datahistoriefortelleren.

Se diagrammet for å forstå sammenvevingen av disse to med datahistoriefortelling:

Narrativ struktur særegenheter

Effektiv datafortelling har en narrativ struktur som inkluderer en klar begynnelse (introduksjon til problemet eller konteksten), midten (dataanalyse og innsikt) og konklusjon (anbefalinger). 

Pakke ut komponentene i datahistoriefortelling

• Identifisere publikum: Tilpasse fortellingen og det visuelle for å gjenspeile publikums bakgrunn og interesser.

• Definere historien: Skape en sammenhengende og kortfattet fortelling som tar for seg et spesifikt forretningsproblem eller mål.

• Velge de riktige visualiseringene: Velg relevante typer diagrammer, grafer og visuelle elementer for å fremheve viktig innsikt og trender.

• Legge til kontekst: Gi kontekst og forklaringer for å hjelpe publikum å forstå viktigheten av dataene.

• Skape en emosjonell forbindelse: Innlemme historiefortellingselementer som fremkaller følelser, noe som gjør dataene mer relaterte og minneverdige.

En Power BI-casestudie i banksektoren

La oss se på et spesielt eksempel på hvordan Data Storytelling fungerer i bankområdet.

Kundeoppbevaring i denne sektoren er like viktig som kundeanskaffelse. En storbank var i en situasjon der churn-raten var på vei opp, og truet med å ta bort markedsposisjonen og inntektene. For å møte denne utfordringen kom Power BI inn, som
er et interaktivt verktøy som tilbyr avanserte dataanalyse- og visualiseringsfunksjoner. Denne casestudien fremhever bankens strategiske anvendelse av Power BI for å forbedre kundebevaring ved å finne mønstre i transaksjonsdata med sterke
prediktiv kraft angående potensiell churn.

Problemstilling

Så, anta at banken innså et bekymringsfullt mønster: over tid økte antallet kunder som dro til rivaler. Avgangsprosenten viste ikke bare hvor mye den påvirket bankens lønnsomhet negativt, men viste også mulige mangler i
kundetilfredshet og engasjement. Vanskeligheten var å sortere ut enorme mengder transaksjonsdata sammen med kundedemografi og atferd for å oppdage de grunnleggende årsakene til churn. Målet med en datadrevet strategi bør følgelig ikke bare
har vært oppbevaring, men økt tilfredshet totalt sett.

Dataanalyse

Rett på stedet startet banken en reise gjennom verden av avansert analyse med Power BI. Til å begynne med integrerte vi transaksjonsdata, kundedemografi og atferdsmønstre for å danne et enkelt datasett. De avanserte analysefunksjonene
tilgjengelig i Power BI gjorde dem i stand til å utforske dette datasettet dypt og få frem viktige churn-trender og mønstre. Blant dem kan de spore opp kundesegmentene som er mer sannsynlige å forlate, typer transaksjoner som indikerer fremtidig avgang, også
som perioder med økt churn-aktivitet.

Visualisering

Etter å ha analysert dataene, er neste trinn å gjøre denne innsikten brukbar. Power BIs interaktive dashbord spiller inn, og gir klare, dynamiske datavisualiseringer. Disse dashbordene fremhever kundesegmenter som har høyere risiko for churn og avsløring
faktorene som påvirker en kundes beslutning om å forlate. Banken gjør data visuelt tiltalende og gjør det mulig å spre denne innsikten på tvers av avdelinger for å sikre at beslutningstakere har informasjonen de trenger for å ta avgjørende handlinger.

Fortelling

Ikke desto mindre kan ikke data alene, uansett hvor nøyaktig de er analysert, inspirere til handling uten en overbevisende fortelling. Banken laget en historie rundt dataene, og understreket den kritiske betydningen av kundeoppbevaring, den håndgripelige effekten av churn på bankens
inntekter, og strategiene som er identifisert for å håndtere denne avgangen. Denne fortellingen tjente til å informere og motivere hele organisasjonen mot et enhetlig mål.

Utfallet

Strategisk bruk av innsikt fra Power BI transformerte bankens tilnærming til kundeengasjement. Med detaljerte analyser og klare visualiseringer lanserte banken målrettede markedsføringskampanjer og tilpassede tilbud basert på behov og atferd
av høyrisiko kundesegmenter. Som et resultat falt kundeavgang betydelig, mens kundetilfredshet og lojalitet økte.

I prosessen tok banken tak i den presserende utfordringen med å redusere kundefragang og bekreftet sin forpliktelse til å utnytte teknologi for strategiske fordeler. Denne casestudien viser hvordan Power BI kan være et kraftig verktøy for å forstå og øke
kundelojalitet, og til slutt oppnå langsiktig suksess i den svært konkurranseutsatte banknæringen.

Hovedslutninger

Vår case ser på sentre for en storbank som utnyttet Power BI for å takle økende kundeavgang, med sikte på strategiske forbedringer i kundebevaring og glede. Banken satte ambisiøse mål for sin Power BI-implementering:

Dataekstraksjonshastighet: Sikter på 50 % rabatt på utvinningstid, fra 60 minutter til 30 minutter, noe som forbedrer ytelsen.

ETL-prosesseffektivitet: Oppnå en oppfyllelsespris på 96 % for ETL-jobber, med 30 % lavere informasjonstransformasjonstid, noe som sikrer pålitelighet og hastighet.

Datamodelloptimalisering: Angir en oppdateringstid på 15 minutter for statistikkmodeller og en reaksjonstid på under 3 sekunder for å optimalisere ytelsen.

Rapportgjengivelseshastighet: Målretting av en dokumentinnlastingstid på under 6 sekunder og visualiseringsgjengivelse på under 2 sekunder, noe som forbedrer UX.

Datakomprimeringsforhold: Sikter mot et minimum 10:1 informasjonskomprimeringsforhold, optimaliserer lagringsbruken og reduserer kostnadene.

Overholdelse av datastyring: Opprettholde en dokumentasjonspoengsum på minimum 92 % og effektivitetsvurdering for datatilgangsadministrasjon på 98 %, for å sikre beskyttelse og samsvar.

konklusjonen

Et av de mest effektive verktøyene for bedrifter for å kommunisere innsikt og drive handling er datahistoriefortelling. Det er mange visualiseringsplattformer som Power BI og Tableau, blant andre, som har innebygde kraftige visualiseringsfunksjoner som tillater
brukere til å lage overbevisende fortellinger. Derfor er håndverket med datahistoriefortelling, supplert med innflytelsesrike visuelle presentasjonstilnærminger, en viktig faktor for enhver organisasjon som har som mål å låse opp sin sanne dataverdi.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs