Pripovedovanje podatkov z orodji za vizualizacijo

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Glede na
Recenzije in ocene Gartner Peer Insights, Microsoft (Power BI), Tableau in Qlik so pogosto vodilni v industriji na področju platform za analitiko in poslovno inteligenco. Kako pa te vrhunske platforme izboljšujejo področje podatkovne analitike, kaj jih odlikuje
in kakšne so njihove alternative?

Predstavite se v svetu podatkovnega pripovedovanja zgodb. Ta močan pristop omogoča podjetjem, zlasti tistim v bančništvu, učinkovito in natančno sporočanje vpogledov, ki izhajajo iz njihovih podatkov. Nastopilo je novo obdobje predstavljanja podatkov
zahvaljujoč orodjem za vizualizacijo, kot je Power BI, ki omogočajo močne pripovedi, ki vplivajo na strategijo in odločanje. V tem članku. raziščimo nianse pripovedovanja podatkov in njegovih pomembnih aplikacij v bančni industriji, kot je prikazano
s privlačno študijo primera Power BI.

Kaj je Data Storytelling?

Pripovedovanje podatkov je oblika posredovanja sporočila, ki združuje vizualizacijo podatkov in narativne tehnike za ustvarjanje kompleksnih podatkovnih zgodb, ki očarajo in pritegnejo ljudi. Občinstvo lahko razume bistvo podatkov zahvaljujoč tej sintezi, ki
naredi razumljivo in primerljivo. V bistvu je cilj pripovedovanja podatkov zapolniti vrzel, ki obstaja med oprijemljivim in abstraktnim ter med kvantitativno in kvalitativno domeno. Raziščimo to podrobno.

Vloga vizualizacije podatkov

Vizualizacija podatkov, ki vključuje pretvorbo naborov podatkov v vizualne formate, kot so grafikoni, grafi, zemljevidi in infografike, je osrednjega pomena za pripovedovanje podatkov. Ti vizualni elementi so bistveni pri pripovedovanju podatkov, saj olajšajo dostop do kompleksnih informacij
razumeti. Vizualizacija podatkov razkriva skrite vzorce, trende in razmerja v podatkih ter postavlja temelje za pripoved.

Raziskovalna proti razlagalni vizualizaciji

Vizualizacija podatkov je razdeljena na dve vrsti: raziskovalno in razlagalno. Ta delitev je ključnega pomena pri določanju pristopa k pripovedovanju podatkov:

Raziskovalna vizualizacija pomeni tehniko, ki se uporablja v preiskovalni fazi analize podatkov. Ko je treba pripoved šele odkriti, lahko raziskovalni vizualni elementi pomagajo razkriti zgodbo, skrito v podatkih. Vprašanja, kot je »Kako
se prihodki od prodaje skozi čas spreminjajo?« ali "Zakaj so se prihodki od prodaje v določeni sezoni močno povečali?" se obravnavajo skozi ta raziskovalni proces, ki postavlja oder za odvijanje pripovedi.
Pojasnjevalna vizualizacija se uporablja, ko je zgodba dokončana in je cilj občinstvu posredovati določene vpoglede. Vizualni elementi so zasnovani tako, da posredujejo določene elemente zgodbe ali celotne pripovedi, kar zagotavlja, da jih občinstvo razume
sporočilo, ki ga je namenil pripovedovalec podatkov.

Oglejte si diagram, če želite razumeti prepletanje teh dveh s pripovedovanjem podatkov:

Data Storytelling with Visualization Tools PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Posebnosti pripovedne zgradbe

Učinkovito pripovedovanje podatkov ima narativno strukturo, ki vključuje jasen začetek (uvod v problem ali kontekst), sredino (analiza podatkov in vpogled) in zaključek (priporočila).

Razpakiranje komponent podatkovnega pripovedovanja

Prepoznavanje občinstva: Prilagajanje pripovedi in vizualnih elementov, da odražajo ozadje in zanimanja občinstva.
Definiranje zgodbe: Ustvarjanje skladne in jedrnate pripovedi, ki obravnava določeno poslovno vprašanje ali cilj.
Izbira pravih vizualizacij: izbira ustreznih vrst grafikonov, grafov in vizualnih elementov za poudarjanje ključnih vpogledov in trendov.
Dodajanje konteksta: Zagotavljanje konteksta in pojasnil, ki občinstvu pomagajo razumeti pomembnost podatkov.
Ustvarjanje čustvene povezave: vključitev elementov pripovedovanja zgodb, ki vzbujajo čustva, zaradi česar so podatki bolj primerljivi in nepozabni.

Študija primera Power BI v bančnem sektorju

Oglejmo si poseben primer, kako Data Storytelling deluje na področju bančništva.

Zadržanje strank v tem sektorju je enako pomembno kot pridobivanje strank. Večja banka je bila v položaju, ko je stopnja odliva naraščala, kar je grozilo, da ji bo odvzelo tržni položaj in prihodke. Za spopadanje s tem izzivom je prišel Power BI, ki
je interaktivno orodje, ki ponuja vrhunske funkcije analize podatkov in vizualizacije. Ta študija primera poudarja strateško uporabo Power BI s strani banke za izboljšanje zadrževanja strank z odkrivanjem vzorcev v transakcijskih podatkih z močno
napovedna moč glede potencialnega odliva.

Izjava o težavi

Predpostavimo torej, da je banka spoznala zaskrbljujoč vzorec: sčasoma je število strank, ki so odšle k tekmecem, naraščalo. Stopnja odliva ni samo pokazala, koliko je negativno vplivala na dobičkonosnost banke, ampak je tudi izpostavila morebitne pomanjkljivosti v
zadovoljstvo in sodelovanje strank. Težava je bila razvrstiti ogromne količine podatkov o transakcijah skupaj z demografskimi podatki in vedenjem strank, da bi odkrili temeljne vzroke odliva. Posledično cilj strategije, ki temelji na podatkih, ne sme biti samo
obdržali, a na splošno povečali zadovoljstvo.

Analiza podatkov

Takoj na mestu je banka začela popotovanje po svetu napredne analitike s Power BI. Za začetek smo integrirali transakcijske podatke, demografske podatke strank in vedenjske vzorce, da smo oblikovali en nabor podatkov. Funkcije napredne analitike
na voljo v storitvi Power BI, jim je omogočilo, da so poglobljeno raziskali ta nabor podatkov in razkrili ključne trende in vzorce opuščanja. Med njimi so lahko izsledili segmente strank, za katere obstaja večja verjetnost, da bodo odšli, in vrste transakcij, ki kažejo na prihodnji odliv,
kot obdobja s povečano aktivnostjo odliva.

Vizualizacija

Po analizi podatkov je naslednji korak narediti te vpoglede uporabne. V igro pridejo interaktivne nadzorne plošče Power BI, ki zagotavljajo jasne, dinamične vizualizacije podatkov. Te nadzorne plošče poudarjajo segmente strank, pri katerih obstaja večje tveganje za odliv in razkritje
dejavniki, ki vplivajo na strankino odločitev, da odide. Banka naredi podatke vizualno privlačne in omogoča razširjanje teh vpogledov med oddelki, da zagotovi, da imajo odločevalci informacije, ki jih potrebujejo za odločno ukrepanje.

Narativni

Kljub temu podatki sami, ne glede na to, kako natančno so analizirani, ne morejo spodbuditi ukrepanja brez prepričljive pripovedi. Banka je pripravila zgodbo o podatkih, pri čemer je poudarila kritičen pomen zadrževanja strank, oprijemljiv vpliv odliva na banko
prihodke in opredeljene strategije za reševanje tega odliva. Ta pripoved je služila informiranju in motiviranju celotne organizacije k enotnemu cilju.

Rezultat

Strateška uporaba vpogledov, pridobljenih s storitvijo Power BI, je spremenila pristop banke k vključevanju strank. S podrobno analitiko in jasnimi vizualizacijami je banka lansirala ciljno usmerjene marketinške akcije in personalizirane ponudbe glede na potrebe in vedenje.
segmentov strank z visokim tveganjem. Posledično se je stopnja odliva strank občutno zmanjšala, medtem ko sta se zadovoljstvo in zvestoba strank povečala.

V tem procesu se je banka lotila perečega izziva zmanjšanja odliva strank in ponovno potrdila svojo zavezanost k izkoriščanju tehnologije za strateško prednost. Ta študija primera prikazuje, kako je lahko Power BI močno orodje za razumevanje in povečanje
zvestobo strank, s čimer na koncu dosežemo dolgoročni uspeh v zelo konkurenčnem bančnem sektorju.

Glavne ugotovitve

Naš primer se osredotoča na središča velike banke, ki je uporabila Power BI za reševanje naraščajočega odliva strank, s ciljem strateških izboljšav pri ohranjanju in veselju strank. Banka si je za uvedbo Power BI zastavila ambiciozne cilje:

Hitrost ekstrakcije podatkov: Prizadevamo si za 50-odstotni popust v času ekstrakcije, s 60 minut na 30 minut, izboljšanje zmogljivosti.

Učinkovitost procesa ETL: Doseganje 96-odstotne cene izpolnitve za delovna mesta ETL s 30-odstotnim nižjim časom transformacije informacij, kar zagotavlja zanesljivost in hitrost.

Optimizacija podatkovnega modela: Nastavitev časa osveževanja 15 minut za statistične modele in odzivnega časa poizvedbe pod 3 sekundami, kar optimizira zmogljivost.

Hitrost upodabljanja poročil: Ciljanje na čas nalaganja dokumenta pod 6 sekundami in upodabljanje vizualizacije pod 2 sekundami, kar izboljša UX.

Razmerje stiskanja podatkov: Prizadevamo si za najmanj 10:1 razmerje stiskanja informacij, optimiziramo uporabo prostora za shranjevanje in znižamo stroške.

Skladnost upravljanja podatkov: Vzdrževanje ocene dokumentacije podatkovne linije najmanj 92 % in ocene učinkovitosti upravljanja dostopa do podatkov 98 %, kar zagotavlja zaščito in skladnost.

zaključek

Eno najučinkovitejših orodij podjetij za sporočanje vpogledov in spodbujanje ukrepanja je pripovedovanje podatkov. Obstaja veliko vizualizacijskih platform, kot sta Power BI in Tableau, med drugim, ki imajo vgrajene zmogljive zmožnosti vizualizacije, ki omogočajo
uporabnikom ustvariti prepričljive pripovedi. Zato je spretnost pripovedovanja podatkov, dopolnjena z vplivnimi pristopi vizualne predstavitve, bistven dejavnik za vsako organizacijo, ki želi odkleniti svojo pravo vrednost podatkov.