Tietojen tarinankerronta visualisointityökaluilla

Mukaan
Gartner Peer Insights -arvostelut ja -arviot, Microsoft (Power BI), Tableau ja Qlik ovat usein alan johtajia analytiikan ja liiketoimintatiedon alustoissa. Miten nämä huippualustat kuitenkin parantavat data-analytiikan alaa, mikä erottaa
ja mitkä ovat niiden vaihtoehdot? 

Tutustu datatarinoiden maailmaan. Tämän tehokkaan lähestymistavan avulla yritykset, erityisesti pankkialalla toimivat, voivat välittää tehokkaasti ja tarkasti tiedoistaan ​​peräisin olevia oivalluksia. Tietojen esittämisen uusi aikakausi on alkanut
Power BI:n kaltaisten visualisointityökalujen ansiosta, jotka mahdollistavat tehokkaat kertomukset, jotka vaikuttavat strategiaan ja päätöksentekoon. Tässä artikkelissa. Tutkikaamme datatarinakerronnan vivahteita ja sen merkittäviä sovelluksia pankkialalla, kuten on osoitettu
mukaansatempaavan Power BI -tapaustutkimuksen avulla. 

Mitä Data Storytelling on?

Data tarinankerronta on viestin välittämisen muoto, jossa datan visualisointi ja kerrontatekniikat yhdistetään monimutkaisten datatarinoiden muodostamiseksi, jotka kiehtovat ja sitovat ihmisiä. Yleisö voi ymmärtää datan olemuksen tämän synteesin ansiosta, joka
tekee siitä ymmärrettävää ja suhteellista. Pohjimmiltaan datatarinankerronta pyrkii kuromaan umpeen kuilua konkreettisen ja abstraktin sekä kvantitatiivisen ja laadullisen alueen välillä. Tutkitaanpa tätä yksityiskohtaisesti.

Tietojen visualisoinnin rooli

Tietojen visualisointi, joka sisältää tietojoukkojen muuntamisen visuaalisiin muotoihin, kuten kaavioihin, kaavioihin, karttoihin ja infografioihin, on keskeistä datan tarinankerronnassa. Nämä visuaaliset elementit ovat olennaisia ​​tiedonkerronnassa, koska ne tekevät monimutkaisista tiedoista helppoa
ymmärtää. Datan visualisointi paljastaa datassa piilotetut kuviot, trendit ja suhteet, mikä luo pohjan kertomukselle.

Tutkiva vs. selittävä visualisointi

Tietojen visualisointi on jaettu kahteen tyyppiin: tutkivaan ja selittävään. Tämä jako on kriittinen määriteltäessä lähestymistapaa datatarinoiden kertomiseen:

• Tutkiva visualisointi tarkoittaa tekniikkaa, jota käytetään data-analyysin tutkivassa vaiheessa. Kun kertomusta ei ole vielä löydetty, tutkivat visuaalit voivat auttaa paljastamaan datan sisällä piilevän tarinan. Kysymykset, kuten "Kuinka toimii
  myyntitulot muuttuvat ajan myötä?" tai "Miksi myyntitulot nousivat tietyllä kaudella?" niitä käsitellään tämän tutkivan prosessin kautta, mikä luo alustan kertomuksen avautumiselle.

• Selittävää visualisointia käytetään, kun tarina on valmis ja tavoitteena on välittää yleisölle tiettyjä oivalluksia. Visuaaliset materiaalit on suunniteltu välittämään tiettyjä elementtejä tarinasta tai koko kerronnasta varmistaen, että yleisö ymmärtää
  tiedonkertojan tarkoittama viesti.

Katso kaavio ymmärtääksesi näiden kahden kietoutumisen datatarinoiden kanssa:

Kerronnan rakenteen erityispiirteet

Tehokkaalla datatarinoiden kerronnalla on kerrontarakenne, joka sisältää selkeän alun (johdanto ongelmaan tai kontekstiin), keskikohdan (datan analyysi ja oivallukset) ja päätelmän (suositukset). 

Data Storytellingin komponenttien purkaminen

• Yleisön tunnistaminen: Kerronnan ja visuaalien mukauttaminen vastaamaan yleisön taustaa ja kiinnostuksen kohteita.

• Tarinan määrittely: Luo johdonmukainen ja ytimekäs kertomus, joka käsittelee tiettyä liiketoimintaongelmaa tai tavoitetta.

• Oikeiden visualisointien valitseminen: Valitse asiaankuuluvat kaaviot, kaaviot ja visuaaliset materiaalit tärkeimpien oivallusten ja trendien korostamiseksi.

• Kontekstin lisääminen: Kontekstin ja selitysten tarjoaminen auttaa yleisöä ymmärtämään tietojen tärkeyden.

• Emotionaalisen yhteyden luominen: Sisällytä tarinankerrontaelementtejä, jotka herättävät tunteita, jolloin tiedoista tulee suhteellisia ja mieleenpainuvampia.

Power BI -tapaustutkimus pankkialalla

Tarkastellaanpa erityistä esimerkkiä siitä, kuinka Data Storytelling toimii pankkialalla.

Asiakkaiden säilyttäminen tällä alalla on yhtä merkittävää kuin asiakkaiden hankkiminen. Suuri pankki oli tilanteessa, jossa vaihtuvuus oli nousussa ja uhkasi viedä sen markkina-aseman ja tuotot. Vastatakseen tähän haasteeseen Power BI tuli mukaan, mikä
on interaktiivinen työkalu, joka tarjoaa huippuluokan data-analyysi- ja visualisointitoimintoja. Tämä tapaustutkimus korostaa pankin Power BI:n strategista sovellusta parantaakseen asiakkaiden säilyttämistä tunnistamalla tapahtumatiedon malleja vahvoilla
ennakoiva voima koskien mahdollista vaihtuvuutta.

Ongelmalausunto

Oletetaan siis, että pankki tajusi huolestuttavan kuvion: ajan myötä kilpailijoiden luokse lähteneiden asiakkaiden määrä kasvoi. Vaihtuvuus ei vain osoittanut, kuinka paljon se heikensi pankin kannattavuutta, vaan myös korosti mahdollisia puutteita
asiakastyytyväisyys ja sitoutuminen. Vaikeus oli selvittää valtavia määriä tapahtumatietoja sekä asiakkaiden demografisia tietoja ja käyttäytymistä vaihtuvuuden perimmäisten syiden havaitsemiseksi. Näin ollen datalähtöisen strategian tavoitteena ei pitäisi olla pelkästään
ovat pysyneet, mutta yleistä tyytyväisyyttä lisänneet.

Data Analysis

Pankki aloitti heti paikan päällä matkan edistyneen analytiikan maailman halki Power BI:n avulla. Aluksi integroimme tapahtumatiedot, asiakkaiden demografiset tiedot ja käyttäytymismallit yhdeksi tietojoukoksi. Kehittyneet analytiikkaominaisuudet
Power BI:ssä saatavilla olevien tietojen ansiosta he pystyivät tutkimaan tätä tietojoukkoa syvällisesti ja tuomaan esiin tärkeitä vaihtuvuustrendejä ja -malleja. Niiden joukossa he voisivat jäljittää asiakassegmentit, jotka todennäköisemmin lähtevät, sekä tapahtumatyypit, jotka osoittavat tulevaa vaihtuvuutta.
jaksoina, jolloin vaihtuvuus on lisääntynyt.

Visualisointi

Tietojen analysoinnin jälkeen seuraava askel on tehdä näistä oivalluksista käyttökelpoisia. Power BI:n interaktiiviset kojelautat tulevat peliin ja tarjoavat selkeitä, dynaamisia datavisualisointeja. Nämä kojelaudat korostavat asiakassegmenttejä, joilla on suurempi vaihtumis- ja paljastamisriski
tekijät, jotka vaikuttavat asiakkaan päätökseen lähteä. Pankki tekee tiedoista visuaalisesti houkuttelevia ja mahdollistaa näiden näkemysten levittämisen eri osastojen välillä, jotta päättäjillä on tiedot, joita he tarvitsevat ryhtyäkseen päättäväisiin toimiin.

kerronta

Pelkästään data, riippumatta siitä kuinka tarkasti analysoidaan, ei voi innostaa toimintaan ilman pakottavaa kerrontaa. Pankki teki tarinan datan ympärille korostaen asiakkaiden säilyttämisen kriittistä merkitystä ja vaihtuvuuden konkreettista vaikutusta pankin toimintaan.
tulot ja strategiat tämän vaihtuvuuden käsittelemiseksi. Tämä kertomus antoi tietoa ja motivoi koko organisaatiota kohti yhtenäistä päämäärää.

Tulos

Power BI:stä saatujen oivallusten strateginen soveltaminen muutti pankin lähestymistapaa asiakkaiden sitouttamiseen. Yksityiskohtaisilla analyyseillä ja selkeillä visualisoinneilla pankki käynnisti kohdennettuja markkinointikampanjoita ja räätälöityjä tarjouksia tarpeiden ja käyttäytymisen perusteella.
riskiasiakassegmenteistä. Tämän seurauksena asiakkaiden vaihtuvuusaste laski merkittävästi, kun taas asiakastyytyväisyys ja -uskollisuus kasvoivat.

Prosessissa pankki vastasi kiireelliseen haasteeseen vähentää asiakkaiden vaihtuvuutta ja vahvisti sitoutumisensa teknologian hyödyntämiseen strategisen edun saavuttamiseksi. Tämä tapaustutkimus osoittaa, kuinka Power BI voi olla tehokas työkalu ymmärtämiseen ja lisäämiseen
asiakasuskollisuus, joka lopulta saavuttaa pitkän aikavälin menestystä erittäin kilpaillulla pankkialalla.

Tärkeimmät päätelmät

Tapauksessamme tarkastellaan keskuksia suuressa pankissa, joka hyödynsi Power BI:tä vastatakseen nouseviin asiakasvaihtuvuushintoihin pyrkien strategisiin parannuksiin asiakkaiden säilyttämisessä ja ilahdutuksessa. Pankki asetti Power BI:n käyttöönotolle kunnianhimoiset tavoitteet:

Tiedonpoistonopeus: Tavoitteena on 50 %:n alennus poimintaajasta 60 minuutista 30 minuuttiin, mikä parantaa suorituskykyä.

ETL-prosessin tehokkuus: ETL-töiden 96 %:n toteutushinta 30 % lyhyemmällä tiedonsiirtoajalla varmistaa luotettavuuden ja nopeuden.

Tietomallin optimointi: 15 minuutin päivitysajan asettaminen tilastomalleille ja kyselyn reaktioajaksi alle 3 sekuntia suorituskyvyn optimoimiseksi.

Raportin renderöintinopeus: Tavoitteena on alle 6 sekunnin asiakirjan latausaika ja alle 2 sekunnin visualisoinnin renderöinti, mikä parantaa käyttökokemusta.

Tietojen pakkaussuhde: Tavoitteena on vähintään 10:1 tiedon pakkaussuhde, optimoida tallennustilan käyttö ja alentaa kustannuksia.

Tietojen hallinnan vaatimustenmukaisuus: Tietojen linjan dokumentaation pistemäärän säilyttäminen vähintään 92 %:ssa ja tiedonkäytön hallinnan tehokkuusluokituksen 98 %:n säilyttäminen varmistaa suojan ja vaatimustenmukaisuuden.

Yhteenveto

Yksi tehokkaimmista työkaluista yrityksille oivallusten välittämiseen ja toiminnan käynnistämiseen on datatarina. On monia visualisointialustoja, kuten muun muassa Power BI ja Tableau, joissa on sisäänrakennetut tehokkaat visualisointiominaisuudet, jotka mahdollistavat
käyttäjät voivat luoda vakuuttavia kertomuksia. Näin ollen datan tarinankerronta, jota täydentävät vaikuttavat visuaaliset esitystavat, on olennainen tekijä jokaiselle organisaatiolle, joka pyrkii vapauttamaan todellisen data-arvonsa.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs