データ可視化とは？
データ可視化とは、生データを視覚的な表現に変換するプロセスです。通常、これらの可視化はチャートやグラフの形式をとります。データ可視化の目的は、分析の訓練を受けていない人や、通常数字が得意ではない人でも、データがより簡単かつ迅速に理解できるようにすることです。
データ可視化はなぜ重要で、なぜ効果的なのか？
ビッグデータ分析の訓練を受けていない人にとって、数字の壁や、書かれた相関関係の結論に伴う統計的な専門用語は、気が遠くなるようなものに感じられるかもしれません。しかし、棒グラフ、地図、またはグラフは、これらの気が遠くなるような事実や数値を、ほとんど誰でも理解できるものに変換します。
可視化は共通言語です。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ようなものの背後にある基本的なメッセージを読み解くことができます。そして、この生来の理解力に、ビジネスプロセスに関する知識や、アナリストや発表者からの少しの説明を組み合わせることで、結果として「なるほど」という瞬間が訪れます。突然、数字が抽象的なものから具体的なものへと移行するのです。それらは、閲覧者が理解し、対応できる物語を語り始めます。
人間は文化によって、このような視覚的な手がかりを探すように訓練されています。色は意味を持ちます。ニュースでは、どの政党がレースでリードしているかを描写するかもしれません。店の色は、特定の製品にどの割引が適用されるかを教えてくれます。色、線、点の中にパターンを探すことは、チャートやグラフが提示されたときには自然なことです。さらに、視覚データは通常、行と文字の羅列よりも目を引き、興味深いものなので、データで語られる物語に聴衆が引き込まれるのを助けます。
データ可視化はどのように使用されるか？
データ可視化は、さまざまな方法で使用できます。多くの場合、データ可視化によるストーリーテリングは、質の高いデータと、そのデータを画像に変換するためのリソース（人またはソフトウェア）の可用性によってのみ制限されます。データ可視化が使用される方法には、以下のようなものがあります。
- トレンドの特定：売上が減少しているか、特定のプロセスが以前ほど生産的ではないかなど
- 複雑な情報の迅速な理解：人々がダッシュボードを見て、全体的なプロセス健全性をチェックする場合など
- パターンの特定：月の第1水曜日には常にコール量が急増するかどうかなど
- 関係性の特定：特定の人物が担当しているとき、夜間の生産プロセスが滞るかどうかなど
- ネットワークの検証：マーケターがメッセージをターゲットにすべきオーディエンスはどれかなど
- リスクの分析と問題への対処：問題になる前にそれらを分析し、対処する
- 物語の伝達：メッセージを組織に迅速に伝える物語を伝える
- 頻度の特定：特定の地域で製品がどれくらいの頻度で購入されるかなど
上記のすべての種類のデータを理解することは、企業が問題の根本原因を発見し、成功するシナリオを特定し、よりポジティブな結果につながる意思決定を行うのに役立ちます。
データ可視化のタイプ
インフォグラフィックは、非常に一般的なデータ可視化の形式です。実際、高品質のインフォグラフィックは、プレーンテキストよりも30倍も読まれる可能性が高いです。オンラインマーケターやコンテンツ制作者は、これらの人気のある画像を使用して、情報を迅速に伝達します。インフォグラフィックの構成要素には、棒グラフや折れ線グラフ、円グラフ、さらには色分けされた地図が含まれることがよくあります。
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回答です。ダッシュボードは、通常、さまざまな企業、部門、またはチームのニーズに合わせてカスタマイズできるため、マネージャーやその他の意思決定者のコンピューターおよびモバイル画面に重要なビジネスインテリジェンスレポートを提供します。ダッシュボードのチャートやグラフに表示されるデータは、リアルタイムであるか、少なくとも非常に新しいことが多く、人々が一日を通してプロセスを監視できるようにします。通常静的なインフォグラフィックとは異なり、ダッシュボードには組み込みのデータ分析ツールが付属している場合があります。ユーザーがメトリクスをより深く掘り下げたり、同じデータ可視化の物語の異なるビューを見たりするために、タップまたはクリックできるようにすることが可能です。
ビジネス環境において、データ可視化には通常、多種多様なチャートやグラフが含まれます。これらはダッシュボードやその他のプロセスソフトウェアに組み込まれ、共有エリアのモニターや掲示板に表示されるか、役員会用のプレゼンテーションに挿入されます。データ分析と可視化で一般的なビジュアルの種類の例を以下にまとめます。
チャートとグラフ
チャートとグラフは、データ可視化によるストーリーテリングについて議論する際に、通常最初に考慮されるツールです。折れ線グラフは、物語や数字よりも速く、時間経過に伴うデータ傾向の全体像を伝えることができ、棒グラフは、閲覧者が異なるカテゴリ間のカウントやパフォーマンスを迅速に比較できるようにします。しかし、線と棒だけがデータ分析およびBIレポートツールボックスにあるグラフィックツールではありません。データ可視化で使用されるその他のチャートやグラフを以下に紹介します。
- 箱ひげ図は、プロセスを押し上げたり押し下げたりしている外れ値を迅速に確認するための優れた方法です。また、平均値、標準偏差、および平均値といったプロセスを比較する場合にも役立ちます。これらは、「これら2つのプロセスは統計的に同じですか？」といった質問に答えるのに役立つ分析要素です。
- ガントチャートは、時間を通じたプロジェクトやプロセスの迅速な可視化を提供します。複雑なスケジュールが計画通りに現実的かどうかを判断したり、あるプロセスが別のプロセスと衝突したり重複したりする可能性のある場所を発見したり、プロセスが遅れているかどうかを予測したり（または確認したり）するのに最適な方法です。
- 散布図または点プロットは、考慮されているすべてのデータポイントを視覚的に示すために点を使用します。これらにより、潜在的なトレンド、外れ値、およびグループ化を確認できます。たとえば、日ごとの従業員の効率を追跡している場合、各従業員が異なる色の点で表現されるかもしれません。これにより、ある従業員が群れよりも著しく高い、または低いパフォーマンスを発揮しているのが容易にわかります。また、曜日など、他の要素が全体的なパフォーマンスに影響を与えるかどうかを確認することもできます。
- 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、確率的な結論を導き出すのに役立つ統計ツールです。しかし、可視化によるストーリーテリングツールとして、プロセスが適切な平均値の周りに留まっているか、または外れ値がデータや結果の結果を歪めているかを迅速に実証することができます。
- 円グラフは、プロセスにおいてどの要因が関わっているかを説明するための簡単な方法です。円グラフのさまざまなバージョンは、全体のどの部分が役割を果たしているかを確認したい場合や、プロセスや結果においてどの要因が最も重要であるかを確認したい場合に適しています。
- 管理図は、プロセスが時間とともに変化するのを追跡する特定の種類の折れ線グラフまたは点グラフです。これらの統計的プロセス管理ツールは、プロセスが「管理されている」かどうか、またはそうでないかについて迅速な情報を提供できます。管理図は、プロセスが設計通りに機能しているかどうか、または改善や問題の修正のために手動による介入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なることがよくあります。
- ツリーマップチャートは、階層的なデータを、さまざまなサイズと色のネストされたノード（長方形）を使用して表示するデータ可視化ツールであり、データパターンを見つけたり、データ量を比較したりするのが容易になります。ツリーマップチャートの可視化は、特定のシナリオで使用されるべきです。棒グラフや折れ線グラフのような可視化が解決するのと同じ問題は解決しませんが、より複雑で豊かなデータ表示を目的としています。
テーブル
絵は千の言葉に値すると言われますが、データストーリーテリングに関して、チャートやグラフだけでは十分な場合がありません。ビジュアルに、その背後にあるデータに関するより具体的な視点を加えたい場合、テーブルが通常、その情報を表示する最良の方法です。これは、誰もがテーブルの列と行の構造を読み方を知っているという側面もあります。
ステークホルダーがより詳細な情報を確認したいと考えることが分かっている場合は、データ可視化レポートにテーブルを含めることができます。また、あるデータがチャート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含めることができます。
データ分析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提供されることがよくあります。たとえば、誰かがダッシュボードで棒グラフを見ることができる場合、それをクリックして背後にあるテーブルとデータを見ることができるかもしれません。棒グラフが懸念されるように見え、プロセスを管理する担当者が行動する前に追加の情報が欲しい場合に、これは役立つ可能性があります。
地図
地図は、場所に関連付けられたデータを表示するための理想的な方法です。最も出荷する州はどこですか？最も古い家屋があり、したがって特定の種類のサービスが必要になる可能性のある近隣はどこですか？施設内のどの場所が最も涼しいですか？これらはすべて、地図データで最もよく回答される可能性のある質問です。
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データ可視化の利点
データ可視化には多くの利点があります。単に生データを誰でも理解できる実行可能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加速させ、パターンやトレンドを特定し、最終的に収益を向上させることもできます。
以下に、データ可視化の主な利点を紹介します。
一目で大量のデータを吸収できる
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。テキストよりも60,000倍速く視覚情報を処理できます。さらに、私たちの脳は画像をわずか約13ミリ秒で効果的に処理することができます。グラフ、チャート、またはその他のデータ視覚化を見るのがどれほど強力か考えてみてください。これは、行の数字が並んだスプレッドシートを見るよりも、脳にとってははるかに処理しやすい方法です。
意思決定プロセスを加速させる
脳が視覚的な表現からデータを非常に速く処理できるということは、データに基づいた意思決定をより速く行えることを意味します。Wharton School of Businessによると、データ可視化は、コンセンサスに迅速に達し、行動へと進む能力を21%向上させることができます。
業務と結果の間の関係を容易に示す
ビジネスの運営と市場のパフォーマンスとの相関関係を見つけることは、競争の激しい分野で不可欠です。そのため、データ可視化の主な利点の一つは、ユーザーが両者の間のつながりを追跡し、必要に応じてそれに応じて行動できるようにすることです。
収益を向上させることができる
データ可視化は、意思決定者が正しいビジネス上の決定を下すのを助けるための適切な情報を見つけることに焦点を当てています。リアルタイムのデータビジュアルの助けを借りることで、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ついて高度な予測分析を実行する能力を持つことができます。例えば、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判断するのに役立つ最新の売上データにアクセスできるようになります。
データ可視化のベストプラクティス
まずユーザーを理解する – データ可視化を作成する際に最初に行いたいことは、データストーリーを分析する人、つまりユーザーを理解することです。始めるのに役立つよう、自分自身やユーザーに尋ねることができる質問をいくつか紹介します。
- 誰が可視化を使用しますか？
- 私のオーディエンスは誰ですか？データストーリーで誰にアピールしたいですか？
- この可視化は何に答えるべきですか？
- 可視化は1つ必要ですか、それとも複数必要ですか？
- これは探索的（exploratory）な可視化ですか、それとも説明的（explanatory）な可視化ですか？
適切なチャートタイプを使用する – どのチャートタイプを使用するかを決定する前に、自分自身に尋ねてください。可視化でどのようなデータストーリーを伝えようとしていますか？データを比較したいですか、それともデータの分布を示したいですか？トレンド分析を行っていますか、それとも何か別のことを行っていますか？その質問への答えが得られた後、データストーリーを最もよく伝えるチャートタイプを容易に選ぶことができます。
色とテキストの適切な使用 – 色は言葉よりも私たちに語りかけ、感情的なレベルでコミュニケーションします。ほとんどの場合、私たちはそれに気づきませんが、潜在意識レベルでは、すべての色が人々に異なる感情を呼び起こします。第一印象の62〜90%は、状況における色の認識に基づいています。したがって、ここでの課題は、伝えたいメッセージを伝えるために色の力を効果的に使用することです。
チャートのノイズを避ける****– データ可視化の父であるEdward Tufteは、「何よりもまず、データを見せること」だと言っています。背景画像、重いグリッド線、シェーディングなど、不必要な情報やグラフィックを追加して、聴衆を混乱させないでください。常に、最もシンプルな方法が通常、データを表示する最良の方法であることを覚えておいてください。
データで明確にする****– 利用可能な可視化機能を使用して、データストーリーの明確さを確保してください。
- アルファベット順に並べ替えることは、人々が探しているものを見つけるのに役立ちます。
- 昇順に並べ替えることは、成長の物語を伝えるのに役立ちます。
- 降順に並べ替えることは、最大から最小を比較するのに役立ちます。
- 説明的で簡潔なタイトルは、チャートの理由を与えます。
- トレンドラインは、時系列のデータセットを明確にします。
- 値のオーバーレイは、分析中に詳細を提供します。
重要な点を強調する – 伝えようとしているストーリーの重要な点に人々の注意を集中させます。
- シリーズのハイライトは、ユーザーがどこを見るべきかに焦点を当てます。
- 条件付き書式設定は、発散するカラーパレットを使用して重要なデータポイントに注意を向けさせます。
- 注釈は、チャート上またはコラボレーションを通じてストーリーテリングをサポートできます。
- 外れ値の検出は、期待される値の内外のデータ範囲を示します。
- 時系列予測は、期待される機能です。
- 線形回帰プロットは、従属変数と独立変数間のトレンドをプロットします。
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、データ可視化のベストプラクティスの一部です。ユーザーが持つべき能力には、データのフィルタリングや、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ために、ダッシュボードや可視化を他のものにリンクすることが含まれます。
3Dを賢く使用する – 3D可視化は、表面分析、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場所があります。標準的なビジネス用途では3Dを避けてください。
適切なレベルの詳細を使用する****– データストーリーに貢献しない過剰な詳細は使用しないでください。
適切なスケールを使用する – Y軸のスケールを変更することは避けてください。なぜなら、これはデータが示すべきものとは異なる物語を語りがちだからです。
データ可視化の実行例
データ可視化だけでは常に機能するわけではない
データ可視化が強力であることは認識することが重要ですが、それが会社が使用すべき唯一のデータ分析ツールであるわけではありません（セルフサービス型の組み込み分析ソフトウェアのような分析ツールを検討してください）。データの視覚的表現は、常に単独で機能するわけではないため、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オプションが、情報のより深いレベルまで掘り下げられるように設計されています。
データ可視化が単独でうまく機能しない典型的な例は、何らかの相関関係があるかどうかを判断しようとしているときです。相関チャートを使用できます。これは、異なる色の2つのデータポイントのセットをプロットします。もし両方のデータセットの点が同じラインに沿って漂っている場合、それは関係性を示している可能性があります。しかし、これの背後にはかなり重い統計学が働いており、視覚情報だけでは、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ための十分な詳細を提供しない場合があります。さらに、物語の説明なしにビジュアルだけを公開すると、統計学に詳しくない人々が因果関係が働いていると誤解する可能性があります。しかし、相関関係が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は、組織全体の人々がデータをより明確に理解しやすくします。しかし、複雑なデータ分析やプレゼンテーションを行う際には、船を操縦するための適切な分析の専門家やツールが必要な場合がほとんどです。
