За оцінками
Огляди та рейтинги Gartner Peer Insights, Microsoft (Power BI), Tableau і Qlik часто є лідерами галузі аналітики та платформ бізнес-аналітики. Однак як ці топові платформи покращують сферу аналізу даних, що їх відрізняє
їх, і які їхні альтернативи? 

Познайомтеся зі світом оповідання даних. Цей потужний підхід дозволяє компаніям, особливо в банківській галузі, ефективно й точно передавати інформацію, отриману на основі їхніх даних. Настала нова ера представлення даних
завдяки інструментам візуалізації, таким як Power BI, які створюють потужні наративи, які впливають на стратегію та прийняття рішень. У цій статті. Давайте дослідимо нюанси оповідання даних і його важливі застосування в банківській галузі, як це було показано
за допомогою захоплюючого прикладу Power BI. 

Що таке Data Storytelling?

Розповідь даних — це форма передачі повідомлення, яка поєднує візуалізацію даних і методи оповіді, щоб створювати складні історії даних, які захоплюють і залучають людей. Аудиторія може зрозуміти суть даних завдяки такому синтезу, який
робить його зрозумілим і пов’язаним. По суті, оповідання даних спрямоване на усунення розриву, який існує між матеріальним і абстрактним, а також між кількісною та якісною сферами. Давайте розберемося в цьому детально.

Роль візуалізації даних

Візуалізація даних, яка передбачає перетворення наборів даних у візуальні формати, як-от діаграми, графіки, карти та інфографіку, є центральною для оповідання даних. Ці візуальні елементи є важливими для оповідання даних, оскільки вони полегшують опрацювання складної інформації
зрозуміти. Візуалізація даних виявляє приховані закономірності, тенденції та зв’язки в даних, закладаючи основу для оповіді.

Дослідницька проти пояснювальної візуалізації

Візуалізація даних поділяється на два типи: пошукова та пояснювальна. Цей розподіл має вирішальне значення для визначення підходу до оповідання даних:

• Дослідницька візуалізація – це техніка, яка використовується під час дослідницької фази аналізу даних. Коли розповідь ще не відкрита, дослідницькі візуальні ефекти можуть допомогти розкрити історію, приховану в даних. Такі запитання, як «Як
  дохід від продажу змінюється з часом?» або «Чому виручка від продажів різко зросла в певний сезон?» розглядаються через цей дослідницький процес, створюючи основу для розгортання оповіді.

• Пояснювальна візуалізація використовується, коли історія завершена, а мета полягає в тому, щоб донести до аудиторії конкретні ідеї. Візуальні елементи створені для передачі окремих елементів історії або всього оповідання, гарантуючи, що аудиторія розуміє
  повідомлення, задумане оповідачем даних.

Перегляньте діаграму, щоб зрозуміти взаємозв’язок цих двох з оповіданням даних:

Особливості структури оповіді

Ефективне оповідання даних має структуру розповіді, яка включає чіткий початок (вступ до проблеми чи контексту), середину (аналіз даних і ідеї) і висновок (рекомендації). 

Розпакування компонентів оповідання даних

• Ідентифікація аудиторії: налаштування оповіді та візуальних матеріалів, щоб відобразити історію та інтереси аудиторії.

• Визначення історії: створення зв’язної та стислої розповіді, яка стосується конкретної бізнес-проблеми чи цілі.

• Вибір правильних візуалізацій: вибір відповідних типів діаграм, графіків і візуальних зображень, щоб підкреслити ключові ідеї та тенденції.

• Додавання контексту: надання контексту та пояснень, щоб допомогти аудиторії зрозуміти важливість даних.

• Створення емоційного зв’язку: включення елементів розповіді, які викликають емоції, роблячи дані більш пов’язаними та такими, що запам’ятовуються.

Практичний приклад Power BI у банківському секторі

Давайте розглянемо окремий приклад того, як Data Storytelling працює у сфері банківської справи.

Утримання клієнтів у цьому секторі є таким же важливим, як і залучення клієнтів. Великий банк опинився в ситуації, коли рівень відтоку зростав, що загрожувало позбавити його позиції на ринку та доходу. Щоб вирішити цю проблему, з’явився Power BI, який
це інтерактивний інструмент, який пропонує високоякісні функції аналізу та візуалізації даних. У цьому прикладі висвітлюється стратегічне застосування Power BI банком для покращення утримання клієнтів шляхом точного визначення закономірностей у транзакційних даних із сильним
передбачувана сила щодо потенційного відтоку.

Постановка проблеми

Отже, припустимо, що банк усвідомив тривожну закономірність: з часом кількість клієнтів, які пішли до конкурентів, зростала. Рівень відтоку не тільки показав, наскільки негативно вплинув на прибутковість банку, але й підкреслив можливі недоліки в
задоволеність та залучення клієнтів. Складність полягала в тому, щоб відсортувати величезні обсяги транзакційних даних, а також демографічні дані та поведінку клієнтів, щоб виявити основні причини відтоку. Отже, мета керованої даними стратегії повинна бути не тільки
утримання, але загальне задоволення підвищилося.

Аналіз даних

Прямо на місці банк розпочав подорож світом розширеної аналітики з Power BI. Для початку ми об’єднали дані про транзакції, демографічні дані клієнтів і моделі поведінки, щоб сформувати єдиний набір даних. Розширені функції аналітики
Доступні в Power BI дозволили їм глибоко вивчити цей набір даних і виявити ключові тенденції та закономірності відтоку. Серед них вони могли відстежувати сегменти клієнтів, які, швидше за все, покинуть, а також типи транзакцій, які вказують на майбутній відтік
як періоди з підвищеною активністю відтоку.

Візуалізація

Після аналізу даних наступним кроком буде зробити цю статистику придатною для використання. Інтерактивні інформаційні панелі Power BI вступають у гру, забезпечуючи чітку динамічну візуалізацію даних. Ці інформаційні панелі виділяють сегменти клієнтів, які мають вищий ризик відтоку та розкриття
фактори, які впливають на рішення клієнта піти. Банк робить дані візуально привабливими та дає змогу поширювати цю інформацію між відділами, щоб особи, які приймають рішення, мали інформацію, необхідну для прийняття рішучих дій.

Розповідь

Тим не менш, самі дані, незалежно від того, наскільки точно вони проаналізовані, не можуть надихнути на дії без переконливої ​​розповіді. Банк оприлюднив дані, підкресливши критичну важливість утримання клієнтів, відчутний вплив відтоку клієнтів на
дохід і стратегії, визначені для боротьби з цим відтоком. Цей наратив служив для інформування та мотивації всієї організації до єдиної мети.

Результат

Стратегічне застосування інформації, отриманої за допомогою Power BI, змінило підхід банку до залучення клієнтів. Завдяки детальній аналітиці та чіткій візуалізації банк запустив цільові маркетингові кампанії та персоналізовані пропозиції на основі потреб і поведінки
сегментів клієнтів із високим ризиком. У результаті рівень відтоку клієнтів значно знизився, а задоволеність і лояльність клієнтів зросла.

У цьому процесі банк вирішив нагальну проблему зменшення відтоку клієнтів і підтвердив свою відданість використанню технологій для отримання стратегічної переваги. Цей практичний приклад демонструє, як Power BI може бути потужним інструментом для розуміння та розширення
лояльність клієнтів, зрештою досягнення довгострокового успіху в висококонкурентній банківській галузі.

Основні висновки

У нашому прикладі розглядаються центри у великому банку, який використав Power BI для боротьби зі зростанням відтоку клієнтів, прагнучи стратегічних покращень у утриманні та задоволенні клієнтів. Банк поставив перед собою амбітні завдання щодо впровадження Power BI:

Швидкість вилучення даних: прагнення до 50% знижки на час вилучення, від 60 хвилин до 30 хвилин, підвищення продуктивності.

Ефективність процесу ETL: досягнення 96% ціни виконання завдань ETL із скороченням часу перетворення інформації на 30%, що забезпечує надійність і швидкість.

Оптимізація моделі даних: встановлення часу оновлення 15 хвилин для статистичних моделей і часу реакції на запит менше 3 секунд, оптимізуючи продуктивність.

Швидкість рендеринга звітів: орієнтований час завантаження документа менше 6 секунд і рендеринг візуалізації менше 2 секунд, покращуючи UX.

Коефіцієнт стиснення даних: прагнення отримати як мінімум коефіцієнт стиснення інформації 10:1, оптимізувати використання пам’яті та знизити витрати.

Відповідність керуванню даними: підтримка оцінки документації походження даних на рівні мінімум 92% і оцінки ефективності керування доступом до даних на рівні 98%, що забезпечує захист і відповідність.

Висновок

Одним із найефективніших інструментів для бізнесу для передачі інформації та стимулювання дій є оповідання даних. Існує багато платформ візуалізації, зокрема Power BI та Tableau, які мають вбудовані потужні можливості візуалізації, які дозволяють
користувачам створювати переконливі оповіді. Отже, майстерність оповідання даних, доповнена впливовими підходами до візуальної презентації, є важливим фактором для будь-якої організації, яка прагне розкрити свою справжню цінність даних.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs