În conformitate cu
Evaluări și evaluări Gartner Peer Insights, Microsoft (Power BI), Tableau și Qlik sunt deseori lideri în industrie în platformele de analiză și business intelligence. Cu toate acestea, cum îmbunătățesc aceste platforme de top domeniul analizei datelor, ceea ce distinge
ei și care sunt alternativele lor? 

Prezentați-vă în lumea povestirii datelor. Această abordare puternică permite companiilor, în special celor din industria bancară, să comunice eficient și precis informațiile derivate din datele lor. A apărut o nouă eră a prezentării datelor
datorită instrumentelor de vizualizare precum Power BI, care permit narațiuni puternice care influențează strategia și luarea deciziilor. În acest articol. haideți să explorăm nuanțele povestirii datelor și aplicațiile sale semnificative în industria bancară, așa cum sa demonstrat
printr-un studiu de caz Power BI captivant. 

Ce este povestirea datelor?

Povestirea datelor este o formă de transmitere a unui mesaj care combină vizualizarea datelor și tehnici narative pentru a crea povești de date complexe care captivează și implică oamenii. Publicul poate înțelege esența datelor datorită acestei sinteze, care
îl face ușor de înțeles și de relatat. În mod fundamental, povestirea datelor urmărește să reducă decalajul care există între tangibil și abstract, precum și între domeniile cantitativ și calitativ. Să explorăm acest lucru în detaliu.

Rolul vizualizării datelor

Vizualizarea datelor, care implică conversia seturilor de date în formate vizuale precum diagrame, grafice, hărți și infografice, este esențială pentru povestirea datelor. Aceste elemente vizuale sunt esențiale în povestirea datelor, deoarece fac informații complexe ușor de utilizat
a intelege. Vizualizarea datelor dezvăluie modele, tendințe și relații ascunse în date, punând bazele narațiunii.

Vizualizarea exploratorie vs. explicativă

Vizualizarea datelor este împărțită în două tipuri: exploratorie și explicative. Această împărțire este critică în determinarea abordării relatării datelor:

• Vizualizarea exploratorie implică tehnica care este utilizată în faza de investigare a analizei datelor. Când narațiunea nu a fost încă descoperită, imaginile exploratorii pot ajuta la dezvăluirea poveștii ascunse în date. Întrebări precum „Cum face
  veniturile din vânzări se modifică în timp?” sau „De ce au crescut veniturile din vânzări într-un anumit sezon?” sunt abordate prin acest proces explorator, creând scena pentru desfășurarea narațiunii.

• Vizualizarea explicativă este utilizată atunci când povestea este completă și scopul este de a comunica audienței informații specifice. Imaginile sunt concepute pentru a transmite elemente specifice ale povestirii sau întreaga narațiune, asigurându-se că publicul înțelege
  mesajul intenţionat de povestitorul de date.

Vedeți diagrama pentru a înțelege împletirea acestor două cu povestirea datelor:

Particularități ale structurii narative

Povestirea eficientă a datelor are o structură narativă care include un început clar (introducere în problemă sau context), mijloc (analiza datelor și perspective) și concluzie (recomandări). 

Dezambalarea componentelor povestirii datelor

• Identificarea publicului: personalizarea narațiunii și a imaginilor pentru a reflecta fundalul și interesele publicului.

• Definirea poveștii: crearea unei narațiuni coerente și concise care abordează o problemă sau un obiectiv specific de afaceri.

• Alegerea vizualizărilor potrivite: alegerea unor tipuri relevante de diagrame, grafice și elemente vizuale pentru a evidenția perspectivele și tendințele cheie.

• Adăugarea contextului: furnizarea de context și explicații pentru a ajuta publicul să înțeleagă importanța datelor.

• Crearea unei conexiuni emoționale: incorporând elemente de povestire care evocă emoție, făcând datele mai identificabile și mai memorabile.

Un studiu de caz Power BI în sectorul bancar

Să luăm în considerare un exemplu particular al modului în care funcționează Data Storytelling în domeniul bancar.

Reținerea clienților în acest sector este la fel de semnificativă ca și achiziția de clienți. O bancă importantă se afla într-o situație în care rata de pierdere era în creștere, amenințând să-și ia poziția pe piață și veniturile. Pentru a face față acestei provocări, a intervenit Power BI, care
este un instrument interactiv care oferă funcționalități de ultimă generație de analiză și vizualizare a datelor. Acest studiu de caz evidențiază aplicarea strategică a Power BI de către bancă pentru a îmbunătăți retenția clienților prin identificarea tiparelor în datele tranzacționale cu
puterea de predicție cu privire la potențialul abandon.

Declarație problemă

Așadar, să presupunem că banca a realizat un model îngrijorător: de-a lungul timpului, numărul clienților care au plecat către rivali a crescut. Rata de abandon nu numai că a arătat cât de mult a afectat negativ profitabilitatea băncii, dar a evidențiat și posibile deficiențe în
satisfacția și implicarea clienților. Dificultatea a fost de a sorta volume uriașe de date tranzacționale, împreună cu datele demografice și comportamentul clienților, pentru a detecta cauzele principale ale abandonului. În consecință, obiectivul unei strategii bazate pe date nu ar trebui doar
au fost reținerea, dar satisfacția a crescut în general.

Analiza datelor

Chiar la fața locului, banca a început o călătorie prin lumea analizei avansate cu Power BI. Pentru început, am integrat datele tranzacționale, datele demografice ale clienților și modelele de comportament pentru a forma un singur set de date. Caracteristicile avansate de analiză
disponibile în Power BI le-a permis să exploreze în profunzime acest set de date și să scoată în evidență tendințe și modele cruciale de schimbare. Printre acestea, ar putea urmări segmentele de clienți care au mai multe șanse să părăsească, tipurile de tranzacții care indică pierderea viitoare, de asemenea
ca perioade cu activitate crescută de abandon.

Vizualizare

După analizarea datelor, următorul pas este să faceți aceste informații utilizabile. Tablourile de bord interactive ale Power BI intră în joc, oferind vizualizări de date clare și dinamice. Aceste tablouri de bord evidențiază segmente de clienți care prezintă un risc mai mare de a fi abandonate și dezvăluite
factorii care influenţează decizia unui client de a pleca. Banca face ca datele să fie atractive din punct de vedere vizual și permite difuzarea acestor informații în departamente pentru a se asigura că factorii de decizie au informațiile de care au nevoie pentru a lua măsuri decisive.

narativ

Cu toate acestea, numai datele, oricât de precis analizate, nu pot inspira acțiune fără o narațiune convingătoare. Banca a făcut o poveste în jurul datelor, subliniind importanța critică a reținerii clienților, impactul tangibil al abandonului asupra băncii.
veniturile și strategiile identificate pentru a face față acestei pierderi. Această narațiune a servit la informarea și motivarea întregii organizații către un scop unificat.

Rezultat

Aplicarea strategică a informațiilor obținute din Power BI a transformat abordarea băncii față de implicarea clienților. Cu analize detaliate și vizualizări clare, banca a lansat campanii de marketing direcționate și oferte personalizate bazate pe nevoi și comportament
a segmentelor de clienți cu risc ridicat. Ca urmare, ratele de abandon ale clienților au scăzut semnificativ, în timp ce satisfacția și loialitatea clienților au crescut.

În acest proces, banca a abordat provocarea presantă de a reduce frecvența clienților și și-a reafirmat angajamentul de a folosi tehnologia pentru un avantaj strategic. Acest studiu de caz demonstrează modul în care Power BI poate fi un instrument puternic pentru înțelegere și creștere
loialitatea clienților, obținând în cele din urmă succesul pe termen lung în industria bancară extrem de competitivă.

Inferențe principale

Cazul nostru analizează centrele unei bănci majore care a folosit Power BI pentru a face față cotațiilor în creștere ale ratei clienților, urmărind îmbunătățiri strategice în păstrarea și încântarea clienților. Banca și-a stabilit obiective ambițioase pentru implementarea Power BI:

Viteza de extragere a datelor: Vizând o reducere de 50% la timpul de extracție, de la 60 de minute la 30 de minute, îmbunătățind performanța.

Eficiența procesului ETL: Obținerea unui preț de îndeplinire de 96% pentru joburile ETL, cu o scădere cu 30% a timpului de transformare a informațiilor, asigurând fiabilitate și viteză.

Optimizarea modelului de date: setarea unui timp de reîmprospătare de 15 minute pentru modelele statistice și a unui timp de reacție la interogare de sub 3 secunde, optimizând performanța.

Viteza de redare a raportului: vizarea unui timp de încărcare a documentului de mai puțin de 6 secunde și redarea vizualizării de mai puțin de 2 secunde, îmbunătățind UX.

Rata de comprimare a datelor: Vizând un raport de comprimare a informațiilor de minim 10:1, optimizarea utilizării stocării și reducerea costurilor.

Conformitatea guvernanței datelor: menținerea unui scor în documentația descendenței datelor de minim 92% și a unui rating de eficacitate a gestionării accesului la date de 98%, asigurând protecție și conformitate.

Concluzie

Unul dintre cele mai eficiente instrumente pentru companii pentru a comunica informații și a conduce acțiuni este povestirea datelor. Există multe platforme de vizualizare precum Power BI și Tableau, printre altele, care au încorporate capabilități puternice de vizualizare care permit
utilizatorii pentru a crea narațiuni convingătoare. Prin urmare, meșteșugul de povestire a datelor, completat de abordări influente de prezentare vizuală, este un factor esențial pentru orice organizație care își propune să-și deblocheze adevărata valoare a datelor.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs