De acordo com o
Críticas e classificações do Gartner Peer Insights, Microsoft (Power BI), Tableau e Qlik são frequentemente líderes do setor em plataformas analíticas e de business intelligence. No entanto, como é que estas plataformas de topo melhoram o campo da análise de dados, o que distingue
eles e quais são suas alternativas? 

Apresente-se ao mundo da narrativa de dados. Esta abordagem poderosa permite que as empresas, especialmente as do setor bancário, comuniquem de forma eficaz e precisa os insights derivados dos seus dados. Uma nova era de apresentação de dados surgiu
graças a ferramentas de visualização como o Power BI, que permitem narrativas poderosas que influenciam a estratégia e a tomada de decisões. Neste artigo. vamos explorar as nuances da narrativa de dados e suas aplicações significativas no setor bancário, conforme demonstrado
por um estudo de caso envolvente do Power BI. 

O que é narrativa de dados?

A narrativa de dados é uma forma de transmitir uma mensagem que combina visualização de dados e técnicas narrativas para criar histórias de dados complexas que cativam e envolvem as pessoas. O público pode compreender a essência dos dados graças a esta síntese, que
torna-o compreensível e identificável. Fundamentalmente, a narrativa de dados visa colmatar a lacuna que existe entre o tangível e o abstrato, bem como entre os domínios quantitativo e qualitativo. Vamos explorar isso em detalhes.

O papel da visualização de dados

A visualização de dados, que envolve a conversão de conjuntos de dados em formatos visuais como tabelas, gráficos, mapas e infográficos, é fundamental para a narrativa de dados. Esses elementos visuais são essenciais na narrativa de dados porque facilitam a compreensão de informações complexas.
entender. A visualização de dados revela padrões, tendências e relacionamentos ocultos nos dados, estabelecendo as bases para a narrativa.

Visualização Exploratória vs. Explicativa

A visualização de dados é dividida em dois tipos: exploratória e explicativa. Essa divisão é crítica para determinar a abordagem da narrativa de dados:

• A Visualização Exploratória implica a técnica que é utilizada durante a fase investigativa da análise de dados. Quando a narrativa ainda não foi descoberta, os recursos visuais exploratórios podem ajudar a revelar a história escondida nos dados. Perguntas como “Como
  a receita de vendas muda ao longo do tempo?” ou “Por que a receita de vendas aumentou em uma determinada temporada?” são abordados por meio desse processo exploratório, preparando o cenário para o desenrolar da narrativa.

• A visualização explicativa é usada quando a história está completa e o objetivo é comunicar insights específicos ao público. Os recursos visuais são projetados para transmitir elementos específicos da história ou de toda a narrativa, garantindo que o público compreenda
  a mensagem pretendida pelo contador de histórias de dados.

Veja o diagrama para entender o entrelaçamento desses dois com a narrativa de dados:

Peculiaridades da estrutura narrativa

A narrativa de dados eficaz tem uma estrutura narrativa que inclui um início claro (introdução ao problema ou contexto), meio (análise de dados e insights) e conclusão (recomendações). 

Descompactando os componentes da narrativa de dados

• Identificando o público: Personalizando a narrativa e os recursos visuais para refletir a formação e os interesses do público.

• Definindo a história: Criar uma narrativa coerente e concisa que aborde uma questão ou objetivo de negócio específico.

• Escolhendo as visualizações certas: escolha de tipos relevantes de tabelas, gráficos e recursos visuais para destacar os principais insights e tendências.

• Adicionando Contexto: Fornecendo contexto e explicações para ajudar o público a compreender a importância dos dados.

• Criando uma conexão emocional: Incorporar elementos narrativos que evocam emoções, tornando os dados mais relacionáveis ​​e memoráveis.

Um estudo de caso do Power BI no setor bancário

Vamos considerar um exemplo específico de como funciona o Data Storytelling na área bancária.

A retenção de clientes neste setor é tão significativa quanto a aquisição de clientes. Um grande banco encontrava-se numa situação em que a taxa de rotatividade estava a aumentar, ameaçando retirar a sua posição de mercado e receitas. Para enfrentar esse desafio, entrou o Power BI, que
é uma ferramenta interativa que oferece funcionalidades de análise e visualização de dados de alta qualidade. Este estudo de caso destaca a aplicação estratégica do Power BI pelo banco para aumentar a retenção de clientes, identificando padrões em dados transacionais com forte
poder preditivo em relação ao churn potencial.

Problema Declaração

Portanto, suponhamos que o banco tenha percebido um padrão preocupante: com o tempo, o número de clientes que partiram para rivais estava aumentando. A taxa de churn não só mostrou o quanto afetou negativamente a rentabilidade do banco, mas também destacou possíveis deficiências na
satisfação e engajamento do cliente. A dificuldade era classificar grandes volumes de dados transacionais, juntamente com dados demográficos e comportamentais dos clientes, para detectar as causas básicas da rotatividade. Consequentemente, o objectivo de uma estratégia baseada em dados não deve apenas
houve retenção, mas aumento da satisfação geral.

Análise de Dados

Imediatamente, o banco iniciou uma jornada pelo mundo da análise avançada com o Power BI. Para começar, integramos dados transacionais, dados demográficos de clientes e padrões comportamentais para formar um único conjunto de dados. Os recursos de análise avançada
disponível no Power BI permitiu-lhes explorar profundamente este conjunto de dados e revelar tendências e padrões cruciais de rotatividade. Entre eles, eles poderiam rastrear os segmentos de clientes com maior probabilidade de saída, tipos de transações que indicam rotatividade futura, bem como
como períodos com maior atividade de rotatividade.

Visualização

Depois de analisar os dados, a próxima etapa é tornar esses insights utilizáveis. Os painéis interativos do Power BI entram em ação, fornecendo visualizações de dados claras e dinâmicas. Esses painéis destacam segmentos de clientes que correm maior risco de rotatividade e revelam
os fatores que influenciam a decisão de um cliente de sair. O banco torna os dados visualmente apelativos e permite que estes conhecimentos sejam disseminados entre departamentos para garantir que os decisores tenham as informações de que necessitam para tomar medidas decisivas.

Narrativa

No entanto, os dados por si só, por mais precisos que sejam analisados, não podem inspirar ações sem uma narrativa convincente. O banco fez uma história em torno dos dados, enfatizando a importância crítica da retenção de clientes, o impacto tangível da rotatividade no desempenho do banco
receita e as estratégias identificadas para lidar com essa rotatividade. Esta narrativa serviu para informar e motivar toda a organização em direção a um objetivo unificado.

Resultado

A aplicação estratégica dos insights obtidos com o Power BI transformou a abordagem do banco em relação ao envolvimento do cliente. Com análises detalhadas e visualizações claras, o banco lançou campanhas de marketing direcionadas e ofertas personalizadas com base nas necessidades e no comportamento
de segmentos de clientes de alto risco. Como resultado, as taxas de rotatividade de clientes caíram significativamente, enquanto a satisfação e a fidelidade do cliente aumentaram.

Neste processo, o banco abordou o desafio premente de reduzir a rotatividade de clientes e reafirmou o seu compromisso de alavancar a tecnologia para obter vantagens estratégicas. Este estudo de caso demonstra como o Power BI pode ser uma ferramenta poderosa para compreender e aumentar
fidelização do cliente, alcançando, em última análise, sucesso a longo prazo no setor bancário altamente competitivo.

Principais Inferências

Nosso caso analisa centros de um grande banco que aproveitou o Power BI para lidar com o aumento das taxas de rotatividade de clientes, visando melhorias estratégicas na retenção e satisfação de clientes. O banco definiu objetivos ambiciosos para a implementação do Power BI:

Velocidade de Extração de Dados: Visando um desconto de 50% no tempo de extração, de 60 minutos para 30 minutos, melhorando o desempenho.

Eficiência do processo ETL: Alcançar um preço de cumprimento de 96% para trabalhos ETL, com redução de 30% no tempo de transformação da informação, garantindo confiabilidade e velocidade.

Otimização do modelo de dados: Definindo um tempo de atualização de 15 minutos para modelos estatísticos e um tempo de reação de consulta inferior a 3 segundos, otimizando o desempenho.

Velocidade de renderização de relatórios: visando um tempo de carregamento de documento inferior a 6 segundos e renderização de visualização inferior a 2 segundos, melhorando a experiência do usuário.

Taxa de compactação de dados: Visando uma taxa de compactação de informações de no mínimo 10:1, otimizando o uso do armazenamento e reduzindo custos.

Conformidade com governança de dados: Manter uma pontuação de documentação de linhagem de dados de no mínimo 92% e uma classificação de eficácia de gerenciamento de acesso a dados de 98%, garantindo proteção e conformidade.

Conclusão

Uma das ferramentas mais eficazes para as empresas comunicarem insights e impulsionarem ações é a narrativa de dados. Existem muitas plataformas de visualização, como Power BI e Tableau, entre outras, que possuem poderosos recursos de visualização integrados que permitem
usuários para criar narrativas atraentes. Portanto, a arte de contar histórias de dados, complementada por abordagens de apresentação visual influentes, é um fator essencial para qualquer organização que pretenda desbloquear o seu verdadeiro valor de dados.

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