Data Storytelling met visualisatietools

Data Storytelling met visualisatietools

Tijdstempel: 28 maart 2024 6:32 uur

Think
Gartner Peer Insights beoordelingen en beoordelingen, Microsoft (Power BI), Tableau en Qlik zijn vaak de marktleiders op het gebied van analyse- en business intelligence-platforms. Maar hoe verbeteren deze topplatformen het gebied van data-analyse, wat onderscheidt
hen, en wat zijn hun alternatieven? 

Laat jezelf kennismaken met de wereld van data storytelling. Deze krachtige aanpak stelt bedrijven, vooral die in de banksector, in staat om inzichten uit hun gegevens effectief en nauwkeurig te communiceren. Er is een nieuw tijdperk van datapresentatie aangebroken
dankzij visualisatietools zoals Power BI, die krachtige verhalen mogelijk maken die de strategie en besluitvorming beïnvloeden. In dit artikel. laten we de nuances van data storytelling en de belangrijke toepassingen ervan in de banksector onderzoeken, zoals aangetoond
door een boeiende Power BI-casestudy. 

Wat is datastorytelling?

Data storytelling is een vorm van het overbrengen van een boodschap die datavisualisatie en narratieve technieken combineert om complexe dataverhalen te maken die mensen boeien en betrekken. Dankzij deze synthese kan het publiek de essentie van de gegevens begrijpen
maakt het begrijpelijk en herkenbaar. In essentie heeft data storytelling tot doel de kloof te dichten die bestaat tussen het tastbare en het abstracte, en tussen de kwantitatieve en kwalitatieve domeinen. Laten we dit in detail onderzoeken.

De rol van datavisualisatie

Datavisualisatie, waarbij datasets worden omgezet in visuele formaten zoals grafieken, kaarten en infographics, staat centraal bij het vertellen van data. Deze visuele elementen zijn essentieel bij het vertellen van data, omdat ze complexe informatie gemakkelijk toegankelijk maken
begrijpen. Datavisualisatie onthult verborgen patronen, trends en relaties in de data en legt zo de basis voor het verhaal.

Verkennende versus verklarende visualisatie

Datavisualisatie is onderverdeeld in twee typen: verkennend en verklarend. Deze splitsing is van cruciaal belang bij het bepalen van de aanpak van data storytelling:

  • Verkennende visualisatie impliceert de techniek die wordt gebruikt tijdens de onderzoeksfase van data-analyse. Wanneer het verhaal nog moet worden ontdekt, kunnen verkennende beelden helpen het verhaal te onthullen dat in de gegevens verborgen is. Vragen als ‘Hoe werkt dat?
    de verkoopopbrengsten in de loop van de tijd veranderen?” of “Waarom steeg de verkoopomzet in een bepaald seizoen?” worden aangepakt via dit verkennende proces, waardoor de weg wordt geëffend waarin het verhaal zich kan ontvouwen.

  • Verklarende visualisatie wordt gebruikt wanneer het verhaal compleet is en het doel is om specifieke inzichten aan het publiek over te brengen. De beelden zijn ontworpen om specifieke elementen van het verhaal of het hele verhaal over te brengen, zodat het publiek het begrijpt
    de boodschap bedoeld door de data-storyteller.

Bekijk het diagram om de verwevenheid van deze twee met data storytelling te begrijpen:

Data Storytelling met visualisatietools PlatoBlockchain Data Intelligence. Verticaal zoeken. Ai.

Narratieve structuur Eigenaardigheden

Effectieve data storytelling heeft een narratieve structuur met een duidelijk begin (inleiding tot het probleem of de context), midden (data-analyse en inzichten) en conclusie (aanbevelingen). 

De componenten van data storytelling uitpakken

  • Het publiek identificeren: het verhaal en de beelden aanpassen om de achtergrond en interesses van het publiek te weerspiegelen.

  • Het verhaal definiëren: een samenhangend en beknopt verhaal creëren dat een specifiek zakelijk probleem of doel aanpakt.

  • De juiste visualisaties kiezen: relevante typen diagrammen, grafieken en visuals kiezen om belangrijke inzichten en trends te benadrukken.

  • Context toevoegen: context en uitleg bieden om het publiek te helpen het belang van de gegevens te begrijpen.

  • Een emotionele verbinding creëren: het opnemen van verhaalelementen die emoties oproepen, waardoor de gegevens beter herkenbaar en gedenkwaardig worden.

Een Power BI-casestudy in de banksector

Laten we eens kijken naar een specifiek voorbeeld van hoe Data Storytelling werkt op het gebied van bankieren.

Klantenbehoud in deze sector is van even groot belang als klantenwerving. Een grote bank bevond zich in een situatie waarin het klantverloop toenam, waardoor haar marktpositie en inkomsten dreigden te worden weggenomen. Om deze uitdaging aan te gaan, kwam Power BI in beeld, wat
is een interactieve tool die hoogwaardige data-analyse- en visualisatiefunctionaliteiten biedt. Deze casestudy belicht de strategische toepassing van Power BI door de bank om het klantenbehoud te verbeteren door patronen in transactiegegevens aan te wijzen met sterke
voorspellende kracht met betrekking tot potentiële churn.

Probleemstelling

Stel dat de bank zich een zorgwekkend patroon realiseerde: in de loop van de tijd nam het aantal klanten dat naar rivalen vertrok toe. Het klantverloop liet niet alleen zien in welke mate dit de winstgevendheid van de bank negatief beïnvloedde, maar bracht ook mogelijke tekortkomingen aan het licht
klanttevredenheid en betrokkenheid. De moeilijkheid was om enorme hoeveelheden transactiegegevens, samen met de demografische gegevens en het gedrag van klanten, op een rij te zetten om de grondoorzaken van klantverloop op te sporen. Bijgevolg moet de doelstelling van een datagedreven strategie niet alleen zijn
zijn retentie geweest, maar de algehele tevredenheid is toegenomen.

Data-analyse

Ter plekke begon de bank aan een reis door de wereld van geavanceerde analytics met Power BI. Om te beginnen hebben we transactiegegevens, demografische gegevens van klanten en gedragspatronen geïntegreerd om één enkele dataset te vormen. De geavanceerde analysefuncties
beschikbaar in Power BI stelde hen in staat deze dataset diepgaand te verkennen en cruciale klantverlooptrends en -patronen naar voren te brengen. Onder hen zouden ze de klantsegmenten kunnen opsporen waarvan de kans groter is dat ze vertrekken, de soorten transacties die wijzen op een toekomstig klantverloop, en
als perioden met verhoogde klantverloopactiviteit.

Visualisatie

Na het analyseren van de data is de volgende stap het bruikbaar maken van de inzichten. De interactieve dashboards van Power BI spelen een rol en zorgen voor duidelijke, dynamische datavisualisaties. Deze dashboards benadrukken klantsegmenten die een groter risico lopen op klantverloop en onthulling
de factoren die van invloed zijn op de beslissing van een klant om te vertrekken. De bank maakt data visueel aantrekkelijk en zorgt ervoor dat deze inzichten over afdelingen kunnen worden verspreid, zodat besluitvormers over de informatie beschikken die ze nodig hebben om beslissende actie te ondernemen.

Verhaal

Niettemin kunnen gegevens alleen, hoe nauwkeurig ze ook worden geanalyseerd, niet tot actie aanzetten zonder een overtuigend verhaal. De bank maakte een verhaal rond de data, waarbij ze het cruciale belang van klantenbehoud en de tastbare impact van klantverloop op de bedrijfsvoering van de bank benadrukte.
omzet, en de strategieën die zijn geïdentificeerd om met deze churn om te gaan. Dit verhaal diende om de hele organisatie te informeren en te motiveren richting een verenigd doel.

Resultaat

Door de inzichten uit Power BI strategisch toe te passen, werd de benadering van de bank op het gebied van klantbetrokkenheid getransformeerd. Met gedetailleerde analyses en duidelijke visualisaties lanceerde de bank gerichte marketingcampagnes en gepersonaliseerde aanbiedingen op basis van de behoeften en het gedrag
van klantensegmenten met een hoog risico. Als gevolg hiervan daalde het klantverloop aanzienlijk, terwijl de klanttevredenheid en loyaliteit toenamen.

Daarbij ging de bank de dringende uitdaging aan om het klantverloop terug te dringen en herbevestigde zij haar inzet om technologie in te zetten voor strategisch voordeel. Deze casestudy laat zien hoe Power BI een krachtig hulpmiddel kan zijn voor inzicht en verbetering
klantloyaliteit, waardoor uiteindelijk succes op de lange termijn wordt bereikt in de zeer competitieve banksector.

Belangrijkste gevolgtrekkingen

In onze casus wordt gekeken naar een grote bank die Power BI heeft ingezet om het stijgende klantenverloop aan te pakken, met als doel strategische verbeteringen op het gebied van klantbehoud en klanttevredenheid. De bank stelde ambitieuze doelstellingen voor de Power BI-implementatie:

Snelheid van gegevensextractie: streven naar een korting van 50% op de extractietijd, van 60 minuten naar 30 minuten, waardoor de prestaties worden verbeterd.

ETL-procesefficiëntie: het realiseren van een vervullingsprijs van 96% voor ETL-opdrachten, met een 30% kortere informatietransformatietijd, waardoor betrouwbaarheid en snelheid worden gegarandeerd.

Optimalisatie van gegevensmodellen: een vernieuwingstijd van 15 minuten instellen voor statistische modellen en een reactietijd voor zoekopdrachten van minder dan 3 seconden, waardoor de prestaties worden geoptimaliseerd.

Rapportweergavesnelheid: streven naar een laadtijd van documenten van minder dan 6 seconden en weergave van visualisaties van minder dan 2 seconden, waardoor de UX wordt verbeterd.

Datacompressieverhouding: Streven naar een informatiecompressieverhouding van minimaal 10:1, waardoor het opslaggebruik wordt geoptimaliseerd en de kosten worden verlaagd.

Data Governance Compliance: het handhaven van een data lineage documentatiescore van minimaal 92% en een effectiviteitsbeoordeling van datatoegangsbeheer van 98%, waardoor bescherming en compliance worden gegarandeerd.

Conclusie

Een van de meest effectieve tools voor bedrijven om inzichten te communiceren en actie te stimuleren is data storytelling. Er zijn veel visualisatieplatforms zoals onder andere Power BI en Tableau die ingebouwde krachtige visualisatiemogelijkheden hebben waarmee
gebruikers om boeiende verhalen te creëren. Daarom is het ambacht van data storytelling, aangevuld met invloedrijke visuele presentatiebenaderingen, een essentiële factor voor elke organisatie die de echte datawaarde wil ontsluiten.

Tijdstempel:

Meer van Fintextra