データビジュアライゼーション

データの視覚化とは何ですか?

データビジュアライゼーションは、生のデータを視覚的な表現に変換するプロセスです。通常、これらのビジュアライゼーションはチャートやグラフの形式になります。データビジュアライゼーションは、分析の訓練を受けていない人や、通常は数字が得意でない人でも、データを簡単かつ迅速に理解できるようにすることを目的としています。

データの視覚化はなぜ重要であり、非常に効果的なのでしょうか?

ビッグデータ分析の訓練を受けていない人にとって、数値の羅列や、相関関係を説明する統計用語が並ぶ文章は、気が遠くなるように思えるかもしれません。しかし、棒グラフ、地図、またはグラフを使用すると、これらの困難な事実や数字が、ほぼすべての人が理解できるものに変換されます。

ビジュアライゼーションは共有言語です。正式な訓練を受けていなくても、ほとんどの人は、棒グラフや円グラフの背景にある基本的なメッセージを読み取ることができます。そして、その直感的な理解に加えて、ビジネス プロセスの知識や、アナリストやプレゼンターからのちょっとした説明が組み合わされば、数字が抽象的なものから具体的なものに「カチッ」と切り替わる瞬間が訪れます。そのとき数字は、ストーリーとして伝わり、数字を見る人に行動を促す力を持つようになるのです。

人々は文化によって、この種の視覚的な手がかりを探すように訓練されています。色は物事を意味します。ニュースでは、どの政党が選挙戦で優位に立っているかが描かれるかもしれません。お店では、色によって特定の商品にどの割引が適用されるかがわかります。チャートやグラフが表示されているときにも、色や線、点のパターンに目を向け、意味を見出そうとするのは自然なことです。さらに、視覚的なデータは通常、数字や文字の羅列よりも目を引き、興味深いものであるため、データが語るストーリーへの関心を引き付けることができます。

データビジュアライゼーションはどのように使用されますか?

データビジュアライゼーションはさまざまな方法で活用することができます。多くの場合、データビジュアライゼーションのストーリーテリングは、良質なデータがどれだけあるか、そしてそのデータをビジュアルに変換するためのリソース (人材やツール)があるかによって左右されます。実際に、データビジュアライゼーションが活用されている例としては次のようなものがあります。

• 売上が減少しているか、特定のプロセスの生産性が以前ほど高くないかなど、傾向を特定するため​
• プロセス全体の健全性チェックを行うためにダッシュボードを表示する場合など、複雑な情報を迅速に理解するため​
• 毎月第一水曜日に問い合わせ量が急増するなどのパターンを特定するため​
• 特定の人が担当するたびに夜間の生産プロセスが滞るかどうかなどの要因同士の関係性を特定するため​
• マーケティング担当者がどのオーディエンスにメッセージを届けるべきかなど、ネットワークを調査するため​
• 問題が発生する前にリスクを分析し、対処するため​
• データをストーリーとして伝えることで、組織内に素早くメッセージを浸透させたいとき ​
• ある地域で特定の製品がどれくらいの頻度で購入されているかなどの頻度を特定するため​

上記の種類のデータをすべて理解することは、企業が問題の根本原因を発見し、有利なシナリオを特定し、より前向きな結果につながる意思決定を下すのに役立ちます。

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データビジュアライゼーションのタイプ

インフォグラフィックスは、、データビジュアライゼーションの非常に一般的な形式です。実際、高品質のインフォグラフィックは単なるテキストよりも読まれる可能性が 30 倍高くなります。オンライン マーケティング担当者やコンテンツ制作者は、情報を迅速に伝えるために、この視覚的な表現方法を活用しています。インフォグラフィックスによく使われる要素には、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、さらには色分けされた地図などがあります。

ダッシュボードは、インフォグラフィックに対する組織的な解決策とも言える存在です。ダッシュボードは通常、さまざまな企業、部門、チームのニーズに合わせてカスタマイズでき、重要なビジネス インテリジェンスレポートをマネージャーやその他の意思決定者のコンピューターやモバイル画面に提供します。ダッシュボード上のチャートやグラフに表示されるデータは、多くの場合リアルタイムまたは直近のものであるため、ユーザーは 1 日の業務プロセスを監視できます。通常、静的であるインフォグラフィックとは異なり、ダッシュボードにはいくつかの組み込みデータ分析ツールが付属している場合があります。これらにより、ユーザーはタップまたはクリックして指標をさらに深く掘り下げたり、同じデータビジュアライゼーションのストーリーをさまざまなビューを表示したりすることができます。

ビジネスの現場では、データの視覚化にはさまざまなチャートやグラフが含まれることが一般的です。これらは、ダッシュボードやその他の業務ソフトウェアに組み込まれたり、共有エリアのモニターや掲示板に表示されたり、取締役会向けのプレゼンテーションに挿入されたりします。データ分析やビジュアライゼーションでよく使われるビジュアルの種類の例をいくつか以下にまとめます。

チャートとグラフ

データビジュアライゼーションのストーリーテリングを考えるとき、最初に思い浮かべるのはやはりチャートやグラフでしょう。折れ線グラフは、説明文や数字よりも早く、時間の経過に伴うデータ傾向の全体的なストーリーを伝えることができ、棒グラフは、さまざまなカテゴリごとの件数やパフォーマンスをすばやく比較できます。とはいえ、データ分析や BI レポートツールで使われる可視化は折れ線グラフや棒グラフだけではありません。ここでは、データビジュアライゼーションで使用される他のチャートやグラフをいくつか示します。

• 箱ひげ図は、プロセスに影響を与えている外れ値があるかどうかをすばやく確認する優れた方法です。これらは、平均値や標準偏差といった統計指標を比較するときにも役立ちます。これは、「これら 2 つのプロセスは統計的に同じですか?」などの質問に答えるときに役立つ分析要素です。
• ガント チャートは、プロジェクトやプロセスを時系列で簡単に視覚化します。これらは、複雑なスケジュールが計画どおりに実行可能かどうかを判断し、複数のプロセスが衝突または重複する可能性がある場所を発見し、プロセスが遅れていることを予測する (またはいつ実行されるかを確認する) のに優れた方法です。
• 散布図またはドット プロットは、すべてのデータ ポイントをドットを使用して示すことで、情報を視覚的に把握できるグラフです。これを使うことで、潜在的な傾向、外れ値、およびグループ化を確認できます。たとえば、従業員の効率を日別に追跡している場合、各従業員は異なる色の点で表されるかもしれません。これにより、ある従業員のパフォーマンスが他の従業員より大幅に高いか低いかを簡単に確認できます。また、曜日などの他の要素が全体のパフォーマンスに影響を与えるかどうかも確認できます。
• ヒストグラムはデータの分布を示します。ヒストグラムは、確率の結論を引き出すのに役立つ統計ツールです。また、視覚化ストーリーテリング ツールとして、プロセスが正しい平均値付近を推移しているかどうか、または外れ値がデータや結果の結果を歪めているかどうかをすぐに示すことができます。
• 円グラフは、プロセスに関わる要素がどのように構成されているかを素早く示すのに適した方法です。全体の中で各要素がどれだけウェイトを占めているのかを把握したい場合や、プロセスや結果に対してどの要素が最も重要であるかを確認したい場合は、さまざまなバージョンの円グラフが適しています。
• 管理図（コントロールチャート）は、時間の経過に伴うプロセスの変化を追跡する折れ線グラフまたは点グラフの一種です。これらの統計的工程管理（SPC）ツールは、「プロセスが制御されているかどうか」に関する情報を迅速に提供します。管理図は、プロセスが設計どおりに機能しているかどうか、または改善や問題の修正に手動の対応が必要かどうかを判断するために使用できるため、分析ダッシュボードの一部として組み込まれていることがよくあります。
• ツリーマップ チャートは、さまざまなサイズと色のネストされたノード (四角形) を使用して階層データを表示するデータ視覚化ツールで、パターンの特定やデータ量の比較を容易にします。ただし、ツリーマップチャートの視覚化は、特定のシナリオで使用する必要があります。棒グラフや折れ線グラフのような視覚化と同じ問題を解決するものではなく、より複雑で豊富なデータを表示するのに適しています。

テーブル

「百聞は一見に如かず」と言われるかもしれませんが、データを伝えるストーリーテリングに関しては、チャートやグラフだけでは十分に伝えきれない場合があります。チャートやグラフなどのビジュアルの背後にあるデータをより具体的に表示したい場合、テーブルが最も最適な方法です。その理由の 1 つは、誰もがテーブルの列と行の構造を読み取る方法を知っているためです。

関係者がより詳細な情報を求めていることが分かっている場合は、データビジュアライゼーションレポートにテーブルを含めることができます。また、 1 つのデータがグラフから導き出される結論をどのように歪めているかを具体的に指摘したい場合にもテーブルは効果的です。

​データ分析機能がソフトウェアに組み込まれている場合、テーブルを表示するためのオプションが用意されていることがよくあります。たとえば、ダッシュボードに棒グラフが表示されている場合、それをクリックして基となるテーブルデータを表示できる可能性があります。これは、棒グラフの値に懸念がある場合や、プロセスの管理者が行動する前に追加情報を必要としている場合に役立ちます。

地図

マップは、場所に関連したデータを表示するのに最適な方法です。「どの州へ最も多く発送しているか？」「どの地域に築年数の古い家が集中していて、特定のサービスが必要になる可能性があるか？」「施設内で最も気温が低い場所はどこか？」これらの質問はすべて、地図データを使用して回答するのが最も効果的です。

データビジュアライゼーションの利点

データのビジュアライゼーションには多くのメリットがあります。生データを誰でも理解できる実用的なインサイトに変換できるだけでなく、意思決定プロセスをスピードアップし、パターンと傾向を特定し、最終的に収益を増やすこともできます。

​データ視覚化の主な利点は次のとおりです。

一目見ただけで大量のデータを把握できるようになります

人間の脳は視覚的に考えるようにプログラムされています。ビジュアルはテキストよりも 60,000 倍高速に処理できます。さらに、私たちの脳はわずか約 13 ミリ秒で画像を効果的に処理できます。グラフ、チャート、その他のデータの視覚的表現を見ることがどれほど強力であるかを考えてみましょう。数字が並んだスプレッドシートを見ているよりも、この方法でデータを処理するほうが脳にとってははるかに簡単です。

意思決定プロセスをスピードアップします

脳が視覚的表現からのデータを非常に高速に処理できるということは、データに基づいた意思決定もより迅速に行えることを意味します。ウォートン ビジネス スクールによると、データの視覚化により、迅速に合意に達し、行動に移す能力が 21% 向上します。

運営と結果の関係を簡単に示します

ビジネスの運営と市場パフォーマンスの相関関係を見つけることは、競争分野では極めて重要です。そのため、データ視覚化の主な利点の 1 つは、ユーザーが両者の関係を追跡し、必要に応じて適切に行動できることです。

収益を増やすことができます

データの視覚化とは、意思決定者が適切なビジネス上の意思決定を行うのに役立つ適切な情報を見つけることです。リアルタイム データ ビジュアルの助けを借りて、あなたとあなたのチームは、ビジネスのさまざまな側面に対して高度な予測分析実行できるようになります。たとえば、マーケティング戦略やターゲット顧客の間での製品の人気を決定するのに役立つ最新の販売データにアクセスできます。

データ視覚化のベスト プラクティス

まずユーザーを理解する– データビジュアライゼーションを作成するときに最初に行いたいことは、まずユーザー、つまりデータのストーリーを分析しようとしている人を理解することです。データビジュアライゼーションを始めるのに役立つよう、自分自身またはユーザーに尋ねることができるいくつかの質問を次に示します。

• ビジュアライゼーションを使用するのは誰ですか?
• オーディエンスは誰ですか？データ ストーリーで誰に訴えようとしているのでしょうか？
• このビジュアライゼーションはどのような質問に答えるべきでしょうか?
• 1 つもしくはそれ以上のビジュアライゼーションが必要ですか?
• これは探索的なビジュアライゼーションですか、それとも説明的なビジュアライゼーションですか?

適切なチャート タイプを使用する– 使用するチャート タイプを決定する前に、次のことを自問してください。ビジュアライゼーションでどのようなデータ ストーリーを伝えようとしているのか、データを比較したいのか、それともデータ分布を表示したいのか？傾向分析などは行っていますか？これらの質問に対する答えが得られたら、データのストーリーを最もよく伝えるグラフの種類を簡単に選択できます。

色とテキストの適切な使用– 色は言葉よりも強く私たちに語りかけ、感情的なレベルで伝えます。ほとんどの場合、私たちはそれに気づいていないかもしれませんが、潜在意識では、すべての色が人々に異なる感情を引き起こします。第一印象の 62 ～ 90% は、その人がその状況で色をどのように認識しているかによって決まります。したがって、ここでの課題は、いかに色を効果的に利用して、伝えたいメッセージを表現するかということです。

ジャンクチャートを避ける – データ視覚化の父であるエドワード・タフティ氏は、「何よりもまずデータを表示する」と言います。背景画像、太いグリッド線、陰影などの不必要な情報やグラフィックを追加してみる人を混乱させないでください。データを表示するには、通常、最もシンプルな方法が最適であることを常に覚えておいてください。

データを明確に扱う – 利用可能な視覚化機能を使用して、データ ストーリーを明確にします。

• アルファベット順に並べ替えると、探しているものを見つけやすくなります。
• 昇順に並べ替えることは、成長のストーリーを伝えるのに役立ちます。
• 降順で並べ替えると、最大値と最小値を比較するのに役立ちます。
• 説明的で簡潔なタイトルは、グラフの意味を示します。
• 傾向線は時系列データセットを明確にします。
• 値のオーバーレイ表示により、分析時に詳細な情報がすぐに確認できます。

重要なことを強調する– あなたが伝えようとしているストーリーの重要な点に人々の注目を集めましょう。

• 系列をハイライト表示すると、ユーザーは何を見るべきかに焦点を合わせることができます。
• 条件付き書式設定は、多様なカラーパレットを使用して重要なデータポイントに注目を集めることができます。
• 注釈は、チャート上でも共同作業の場面でも、ストーリーテリングを補完できます。
• 外れ値検出により、期待値の範囲内または範囲外のデータ範囲が表示されます。
• 時系列予測は、今や備わっていて当然の機能です。
• 線形回帰は、従属変数と独立変数間の傾向をプロットします。

効果的なインタラクションを使用する– 効果的なインタラクションを使用することも、データビジュアライゼーションのベスト プラクティスの一つと言えます。ユーザーにとって必要不可欠な機能としては、データのフィルタリングができることや、ダッシュボードとビジュアライゼーションを他のものにリンクして、ユーザーにより深い洞察を提供し、包括的な分析を掘り下げることが含まれます。

3Dを賢く使用する – 3Dビジュアライゼーションは、表面分析、変動性分析（ボラティリティ分析）、または地形調査を行っている場合に役立ちます。標準的なビジネスでの使用には3Dを避けてください。

適切な詳細レベルを使用する – データのストーリーに貢献しない過剰な情報は避けるべきです。

適切なスケールを使用する– Y 軸のスケールを変更しないでください。これは、データが本来持っているものとは異なるストーリーを伝える傾向があるためです。

データビジュアライゼーションの実際の例

データビジュアライゼーションは常に単独で実行できるわけではありません

データビジュアライゼーションは強力ですが、企業が使用すべき唯一のデータ分析ツールではないことを認識することが重要です (セルフサービスの組み込み分析ソフトウェアなどの分析ツールを検討してください)。データの視覚的表現は単独で機能するとは限らないため、多くのビジネス インテリジェンス レポート ツールやダッシュボードには、より深いレベルの情報を掘り下げることができる機能が備わっているのです。

データビジュアライゼーションが単独ではうまく機能しない主な例は、何かに「相関関係があるかどうか」を判断しようとしている場合です。 このようなときには、2つのデータセットを異なる色でプロットする相関図を使用できます。両方のデータセットのドットが同じ線上にある場合は、関係があることを示している可能性があります。しかし、この背後にはかなり大量の統計が働いており、このビジュアルでは、2 つのデータ セットが統計的に関連しているかどうかを判断するのに不十分な場合もあります。さらに、説明を一切せずにビジュアルだけを公開してしまうと、統計に詳しくない人が因果関係があると考える可能性があります。しかし、相関関係は必ずしも因果関係を意味するわけではありません。

最終的に、視覚的なデータストーリーテリングにより、組織全体の人々がデータをより明確に理解することが容易になります。しかし、複雑なデータ分析やプレゼンテーションを行うにあたっては、依然として適切な分析の専門家やツールが必要です。