По
Обзоры и рейтинги Gartner Peer Insights, Microsoft (Power BI), Tableau и Qlik часто являются лидерами отрасли в области платформ аналитики и бизнес-аналитики. Однако как эти ведущие платформы улучшают область анализа данных, что отличает
их и каковы их альтернативы? 

Познакомьтесь с миром рассказывания историй на основе данных. Этот мощный подход позволяет предприятиям, особенно в банковской сфере, эффективно и точно передавать информацию, полученную на основе их данных. Наступила новая эра представления данных
благодаря инструментам визуализации, таким как Power BI, которые позволяют создавать мощные повествования, влияющие на стратегию и принятие решений. В этой статье. давайте рассмотрим нюансы повествования о данных и его важные применения в банковской отрасли, как это продемонстрировано
благодаря увлекательному тематическому исследованию Power BI. 

Что такое сторителлинг данных?

Рассказ о данных — это форма передачи сообщения, которая сочетает в себе визуализацию данных и методы повествования для создания сложных историй о данных, которые увлекают и привлекают людей. Аудитория может понять суть данных благодаря такому синтезу, который
делает его понятным и понятным. По сути, рассказывание историй направлено на устранение разрыва, существующего между материальным и абстрактным, а также между количественной и качественной областями. Давайте рассмотрим это подробно.

Роль визуализации данных

Визуализация данных, которая включает преобразование наборов данных в визуальные форматы, такие как диаграммы, графики, карты и инфографика, занимает центральное место в повествовании о данных. Эти визуальные элементы играют важную роль в повествовании о данных, поскольку они упрощают представление сложной информации.
понимать. Визуализация данных выявляет скрытые закономерности, тенденции и взаимосвязи в данных, закладывая основу для повествования.

Исследовательская и объяснительная визуализация

Визуализация данных делится на два типа: исследовательскую и пояснительную. Это разделение имеет решающее значение для определения подхода к повествованию данных:

• Исследовательская визуализация подразумевает метод, который используется на следственном этапе анализа данных. Когда повествование еще не раскрыто, исследовательские визуальные эффекты могут помочь раскрыть историю, скрытую в данных. Такие вопросы, как «Как
  выручка от продаж меняется со временем?» или «Почему выручка от продаж резко выросла в определенный сезон?» рассматриваются в рамках этого исследовательского процесса, создавая основу для развертывания повествования.

• Объяснительная визуализация используется, когда история завершена и цель состоит в том, чтобы донести до аудитории конкретные идеи. Визуальные эффекты предназначены для передачи определенных элементов истории или всего повествования, гарантируя, что аудитория поймет
  сообщение, предназначенное рассказчиком данных.

Посмотрите на диаграмму, чтобы понять переплетение этих двух факторов с повествованием о данных:

Особенности повествовательной структуры

Эффективное повествование на основе данных имеет повествовательную структуру, которая включает четкое начало (знакомство с проблемой или контекстом), середину (анализ данных и выводы) и заключение (рекомендации). 

Распаковка компонентов сторителлинга данных

• Определение аудитории: настройка повествования и визуальных эффектов с учетом происхождения и интересов аудитории.

• Определение истории: создание связного и краткого повествования, посвященного конкретной бизнес-проблеме или цели.

• Выбор правильных визуализаций: выбор подходящих типов диаграмм, графиков и визуальных элементов для выделения ключевых идей и тенденций.

• Добавление контекста: предоставление контекста и объяснений, которые помогут аудитории понять важность данных.

• Создание эмоциональной связи: включение элементов повествования, вызывающих эмоции, делает данные более понятными и запоминающимися.

Пример использования Power BI в банковском секторе

Давайте рассмотрим конкретный пример того, как Data Storytelling работает в банковской сфере.

Удержание клиентов в этом секторе столь же важно, как и привлечение клиентов. Крупный банк оказался в ситуации, когда уровень оттока клиентов рос, что угрожало лишить его позиции на рынке и доходов. Чтобы решить эту задачу, появился Power BI, который
— это интерактивный инструмент, предлагающий высококачественные функции анализа и визуализации данных. В этом тематическом исследовании подчеркивается стратегическое применение банком Power BI для повышения удержания клиентов путем выявления закономерностей в транзакционных данных с надежными данными.
предсказательная сила относительно потенциального оттока.

Постановка задачи

Итак, предположим, что банк осознал тревожную закономерность: со временем число клиентов, уходящих к конкурентам, росло. Уровень оттока не только показал, насколько негативно это повлияло на прибыльность банка, но и выявил возможные недостатки в его работе.
удовлетворенность и вовлеченность клиентов. Трудность заключалась в том, чтобы разобраться в огромных объемах транзакционных данных, а также в демографических данных и поведении клиентов, чтобы обнаружить коренные причины оттока. Следовательно, цель стратегии, основанной на данных, должна не только
были удержаны, но повысили удовлетворенность в целом.

Анализ данных

Сразу же банк начал путешествие в мир продвинутой аналитики с Power BI. Для начала мы объединили данные о транзакциях, демографические данные клиентов и модели поведения, чтобы сформировать единый набор данных. Расширенные функции аналитики
доступный в Power BI, позволил им глубоко изучить этот набор данных и выявить важные тенденции и закономерности оттока клиентов. Среди них они могли бы отслеживать сегменты клиентов, которые с большей вероятностью уйдут, типы транзакций, указывающие на будущий отток, а также
как периоды повышенной активности оттока клиентов.

Визуализация

После анализа данных следующим шагом будет сделать эти выводы полезными. В игру вступают интерактивные информационные панели Power BI, обеспечивающие четкую и динамичную визуализацию данных. Эти информационные панели выделяют сегменты клиентов, которые подвергаются более высокому риску оттока, и показывают
Факторы, влияющие на решение клиента уйти. Банк делает данные визуально привлекательными и позволяет распространять эту информацию среди подразделений, чтобы лица, принимающие решения, имели информацию, необходимую для принятия решительных действий.

повествовательный

Тем не менее, сами по себе данные, независимо от того, насколько точно они проанализированы, не могут побудить к действию без убедительного повествования. Банк сделал историю на основе этих данных, подчеркнув критическую важность удержания клиентов и ощутимое влияние оттока клиентов на банковскую прибыль.
доходы и стратегии, определенные для борьбы с этим оттоком. Эта история служила для информирования и мотивации всей организации к достижению единой цели.

Результат

Стратегическое применение знаний, полученных с помощью Power BI, изменило подход банка к взаимодействию с клиентами. Благодаря детальной аналитике и наглядной визуализации банк запустил таргетированные маркетинговые кампании и персонализированные предложения с учетом потребностей и поведения.
клиентских сегментов высокого риска. В результате уровень оттока клиентов значительно снизился, а удовлетворенность и лояльность клиентов возросли.

В ходе этого процесса банк решил насущную задачу сокращения оттока клиентов и подтвердил свою приверженность использованию технологий для получения стратегического преимущества. Этот практический пример демонстрирует, как Power BI может стать мощным инструментом для понимания и повышения эффективности
лояльность клиентов, что в конечном итоге позволит добиться долгосрочного успеха в высококонкурентной банковской отрасли.

Основные выводы

В нашем примере рассматриваются центры крупного банка, которые использовали Power BI для решения проблемы растущего оттока клиентов, стремясь к стратегическому улучшению удержания клиентов и удовлетворению их потребностей. Банк поставил перед собой амбициозные цели по внедрению Power BI:

Скорость извлечения данных: стремление сократить время извлечения на 50 % (с 60 до 30 минут), повышая производительность.

Эффективность процесса ETL: достижение цены выполнения заданий ETL на 96 % при сокращении времени преобразования информации на 30 %, что обеспечивает надежность и скорость.

Оптимизация модели данных: установка времени обновления 15 минут для статистических моделей и времени реакции на запрос менее 3 секунд для оптимизации производительности.

Скорость рендеринга отчетов: время загрузки документа должно составлять менее 6 секунд, а рендеринг визуализации — менее 2 секунд, что улучшает UX.

Коэффициент сжатия данных. Стремитесь к коэффициенту сжатия информации как минимум 10:1, оптимизируя использование хранилища и снижая затраты.

Соответствие управлению данными: поддержание оценки документации по происхождению данных на уровне не менее 92 % и рейтинга эффективности управления доступом к данным на уровне 98 %, обеспечение защиты и соответствия требованиям.

Заключение

Одним из наиболее эффективных инструментов для бизнеса, позволяющих передавать идеи и стимулировать действия, является рассказывание историй на основе данных. Существует множество платформ визуализации, таких как Power BI и Tableau, среди прочих, которые имеют встроенные мощные возможности визуализации, позволяющие
пользователей для создания убедительных повествований. Следовательно, мастерство повествования данных, дополненное влиятельными подходами к визуальному представлению, является важным фактором для любой организации, которая стремится раскрыть истинную ценность данных.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs