About us データのじかんとは？
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「データビジュアライゼーションって何？」
「データビジュアライゼーションをするメリットとデメリットを知りたい」
このように悩んでいる方も多いでしょう。
データビジュアライゼーションとは、データを視覚的に分かりやすくしたものです。
現代は、データに触れる機会が多く大量のデータで溢れかえっています。そのなかで、データを分かりやすく、すぐ理解できるように情報の見える化は重要です。
そこで、本記事はデータビジュアライゼーションの基礎知識やメリット・デメリットを解説します。記事後半ではデータビジュアライゼーションのツールについても紹介しているので、ぜひ参考にしてください。
この記事を読むことで、データビジュアライゼーションの全体が理解でき、誰がみても分かりやすいデータに仕上げることができます。
データビジュアライゼーションやビジネス知識を学びたい方は「データのじかん」のコンテンツをぜひお読みください。「データのじかん」は、テクノロジーやデータで、ビジネスや社会を変え、文化をつくりあげようとするみなさまに寄り添うメディアです。
データビジュアライゼーションは、データを視覚的に理解しやすく表現する手段です。
以上のような言い方もあります。
データビジュアライゼーションの効果は、古くから認知されており1850年代のクリミア戦争で兵士の死因や死亡者数を明らかにしたナイチンゲールの報告資料で使われています。数字を用いたデータを可視化することで、統計情報を効果的に伝えられ理解しやすいです。
さらに、現代では様々な業界でビッグデータの活用が広がっており、集めたデータを有効的に活用するための手段としてデータビジュアライゼーションの重要性はますます高まっています。
現代では、ますますデータを用いた視覚化が進んでおり、様々な場面で利用することが多いです。
データビジュアライゼーションが必要になる理由を2つ解説します。
それぞれ解説していきます。
データは揃っているのに、データから読み取れる情報やどのような動きをしたらいいのか理解できないと、期間損失になる恐れがあります。
データを理解できない理由は主に2つ挙げられます。
データが揃っている状況から活用まで行わなければ、データ収集の労力や管理コストが無駄になってしまいます。データに対する知識や活用方法まで理解できるように、データに毎日触れておくことや読み取れる情報の整理、次の行動まで言語化できるようにしておきましょう。
現代ではデータの管理や、データを基に行動することが多くなっており、データを大量に保有しています。データビジュアライゼーションは大量のデータを瞬時に理解することができます。
文章だけのデータを扱うときは、一行一行に目を通して確認しなければ、データによる傾向や対策が理解できません。またそのようなやり方だと、効率も悪くなり仕事のパフォーマンスも下がります。
大量のデータを見える化することで、瞬時に傾向や規則性が分かり、対策までの行動が早くなります。そのため、データビジュアライゼーションを理解しなければ、大量のデータを捌くことは難しくなるでしょう。
データビジュアライゼーションの重要性は理解できたでしょう。次に紹介するのは、データビジュアライゼーションには2種類あるということです。
自分自身がどの分野で扱うデータが多いのか理解し、データビジュアライゼーションの使い分けをしましょう。
科学技術で使われるデータビジュアライゼーションは、研究者が現象や原因を突き詰めるために、事実や傾向を把握するのに使われます。
例えば、医療現場でのデータビジュアライゼーションといえば、脳に異常がないか発見するために利用しているMRI検査やMRA検査などがあります。科学技術で扱われるデータビジュアライゼーションには以下の分野があります。
以上のような場面で、活用することが多いです。
商業の分野でよく見かけるもので情報やデータの提示において、重要な役割を果たすものです。商業の分野でよく見かけるデータビジュアライゼーションは、デジタルデータと非デジタルデータの両方が含まれています。数字や文字だけでは分かりにくい情報も、視覚的な形に変えることで人間が理解しやすくなります。
例えば、数字の一覧をヒストグラムに変換したり、フローチャートにしたりとビジネスで身近に触れているものが多いです。また、統計データを折れ線グラフや棒グラフを用いて、誰が見ても分かりやすい状態にすることがデータビジュアライゼーションになります。
データビジュアライゼーションのメリットは、グラフィック手法を用いることによって、ユーザーが直感的にデータの内容を理解できるようになることです。
ビジュアル化されたデータは、文章で構成された長いレポートよりも訴求力があり、情報が伝わりやすいです。分かりやすさは説得力を生み出すことが多く、情報の理解が早まることで、他人とアイデアを共有する時間や、合意形成に至るまでにかかる時間を大幅に短縮できます。
一方、データビジュアライゼーションには、工数を増やしてデータを加工するだけでなく、データを常に更新して鮮度を保つことが要求されるので、データをビジュアル化しない場合に比べてコストがかかるというデメリットがあります。またデータをビジュアル化するにはツールを使いこなすための知識が必要になるでしょう。
以前は訴求力のあるビジュアルを作成するために、人間の脳の情報処理や記憶のメカニズムについての知識やプログラミング技術など、専門的な知識が欠かせないものでした。
しかし今は、データビジュアライゼーション・ツールを利用することで、専門的な知識がなくても、短時間で美しいビジュアルに加工することができるようになりました。有償のソフトウェアだけでなく、Web上で無料で使うことができるデータビジュアライゼーション・ツールも増えています。
データビジュアライゼーションで大切なこととは、データを見せる目的をはじめに明らかにするということです。漠然とデータを加工するよりも、「誰に、どんな内容を、何の目的で見せるのか」という部分を具体的にすることで、シンプルで分かりやすいビジュアルの作成が可能になります。
またデータをビジュアル化するだけでは意味がなく、ビジュアル化したデータを見た人に何かのアクションを起こさせることがとても重要です。単に見た目が整っているだけでなく、受け手の視線を集めて意思決定を促すグラフィックを作ることができる技術やアイデアを持ったアナリストが求められています。
効果的なデータビジュアライゼーションの手順を解説します。
データビジュアライゼーションの効果を最大限発揮するためには、確実にステップを踏む必要があります。結果的にどのようなストーリーを持って伝えるのかを意識しながら、ビジュアライゼーションしていきましょう。
データを使って何を理解したいのか、何を伝えたいのかをまず明確にしましょう。目指すべき方向性を明確にすることで、次の行動が取りやすくなります。
データを用いて知りたいことや伝えたいことを思い描いてからビジュアライゼーションすると、以下のような内容に着目するでしょう。
上記の内容に着目し、知りたいことや伝えたいことを明確にしてください。
目的を明確にした次は、目的に合ったデータを集め、データの処理をして分析します。
例えば、変化を知りたい場合は、過去から現在までのデータ情報や条件変更をした情報を収集します。また、変化した内容を知りたい場合は、比較対象となるデータも集める必要があるでしょう。
データを集め終わったら、目的に合ったデータを収集できているか確認を行います。この段階で、データが本当に使えるものなのか、また予想していたものとは違ったデータだったのかの仮説検証を行います。
メッセージを適切に伝えるために、注目すべき点に基づいてビジュアライゼーションしていきましょう。収集したデータはどのような視覚表現が適しているのか、分析者が見る人のことを考えながら決めていきます。
例えば、注目すべき点が変化した場合、折れ線グラフが一般的に使用されます。一方で、注目すべき点が構成の場合は、積み上げ棒グラフを使用すると良いでしょう。
ビジュアライゼーションの領域では「Story telling」という表現がよく使われます。これは、説明的なビジュアライゼーションにおいて、注目すべき点の文脈を持って伝えることが重要であることを示しています。ビジュアライゼーションが完成したら、さらに深く掘り下げたり、表現を変えたりして、より理解しやすいビジュアライゼーションを作成しましょう。
データビジュアライゼーションの事例を見ていきましょう。
今回は、データビジュアライゼーションを活用すると、大きな効果を発揮する4つの業界に絞りました。
それぞれ解説します。
金融業界は、大量のデータを保有している業界といえます。例えば、以下のようなデータです。
金融業界がデータビジュアライゼーションを活用すると、大きな効果を発揮する理由として、今までセキュリティの観点で現代的なデータ活用基盤の整備が難しかったことが挙げられます。
しかし、業界内で台頭している企業は、セキュリティを最新のものにアップデートし、データ活用のために環境を整えていることも事実です。そのため、金融業界はこれまでのデータや今からデータを大量に保有している点でも、データビジュアライゼーションを活用すると、大きな効果を得られるでしょう。
デジタルマーケティングは、デジタル化されたデータを中心に扱っており、結果や行動がデジタルデータとして構造化しているので、各種分析が可能となっています。
例えば、デジタルマーケティングにおいて広告運用は重要です。広告効果を最大限発揮するためには、視覚的に理解しやすいようにビジュアライゼーションするケースが多いです。そのため、デジタルマーケティングの領域のデータビジュアライゼーションの導入は、広告効果を高めるために大切な手段といえます。
製造業において、データビジュアライゼーションを活用したときは、以下のような場面に効果的です。
以上の4つは、迅速に対応する必要があります。そのため、データビジュアライゼーションしていると、早急に対応がとれて次の改善に活かせるでしょう。
デジタルサービスにもデータビジュアライゼーションは効果的です。例えば、BtoC向けのサービスであるアプリやWebサービス、ECなどのデジタルサービスでは、多くの情報がデジタル化しています。ダウンロード数やユーザー離脱などさまざまなデータを保有しているので、データの見極めが大切です。
以上のデータをビジュアライゼーションできれば、深い洞察が得られて、データの管理も容易になるため、デジタルを前提としたビジネスモデルは、データの取得が容易で、複合的な分析が可能になります。
データビジュアライゼーションのツールについて解説します。
データビジュアライゼーションを活用するときに、ツールを使いこなせていなかったら、そもそもビジュアライゼーションができない状況になります。そのことを避けるためには、ツールの理解は重要です。
それぞれ解説していきます。
MicrosoftのExcelもデータビジュアライゼーションのツールの1つとして活用できます。Excelでは、表やグラフといった視覚的に分かりやすい表現が簡単に作成できます。
例えば、報告や発表の内容で統計データを、Excelのグラフで作成している人も多いのではないでしょうか。簡単にデータビジュアライゼーションを行いたい場合に、Excelは誰でも使える有効的なツールとなります。
データ可視化のために作られた、JavaScriptベースのツールです。ダッシュボード機能や各種分析結果のグラフや表、年次レポートなど、幅広い形式での可視化が可能です。
さまざまな視覚化にアプローチした本格的なデータビジュアライゼーションを行う方におすすめのツールになります。データ可視化ツールの中には、簡易的に表を作れるツールも存在します。
BIツールとは、企業が保有しているデータを一元管理して分析し、可視化することで経営や業務の手助けとなるツールです。
経営戦略の意思決定をして支援するためツールで、企業に蓄積したデータを収集し分析、加工できます。そのため、企業に蓄えていたデータをすべて可視化し、スピーディーな意思決定ができます。BIツールの中には、データを可視化するのに優れた機能がたくさんあるのでおすすめです。
BIツールに関して職場でも取り入れたい方は、以下のデータのじかんを参考にしてみてください。
データビジュアライゼーションのデザインとは、データを可視化した表やグラフのことです。データをデザインすることで、「分かりやすく」「すぐに」情報を伝えることができます。
例えば、数字を羅列しているデータは見にくいし、データからの読み取れる情報がわかりにくいです。一方で、データビジュアライゼーションした場合、表やグラフなどで可視化しているので、欲しい情報がすぐに分かり次の行動を移すスピードが早いです。もう1つ例を上げると、5教科のテストの点数をグラフで表していると、どの教科が苦手なのかすぐに理解できます。そのため、先に対策すべき教科が明確になるでしょう。
以上のように、データをデザインすることで、視覚的に分かりやすくなり改善点や弱い部分を素早く対策できます。
データビジュアライゼーションのデータには2種類あります。
それぞれ解説していきます。
質的データは分類や種類を区別するためのデータです。そのままのデータでは足したり引いたり演算のできない変数です。質的データを評価する基準は以下の2つがあります。
分類の順序に意味がなく、データを区分するものです。
例えば以下のようなデータです。
性別での1や2という数値は、男性と女性を表す役割があります。何も1より2のほうが強いや大きいなどの、順序の情報は関係ありません。
順序尺度とは、回答されたものが順序に関係していることです。
例えば、アンケートの回答方法として「1.そう思う 2.どちらともいえない 3.そう思わない」などの順序によって良し悪しを決める場合は、順序尺度の例といえます。以上の例では、合計数字が増えるほど、不満に思っている人が多いということです。
値の違いが意味を区別することを指し、順序関係を表しています。
量的データとは、数値として意味のあるデータです。質的データとは違い、足したり引いたり演算できる変数のことを言います。この量的データを評価する基準にも2つの種類があります。
間隔尺度とは、等間隔に並ぶデータのことをいいます。
テストの点数や気温、年齢など足したり引いたりの演算が可能で、ゼロであったとしても1つの状態を表します。例えば、氷点下0度は水が凍る温度である意味を表し、「温度がない状態」と判断したものではありません。
このように間隔尺度は、等間隔に並ぶ数値を、足したり引いたりする統計量を算出できるデータのことです。
比例尺度はデータの比率に意味があるデータです。例えば、以下のようなものは0（ゼロ）
が何も意味していないデータです。
例えば、体重が80kgの人と40kgの人であれば、前者は後者より2倍も重いと表現できます。また、重さが0gなら「重みがない」という意味があります。このように、比例尺度は等間隔に加えて、0を基点とすることでできる尺度のことです。四則演算できるデータといえます。
データビジュアライゼーションの視覚化の種類について解説します。
それぞれのシーンによって、利用した方が良いデータビジュアライゼーションは異なります。データを分かりやすく理解するために、9つの種類は把握しておきましょう。
それぞれ解説します。
折れ線グラフはデータの変化を可視化するのに適した手法です。時間の経過とともに変化するデータに適しています。複数のデータを色や形で区別することで、それぞれが意味するデータの情報がすぐに分かり、比較分析が容易になります。具体的な使用例は以下の通りです。
面グラフは、折れ線グラフと似ており、定量データを可視化します。グラフの折れ線や軸で表現されている領域に色を付けることで、データの増減だけでなく、総量も表せます。
そのため、電力量や新規定期購買者といった、指標の変動を示すのに適しているでしょう。面グラフはあまり馴染みありませんが、全体の総量も可視化できるため、有効な表現方法と言えます。
棒グラフは、データの比較と理解を簡単に表現する効果的なツールです。同じ基準を持つ複数のデータを1つの形で比較するため、視覚的に全体のデータを理解できます。
事業所の売り上げや各教科の平均点など、連続性のないデータを比較する際に最適です。棒グラフで高さを表すデータは、カテゴリーごとの量や頻度を表しています。例えば営業成績がもっとも高い人と、低い人では契約までに至った人数が違うと判断できるでしょう。
棒グラフは情報を直感的で視覚的に有効な形で提示するため、複数のデータを比較する際に有効的です。
円グラフは、それぞれのデータが全体に占める割合を視覚的に示すのに適したグラフです。全体のなかでも各部分がどのくらいの比率を持つかを表します。
例えば、年代別の割合や市場のシェア、アンケート結果など、さまざまな情報を分かりやすく伝えられます。つまり、円グラフはデータの各部分が、全体でどのくらい占めるかを明確にするために効果的なツールです。
散布図は、2つの量的データの相関関係を視覚的に表現するために用いられるグラフィックツールです。例えば、年齢と年収の関係や身長と体重の相関関係を示すことができます。しかし、散布図は関係性の存在を示すだけで、因果関係を意味するわけではないので、理解しておきましょう。
また、バブルチャートは3つの関係性を1つのグラフで表現したものです。散布図が2つの量的データを表しているのに加えて、バブルの大きさで3つ目のデータを示します。例えば、X軸に商品の売上額、Y軸に商品の販売数を配置し、バブルの大きさで市場シェアのデータを表すことができます。
3Dグラフは立体的なグラフの一種です。棒グラフや円グラフを立体的にするだけでなく、全体を回転させたり視点を変えたりすることも可能です。例えば、天気の情報で降水量を表すことにも利用されています。
3Dグラフは視覚的な印象を強く与えるためだけに活用されることも多いです。そのため、2Dで十分に情報を表現できる場合は、必ずしも3Dグラフを使う必要はありません。
ゲージチャートは、特定の数値データをゲージ（測定間隔）やメモリに表示することで、データの許容範囲内にあるかどうかを一目で確認できるツールです。
例えば、赤色や黄色、青色などの色分けされたゲージにより、現在のデータ値を素早く評価できます。使用例としては、自動車の速度計に使用されることが多いです。
ヒートマップとは、数値の強弱を色で判別するグラフです。例えば、時間経過による変化を可視化する時に使われます。Webページでユーザーの視線がどこに集まるのかを色で示し、どのコンテンツが注目されているかを明らかにできます。
コンテンツに注目された部分を確認できれば、ユーザーが求めている情報が明確になり対策できるでしょう。
ツリーマップとは、長方形の面積と色を用いて階層構造のデータを視覚化するグラフです。各データのサイズは長方形の面積にして、属性は色で表現されます。ツリーマップは情報をコンパクトにまとめられ、限られた空間でも分かりやすく表現できます。
今まで紹介してきたグラフ以外にも以下のようなものがあります。
グラフのカスタマイズは、これまでに説明したグラフ以外の表現も可能です。しかし、視覚的に分かりやすいグラフは「分かりやすさ」「情報の取得スピード」などが求められます。
ユーザーに情報を効果的に伝えることができるグラフを選択することが大切です。例えば、情報が一目で分かるグラフや、直感的に理解できるグラフが望ましいでしょう。
本記事では、データビジュアライゼーションの基礎やメリット・デメリット、ツールを紹介しました。
データビジュアライゼーションを活用することで、大量のデータを瞬時に理解できたり、ユーザーに価値を提供できたりします。また、視覚的に分かりやすいと改善や対策といった次の行動に素早く移ることができます。
このように、ビジネスにおいてデータビジュアライゼーションは重要ですので、日頃からデータに触れ、スキルを身に付けていきましょう。もちろん、「データのじかん」にはデータに関する記事が数多く揃っていますので、ぜひ他の記事もチェックしてみてください。
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