Göre
Gartner Peer Insights İncelemeleri ve Derecelendirmeleri, Microsoft (Power BI), Tableau ve Qlik, analitik ve iş zekası platformlarında sıklıkla sektör liderleridir. Ancak bu üst düzey platformlar veri analitiği alanını nasıl geliştiriyor?
bunlar ve alternatifleri neler? 

Kendinizi veri hikayesi anlatımı dünyasına tanıtın. Bu güçlü yaklaşım, özellikle bankacılık sektöründeki işletmelerin, verilerinden elde edilen içgörüleri etkili ve kesin bir şekilde iletmesine olanak tanır. Veri sunumunda yeni bir dönem ortaya çıktı
Stratejiyi ve karar almayı etkileyen güçlü anlatımlara olanak tanıyan Power BI gibi görselleştirme araçları sayesinde. Bu makalede. veri hikâyesi anlatımının inceliklerini ve bunun bankacılık sektöründeki önemli uygulamalarını inceleyelim.
ilgi çekici bir Power BI örnek olay çalışmasıyla. 

Veri Hikayesi Anlatımı Nedir?

Veri hikayesi anlatımı, insanları büyüleyen ve meşgul eden karmaşık veri hikayeleri oluşturmak için veri görselleştirme ve anlatım tekniklerini birleştiren bir mesaj aktarma biçimidir. Bu sentez sayesinde izleyici verinin özünü anlayabilir.
anlaşılır ve ilişkilendirilebilir hale getirir. Temel olarak, veri hikayesi anlatımı, niceliksel ve niteliksel alanların yanı sıra somut ve soyut arasındaki var olan boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır. Bunu ayrıntılı olarak inceleyelim.

Veri Görselleştirmenin Rolü

Veri kümelerinin çizelgeler, grafikler, haritalar ve infografikler gibi görsel formatlara dönüştürülmesini içeren veri görselleştirme, veri hikayesi anlatımının merkezinde yer alır. Bu görsel öğeler veri öyküsü anlatımında önemlidir çünkü karmaşık bilgilerin anlaşılmasını kolaylaştırırlar.
anlamak. Veri görselleştirme, verilerdeki gizli kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkararak anlatının temelini oluşturur.

Keşifsel ve Açıklayıcı Görselleştirme

Veri görselleştirme iki türe ayrılır: keşfedici ve açıklayıcı. Bu ayrım, veri hikayesi anlatımına yaklaşımın belirlenmesinde kritik öneme sahiptir:

• Keşifsel Görselleştirme, veri analizinin araştırma aşamasında kullanılan tekniği ifade eder. Anlatı henüz keşfedilmediğinde, keşif amaçlı görseller verilerin içinde saklı olan hikayenin ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir. “Nasıl olur” gibi sorular
  satış geliri zaman içinde değişiyor mu?” veya "Belirli bir sezonda satış geliri neden arttı?" anlatının ortaya çıkması için zemin hazırlayan bu keşif süreci aracılığıyla ele alınır.

• Açıklayıcı Görselleştirme, hikaye tamamlandığında ve amaç izleyiciye belirli içgörüleri iletmek olduğunda kullanılır. Görseller, hikayenin belirli unsurlarını veya anlatının tamamını aktaracak ve izleyicinin konuyu anlamasını sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.
  Veri hikâyecisinin amaçladığı mesaj.

Bu ikisinin veri hikayesi anlatımıyla iç içe geçmesini anlamak için şemaya bakın:

Anlatı Yapısı Özellikleri

Etkili veri öyküsü anlatımı, net bir başlangıç ​​(soruna veya bağlama giriş), orta (veri analizi ve içgörüler) ve sonucu (öneriler) içeren bir anlatı yapısına sahiptir. 

Veri Hikayesi Anlatımının Bileşenlerini Açmak

• Hedef Kitleyi Belirleme: Anlatımı ve görselleri izleyicinin geçmişini ve ilgi alanlarını yansıtacak şekilde özelleştirme.

• Hikayeyi Tanımlamak: Belirli bir iş sorununu veya hedefini ele alan tutarlı ve özlü bir anlatı oluşturmak.

• Doğru Görselleştirmeleri Seçmek: Önemli öngörüleri ve eğilimleri vurgulamak için ilgili grafik, grafik ve görsel türlerini seçmek.

• Bağlam Ekleme: Hedef kitlenin verilerin önemini anlamasına yardımcı olacak bağlam ve açıklamalar sağlamak.

• Duygusal Bağlantı Yaratmak: Duyguları uyandıran hikaye anlatımı öğelerini birleştirerek verileri daha ilişkilendirilebilir ve akılda kalıcı hale getirmek.

Bankacılık Sektöründe Power BI Örnek Olay İncelemesi

Bankacılık alanında Veri Hikayesi Anlatımının nasıl çalıştığına dair belirli bir örneği ele alalım.

Bu sektörde müşteriyi elde tutmak, müşteri kazanmak kadar önemlidir. Büyük bir banka, kayıp oranının arttığı bir durumdaydı ve piyasa konumunu ve gelirini elinden alma tehdidinde bulunuyordu. Bu zorluğun üstesinden gelmek için Power BI devreye girdi.
üst düzey veri analizi ve görselleştirme işlevleri sunan etkileşimli bir araçtır. Bu örnek olay çalışması, işlem verilerindeki güçlü kalıpları saptayarak müşteri tutmayı artırmak için bankanın Power BI'ın stratejik uygulamasını vurgulamaktadır.
potansiyel kayıplara ilişkin tahmin gücü.

Sorun bildirimi

Yani, bankanın endişe verici bir durumun farkına vardığını varsayalım: Zamanla rakiplerine giden müşterilerin sayısı artıyordu. Kayıp oranı sadece bankanın kârlılığını ne kadar olumsuz etkilediğini göstermekle kalmadı, aynı zamanda bankanın kârlılığındaki olası eksikliklerin de altını çizdi.
müşteri memnuniyeti ve katılımı. Zorluk, kaybın temel nedenlerini tespit etmek için büyük hacimli işlem verilerini müşteri demografik özellikleri ve davranışlarıyla birlikte ayıklamaktı. Sonuç olarak, veriye dayalı bir stratejinin hedefi yalnızca
elde tutma sağlandı ancak genel olarak memnuniyet arttı.

Veri Analizi

Banka, Power BI ile gelişmiş analiz dünyasında bir yolculuğa tam anında başladı. Başlangıç ​​olarak işlem verilerini, müşteri demografisini ve davranış kalıplarını tek bir veri kümesi oluşturacak şekilde entegre ettik. Gelişmiş analiz özellikleri
Power BI'da mevcut olan bu veri kümesi, bu veri kümesini derinlemesine incelemelerine ve önemli kayıp eğilimlerini ve modellerini ortaya çıkarmalarına olanak sağladı. Bunlar arasında, ayrılma olasılığı daha yüksek olan müşteri segmentlerini ve gelecekteki kaybı gösteren işlem türlerini de takip edebilirler.
kayıp aktivitesinin arttığı dönemler olarak.

Görüntüleme

Verileri analiz ettikten sonraki adım, bu öngörüleri kullanılabilir hale getirmektir. Power BI'ın etkileşimli panoları devreye girerek net, dinamik veri görselleştirmeleri sağlar. Bu gösterge tabloları, kaybetme riski daha yüksek olan müşteri segmentlerini vurgular ve ortaya çıkarır
Müşterinin ayrılma kararını etkileyen faktörler. Banka, verileri görsel olarak çekici hale getiriyor ve karar vericilerin kararlı eylemde bulunmak için ihtiyaç duydukları bilgilere sahip olmalarını sağlamak amacıyla bu içgörülerin departmanlar arasında dağıtılmasına olanak tanıyor.

öykü

Bununla birlikte, ne kadar doğru bir şekilde analiz edilirse edilsin, veri tek başına ilgi çekici bir anlatı olmaksızın eyleme ilham veremez. Banka, müşteriyi elde tutmanın kritik önemini, müşteri kaybının bankanın performansı üzerindeki somut etkisini vurgulayan veriler etrafında bir hikaye hazırladı.
gelir ve bu kayıpla başa çıkmak için belirlenen stratejiler. Bu anlatı, tüm organizasyonun ortak bir hedefe yönelik bilgilendirilmesine ve motive edilmesine hizmet etti.

Sonuç

Power BI'dan elde edilen bilgilerin stratejik olarak uygulanması, bankanın müşteri etkileşimine yönelik yaklaşımını değiştirdi. Ayrıntılı analizler ve net görselleştirmelerle banka, ihtiyaçlara ve davranışlara dayalı olarak hedefe yönelik pazarlama kampanyaları ve kişiselleştirilmiş teklifler başlattı
yüksek riskli müşteri segmentleri Bunun sonucunda müşteri kaybetme oranları önemli ölçüde düşerken, müşteri memnuniyeti ve sadakati arttı.

Bu süreçte banka, müşteri kaybını azaltma konusundaki acil zorluğu ele aldı ve stratejik avantaj için teknolojiden yararlanma konusundaki kararlılığını yeniden teyit etti. Bu örnek olay çalışması, Power BI'ın anlama ve artırma konusunda nasıl güçlü bir araç olabileceğini göstermektedir.
müşteri sadakati ve sonuçta rekabetin yüksek olduğu bankacılık sektöründe uzun vadeli başarıya ulaşma.

Ana Çıkarımlar

Bizim vakamız, büyük bir bankanın artan müşteri kayıp fiyat teklifleriyle başa çıkmak için Power BI'dan yararlanan ve müşteriyi elde tutma ve memnun etme konusunda stratejik iyileştirmeler hedefleyen merkezlerini inceliyor. Banka, Power BI uygulaması için iddialı hedefler belirledi:

Veri Çıkarma Hızı: Çıkarma süresinde 50 dakikadan 60 dakikaya kadar %30 indirim hedeflenerek performansın artırılması.

ETL Süreç Verimliliği: ETL işleri için %96 daha düşük bilgi dönüştürme süresiyle %30'lık bir gerçekleşme fiyatına ulaşılması, güvenilirlik ve hız sağlanması.

Veri Modeli Optimizasyonu: İstatistik modelleri için yenileme süresini 15 dakikaya ve sorgu tepki süresini 3 saniyenin altına ayarlayarak performansı optimize ediyoruz.

Rapor Oluşturma Hızı: 6 saniyenin altındaki belge yükleme süresini ve 2 saniyenin altındaki görselleştirme oluşturmayı hedefleyerek kullanıcı deneyimini geliştirir.

Veri Sıkıştırma Oranı: Minimum 10:1 bilgi sıkıştırma oranını hedeflemek, depolama kullanımını optimize etmek ve maliyetleri düşürmek.

Veri Yönetişimi Uyumluluğu: Minimum %92'lik bir veri kökeni dokümantasyon puanı ve %98'lik bir veri erişimi yönetimi etkinlik derecesinin sürdürülmesi, koruma ve uyumluluğun sağlanması.

Sonuç

İşletmelerin öngörüleri iletmesi ve eylemi teşvik etmesi için en etkili araçlardan biri veri hikayesi anlatımıdır. Power BI ve Tableau gibi yerleşik güçlü görselleştirme yeteneklerine sahip pek çok görselleştirme platformu vardır.
kullanıcıların ilgi çekici anlatılar oluşturmasını sağlar. Bu nedenle, etkili görsel sunum yaklaşımlarıyla tamamlanan veri öyküsü anlatma becerisi, gerçek veri değerini ortaya çıkarmayı amaçlayan her kuruluş için önemli bir faktördür.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs