Enligt
Gartner Peer Insights recensioner och betyg, Microsoft (Power BI), Tableau och Qlik är ofta branschledande inom analys- och business intelligence-plattformar. Men hur förbättrar dessa toppplattformar området för dataanalys, vad utmärker
dem, och vilka är deras alternativ? 

Presentera dig själv för världen av databerättelser. Detta kraftfulla tillvägagångssätt gör det möjligt för företag, särskilt de inom banksektorn, att effektivt och exakt kommunicera insikter som härrör från deras data. En ny era av datapresentation har uppstått
tack vare visualiseringsverktyg som Power BI, som möjliggör kraftfulla berättelser som påverkar strategi och beslutsfattande. I den här artikeln. låt oss utforska nyanserna i databerättelser och dess betydelsefulla tillämpningar inom banksektorn, som visats
genom en engagerande Power BI-fallstudie. 

Vad är Data Storytelling?

Datastorytelling är en form av att förmedla ett budskap som kombinerar datavisualisering och narrativa tekniker för att skapa komplexa databerättelser som fängslar och engagerar människor. Publiken kan förstå kärnan i data tack vare denna syntes, som
gör det begripligt och relaterbart. Grundläggande syftar databerättelser till att sluta gapet som finns mellan det påtagliga och det abstrakta, såväl som mellan de kvantitativa och kvalitativa domänerna. Låt oss utforska detta i detalj.

Datavisualiseringens roll

Datavisualisering, som innebär att konvertera datamängder till visuella format som diagram, grafer, kartor och infografik, är central för databerättelse. Dessa visuella element är viktiga i databerättelse eftersom de gör komplex information lätt att
förstå. Datavisualisering avslöjar dolda mönster, trender och relationer i datan, vilket lägger grunden för berättelsen.

Utforskande vs. förklarande visualisering

Datavisualisering är uppdelad i två typer: utforskande och förklarande. Denna uppdelning är avgörande för att bestämma tillvägagångssättet för databerättelse:

• Exploratory Visualization innebär den teknik som används under den undersökande fasen av dataanalys. När berättelsen ännu inte har upptäckts kan utforskande bilder hjälpa till att avslöja historien som är gömd i data. Frågor som "Hur gör
  försäljningsintäkter förändras över tiden?” eller "Varför ökade försäljningsintäkterna under en viss säsong?" behandlas genom denna utforskande process, vilket skapar förutsättningar för att berättelsen ska utvecklas.

• Förklarande Visualisering används när berättelsen är klar och målet är att kommunicera specifika insikter till publiken. Det visuella är designat för att förmedla specifika delar av berättelsen eller hela berättelsen, vilket säkerställer att publiken förstår
  meddelandet avsett av databerättaren.

Se diagrammet för att förstå sammanflätningen av dessa två med databerättelse:

Berättelsens struktur egenheter

Effektiv databerättelse har en narrativ struktur som inkluderar en tydlig början (introduktion till problemet eller sammanhanget), mitten (dataanalys och insikter) och slutsats (rekommendationer). 

Packa upp komponenterna i Data Storytelling

• Identifiera publiken: Anpassa berättelsen och det visuella för att spegla publikens bakgrund och intressen.

• Definiera berättelsen: Skapa en sammanhängande och kortfattad berättelse som tar upp en specifik affärsfråga eller mål.

• Välja rätt visualiseringar: Välj relevanta typer av diagram, grafer och bilder för att lyfta fram viktiga insikter och trender.

• Lägga till sammanhang: Ge sammanhang och förklaringar för att hjälpa publiken att förstå vikten av data.

• Skapa en känslomässig koppling: Inkludera berättande element som väcker känslor, vilket gör data mer relaterbara och minnesvärda.

En Power BI-fallstudie inom banksektorn

Låt oss överväga ett särskilt exempel på hur Data Storytelling fungerar inom bankområdet.

Kundbehållande i denna sektor är lika viktigt som kundförvärv. En storbank befann sig i en situation där avgångstakten var på uppgång och hotade att ta bort dess marknadsposition och intäkter. För att möta denna utmaning kom Power BI in, vilket
är ett interaktivt verktyg som erbjuder avancerade dataanalys- och visualiseringsfunktioner. Denna fallstudie belyser bankens strategiska tillämpning av Power BI för att förbättra kundbehållningen genom att identifiera mönster i transaktionsdata med stark
prediktiv kraft när det gäller potentiell churn.

Problemdeklaration

Så anta att banken insåg ett oroande mönster: med tiden ökade antalet kunder som reste till rivaler. Avgångstakten visade inte bara hur mycket den påverkade bankens lönsamhet negativt utan lyfte också fram eventuella brister i
kundnöjdhet och engagemang. Svårigheten var att sortera ut enorma mängder transaktionsdata tillsammans med kunddemografi och beteende för att upptäcka grundorsakerna till churn. Målet med en datadriven strategi bör följaktligen inte bara
har varit kvar men ökad tillfredsställelse totalt sett.

Dataanalys

Direkt på plats startade banken en resa genom en värld av avancerad analys med Power BI. Till att börja med integrerade vi transaktionsdata, kunddemografi och beteendemönster för att bilda en enda datauppsättning. De avancerade analysfunktionerna
tillgängligt i Power BI gjorde det möjligt för dem att på djupet utforska denna datauppsättning och ta fram viktiga churntrender och mönster. Bland dem kan de spåra de kundsegment som är mer benägna att lämna, typer av transaktioner som indikerar framtida churn, liksom
som perioder med ökad churn-aktivitet.

Visualisering

Efter att ha analyserat data är nästa steg att göra dessa insikter användbara. Power BI:s interaktiva instrumentpaneler kommer in i bilden och ger tydliga, dynamiska datavisualiseringar. Dessa instrumentpaneler lyfter fram kundsegment som löper högre risk för churn och avslöja
faktorerna som påverkar en kunds beslut att lämna. Banken gör data visuellt tilltalande och gör det möjligt att sprida dessa insikter över avdelningarna för att säkerställa att beslutsfattare har den information de behöver för att vidta beslutsamma åtgärder.

Narrative

Ändå kan enbart data, oavsett hur noggrant analyserad, inte inspirera till handling utan en övertygande berättelse. Banken skapade en berättelse kring uppgifterna och betonade den avgörande betydelsen av att behålla kunder, den påtagliga effekten av churn på bankens
intäkter och de strategier som identifierats för att hantera denna churn. Denna berättelse tjänade till att informera och motivera hela organisationen mot ett enhetligt mål.

Resultat

Att strategiskt tillämpa insikter från Power BI förändrade bankens syn på kundengagemang. Med detaljerad analys och tydliga visualiseringar lanserade banken riktade marknadsföringskampanjer och personliga erbjudanden baserade på behov och beteende
av högriskkundsegment. Som ett resultat sjönk kundavgången avsevärt, samtidigt som kundnöjdheten och lojaliteten ökade.

I processen tog banken sig an den akuta utmaningen att minska kundförlusten och bekräftade sitt engagemang för att utnyttja teknologi för strategiska fördelar. Denna fallstudie visar hur Power BI kan vara ett kraftfullt verktyg för att förstå och öka
kundlojalitet, vilket i slutändan uppnår långsiktig framgång i den mycket konkurrensutsatta bankbranschen.

Huvudsakliga slutsatser

Vårt fall tittar på centra för en storbank som utnyttjade Power BI för att hantera stigande offerter för kundförluster, i syfte att sikta på strategiska förbättringar i kundbehållning och glädje. Banken satte ambitiösa mål för sin Power BI-implementering:

Dataextraktionshastighet: Siktar på 50 % rabatt på utvinningstid, från 60 minuter till 30 minuter, vilket förbättrar prestandan.

ETL-processeffektivitet: Uppnå ett 96 % uppfyllnadspris för ETL-jobb, med 30 % lägre tid för informationsomvandling, vilket säkerställer tillförlitlighet och hastighet.

Datamodelloptimering: Ställer in en uppdateringstid på 15 minuter för statistikmodeller och en reaktionstid för frågor på under 3 sekunder, vilket optimerar prestandan.

Rapportåtergivningshastighet: Inriktning på en dokumentladdningstid på under 6 sekunder och visualiseringsrendering på under 2 sekunder, vilket förbättrar UX.

Datakompressionsförhållande: Siktar på minst 10:1 informationskomprimeringsförhållande, optimerar lagringsanvändningen och sänker kostnaderna.

Efterlevnad av datastyrning: Upprätthålla ett dokumentationsresultat för datalinje på minst 92 % och effektivitetsklassificering för dataåtkomsthantering på 98 %, vilket säkerställer skydd och efterlevnad.

Slutsats

Ett av de mest effektiva verktygen för företag att kommunicera insikter och driva handling är databerättelse. Det finns många visualiseringsplattformar som Power BI och Tableau, bland andra, som har inbyggda kraftfulla visualiseringsfunktioner som tillåter
användare att skapa övertygande berättelser. Därför är hantverket med databerättelser, kompletterat med inflytelserika visuella presentationsmetoder, en viktig faktor för alla organisationer som strävar efter att låsa upp sitt verkliga datavärde.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs