データ視覚化とは？

データの視覚化

「百聞は一見にしかず」という諺があります。今やビッグ・データの時代となり、様々なデータから、そしてオンプレミスとクラウドベースのソースから届く情報で企業はあふれかえっています。今ほど、この諺がふさわしいときはありません。

情報を選り分けながら重要性を判断するのは、ますます困難になっています。視覚化すれば、分析は高速かつ容易になり、重要な情報がひと目でわかるようになります。さらに、ほとんどの人は文字より視覚表現に対してのほうが反応は敏感です。脳に送られる情報の90%は視覚情報であり、脳が視覚情報を処理する速度は文字を処理する速度の6万倍だと言われています。¹こうした点が、情報の分析と伝達にデータ視覚化を利用する強い根拠になっているのです。

データの視覚化が与える影響

データ視覚化は、数あるビジネス・インテリジェンス・ツールの一部であり、高度な分析に不可欠です。日々生み出されていくあらゆる情報あるいはデータを正しく理解することができます。データ視覚化では、円グラフなどのグラフや各種の視覚表現など、グラフィカルな形で情報が提示されます。

ビジュアル分析が重要な理由

1優れたデータ視覚化は、データを分析し、そのデータに基づいて決定を下すために不可欠です。パターンや関係を短時間で簡単に見つけ出して把握し、数値のままの表やスプレッドシートでは見すごしてしまうかもしれない傾向を把握することができます。しかも、ほとんどの場合、グラフィックで表されている内容を解釈するのに特別なトレーニングは必要ないため、全員が広く理解できるようになります。

デザインの良いグラフィックは、情報を提供するだけではありません。強力な表現でその情報の影響を明確にし、表やスプレッドシート以上に注意を引き付けて関心を保つことができます。

データ視覚化の仕組み

たいていのデータ視覚化ツールには、リレーショナル・データベースなどのデータ・ソースに接続する機能があります。分析の際には、オンプレミスまたはクラウド上にあるそのデータを取得します。そうすると、ユーザーは各種のオプションから最適な形でデータを表現できるのです。表示するデータのタイプに基づいて、表現方法を自動的に推奨してくれるツールもあります。

理想的な視覚化ツールの選択

グラフィックでは常に、データのタイプと目的を考慮する必要があります。情報によっては、たとえば円グラフではなく棒グラフが適しているなど、適切なグラフィックのタイプが異なるからです。ほとんどのツールでは、折れ線グラフや棒グラフといった一般的なグラフから、時系列、マップ、プロット、ヒストグラム、カスタム・デザインなどまで、ビジュアル分析のオプションが幅広く用意されています。

ビジネス・インテリジェンスのためのさまざまなデータ視覚化の活用法

データ視覚化は新しい概念ではありません。ラスコー洞窟の壁に描かれた絵も、1～2万年前の狩りの様子を語っているデータ視覚化と考えることができます。

技術の進歩で、新しい視覚表現の選択肢は増えましたが、現代のデータ視覚化も、何かを語るという点は同じです。

ビジネス・インテリジェンスの場合は、主要な指標で表した企業の業績の推移が語られます。たとえば、自社の業績は競合他社と比較してどうでしょうか。あるいは、メールや製品マーケティングのキャンペーンを指標に基づいて評価する場合であれば、そのキャンペーンは目標達成への軌道に乗っているでしょうか。データ・ソースについてどんな変化があるか、という物語を考えることもできます。

物語の内容は、過去でも現在でも未来でもよく、可能性は無限大です。

データ視覚化ツールで検討すべきこと

データ視覚化を使えば、何かを語り、複雑な問題をわかりやすく伝えることができます。外れ値や異常など、重要な情報を無意味な情報から識別するうえでも有効です。

処理するデータの量が増え続ける場合も効果的です。大規模なデータ・セットを視覚的に扱うと分析がシンプルになり、新たなビジネス・インテリジェンスも明らかになります。

データ視覚化は、そういったことをすべて実現しますが、それも適切なツールがあればこそです。では、どんなことを検討すべきでしょうか。考慮しなければならない要因はたくさんあります。

頭脳を持つデータ視覚化ツール：作業環境を快適にするソリューション

そこで、組み込みの機械学習を利用して分析を強化したスマートなデータ視覚化ツールを検討することになります。

そうしたことが可能なツールには、データの準備から始まって、情報を分析・伝達するあらゆる段階をサポートする機能が必要です。従来、分析に必要なデータの準備は手作業で、たいていは時間もかかるうえにじれったく、エラーも発生しがちでした。

1つ以上のソースから情報を収集して統合することによってデータの準備を自動化できるツールを考えてみましょう。これなら、処理時間は短くなり、エラーの可能性も減ります。このツールには、正確な結果のためにレビューに含める新しいデータ・セットを推奨することによって分析を補強する機能も必要です。

必要なものを探し、直接データにたどり着くためには、すばやく簡単に質問し、回答を得ることのできるインタラクティブなデータ視覚化ツールが欲しいところです。人間の言語でデータ・ソースを扱える自然言語インターフェイスがあれば、これが可能になります。このインターフェイスは、リクエストおよびデータ・セットのパラメータの修正にも使用できます。

また、選択肢を与えられたユーザーが、プレゼンテーションに最適なグラフィックを選択したり、データの分析結果に基づいて自動的に推奨事項を提案したりできるツールでなければなりません。

さらには、コーディングの知識など高度なスキルを必要とせずにワンクリックによる予測分析で、パターンを判断して将来予測やトレンド予測ができることも必要です。

モバイルのデータ視覚化アプリケーションを使って、プロアクティブでパーソナライズされた分析を得られるとしたらどうでしょう。その機能が、機械学習の機能を備えたツールで利用できます。

何が、いつ、どこで必要かを理解してくれるパーソナル・アシスタントも用意されています。たとえば、ニューヨークで開かれる業務会議には、どんな業務レポートやグラフィックが必要か判定してくれます。モバイルの音声による問い合わせをテキスト認識して翻訳したり、出張中に分析対象の新しいデータが利用できるようになったときアラートする機能もあります。

情報を分析するために、デスクに縛られている必要はありません。どこに行くときでも、スマートフォンやタブレット上で分析できます。

機械学習を使用して、ビジネスにおけるインサイトの獲得、データ変動の理解、そして隠れたインサイトの発見による意思決定の向上が自動化されます。

使いやすいツール

企業に必要なのは、物事をスムーズに進める機能を備えたデータ視覚化ツールです。分析やプレゼンテーションの進捗を妨げるようなソリューションなどもってのほか。それでは障害になるだけです。

使いやすさを目指しましょう。たとえば、ポイント・アンド・クリックやドラッグ・アンド・ドロップ機能のほか、データを視覚化して自動的に表示する機能や、1つのグラフィックを強調表示すると別のグラフィックで関連情報が自動的に表示される機能があれば、手動で実行するより手間がはぶけます。すばやく簡単に情報を追加したり、レイアウトの変更で新しいインサイトを示すなどの編集を実行したりできるツールを探しましょう。

セルフサービス・ツール

かつて、ビジネス・アナリティクスを担当していたのは、主にIT部門でした。今では、営業やマーケティングのマネージャーなど、非技術系ユーザーがその仕事を担う企業も増えています。しかし、もしツールの使い方が難しく、データを準備するためにSQLや各種スクリプトの詳しい知識が必要になるとしたら、IT部門があいからわずプロセスに携わり、大量のヘルプ・リクエストに対処しなくてはなりません。

答えを得るためにIT部門とのやり取りを繰り返すのは時間の無駄です。セルフサービスに対応したデータ視覚化ツールを選びましょう。ステップ・バイ・ステップのナビゲーション・ガイド付きのインタラクティブな環境、カスタマイズの不要な組み込み機能などを備えたツールです。

分析に人工知能（AI）と機械学習を組み込み、特に分析の専門家ではないユーザーでも操作が簡単になるような、セルフサービス・ツールを検討しましょう。

そうすると、どうなるでしょうか。営業およびマーケティングのマネージャーからビジネス・アナリストまで、エンド・ユーザーが自分自身でビジネス・アナリティクスを扱えるようになり、IT環境は最小限で済むようになります。

コネクテッド・ツール

データ・セットを簡単にブレンディングして何が重要かをすばやく判断できるように、データ視覚化ツールには、幅広いソースからデータを読み込んで統合する接続機能があらかじめ組み込まれている必要があります。また、全社からアクセスでき、いつでもどこでも同僚と共有できることも設計の条件です。

生産レポート用、管理レポート用、検出用など複数のツールを搭載したアナリティクス・エコシステムを採用している企業も多く、それではコストがかかり、種々のスキル・セットが必要なうえに、互換性の問題も生じます。もっと優れたソリューションはないのでしょうか。それなら、ビジネス・アナリティクスのあらゆるタスクに対処できるプラットフォームに接続できるデータ視覚化ツールがお薦めです。

柔軟なツール

プロジェクトによっては、何もかも自分でこなす必要があるかもしれません。また、自動化の程度もプロジェクトによってさまざまです。それを前提に、人力と機械とを簡単に切り替えられる柔軟性を備えたデータ視覚化ツールを選びましょう。

選択肢が必要

テクノロジー環境を考える際には、柔軟性が重要な要素になる場合もあります。必要なのは、どんなタイプのソリューションですか。クラウドでしょうか、デスクトップでしょうか。オンプレミスでしょうか、モバイルでしょうか。それとも、その組み合わせでしょうか。現状はどうでしょうか。今後についてはどうでしょうか。

なかには、デスクトップ版しかないとか、データ視覚化専用とか、選択肢が限られているツールもあります。その一方、総合的なビジネス・インテリジェンス・プラットフォームに広範なソリューションを組み込み、環境とビジネス・ニーズの変化に合わせて現在にも今後にも対応できるようになっているツールもあります。

あらゆる可能性を想像してください

現在のビジネス・インテリジェンスと組織にとって、データ視覚化ツールがどんな点で有効か、想像してみてください。ぴったりのツールがあるはずです。