データ可視化

データ可視化

ビッグデータ時代の現代では、様々なデータが世に出回っており、あらゆるものがデータ化されています。数あるデータを有効活用していくには、データ可視化が欠かせません。

ただ、「データ可視化ってそもそもどういう意味?」「どうやってデータ可視化をするのが効果的なの?」そういった疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか?

そこで今回はそういった方へ向けて、ビジネスにおいて必要なデータの可視化について詳しく解説していきます。

データマネジメントを導入しようとしている人は、この記事を参考にして、データ可視化の手順や効果的な方法を学んでください。

データ可視化とは

データ可視化とは

データ可視化とは、データを直観的に見やすくすることです。例としては、月別の売上をExcelに入力して見やすい表形式にしたり、グラフ化(図形化:折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ)して、異なる差を表現(傾き、長さ、高さ、大きさ、色、色の濃淡)したりすることが挙げられます。

また、可視化に似た言葉に「見える化」があります。「見える化」はいつでも見える状態にすることを指します。例としては、新幹線ホームの時刻表など、人の「見たい見たくない」という思いに関係なく見えるものが挙げられます。

見える化は元々、トヨタ自動車が使用した表現方法の1つといわれています。工場での生産ラインで異常事態が発生した際に対応できるように、「見える化」という方法で従業員同士が情報共有できるようにしたのが始まりです。

「見える化」は常に見えるようにすること、「可視化」は見たいときに見えること、と区別しておくと良いでしょう。

データ可視化のターゲット

データ可視化のターゲット

データ可視化を利用する際には、「誰が何のために見る」のかを明確にする必要があります。なぜなら、データ可視化を導入した際に注目を集めたとしても、使用する人の役に立つものでなければ飽きられてしまうからです。

見た目の凝ったグラフで表現したり、グラフを一画面に集めてダッシュボード化したりすると、一見画期的な変化のようにも見えます。しかし、インパクト重視のデータ可視化は、公開から時間が経ってしまうと誰も活用しなくなるでしょう。

データ可視化のターゲットを明確にする際の具体的な方法は、以下のような例が挙げられます。

  • 情報の種類によってテキスト・Excelを使い分ける
  • 情報を活用する現場に合わせて個別に加工する
  • 施設監視(工場のライン、高速道路、コールセンター)では赤色灯や音を利用する

また、データの可視化を行う際には、上司やクライアントのアドバイスを元に、ニーズを明確にしておくことも重要です。ターゲットのニーズ把握を行うことで、表現方法や提示の流れを明確にすることができるでしょう。

データ可視化の内容

データ可視化の内容

データ可視化のターゲットが決まったら、可視化するデータ内容を確認します。具体的には、そのデータが「いつのものなのか」「データのソースはどこなのか」「いくつのデータから作成されたのか」を明確にしておく必要があります。

また、データ可視化の的確な手段・方法も選択しなくてはなりません。例えば、ターゲットが専門家の場合は、高い知識や専門用語でデータで情報提示を行う必要があります。一方、一般人をターゲットとする場合は、理解しやすいデータで提示した方が良いでしょう。

データ可視化の方法

データ可視化の方法

実際に、データ可視化の作業を行うためには、「データ可視化のツール」と「データ可視化の手法」を選択する必要があります。

データ可視化の選び方

データ可視化のツールには、主に以下のようなものが挙げられます。

Excel 表計算ソフト。入力した数値をもとに、セル同士で計算をさせたり、表やグラフを作成したりする。
Tableau、QlikView、MotionBoard BI(Business Intelligence)ツール。データを分析・結果を表示して、意思決定に役立てる。
CrystalReport、FineReport、風神レポート 帳票ツール。帳票の設計や帳票出力の工程の効率を上げ、思い通りの帳票出力を支援する。

これら、どのツールを使用するかは、「データ収集(インプット)」「データ整備/加工(分析)」「ビジュアライズ(アウトプット)」などの機能の必要性を考慮しながら決めます。ただし、いずれのツールにもビジュアライズ(アウトプット)機能は搭載されています。

データ可視化の基本手法

データ可視化ツールを選択したら、そのツールで具体的にデータを可視化します。データ可視化の基本的な手法は、以下の4つです。

手法1 グラフやチャートよるデータの可視化

1つ目は、グラフやチャートでデータ可視化を行う手法です。図形の長さや大きさ、高さ、面積を用いて、いくつかの異なる指標に対応した数値・差数を表します。

図形(グラフ)でデータを可視化する際には、数式を用いて図形の大きさ・長さや、異なる指標に応じた比率を正確に計算することが重要です。使用頻度の高いチャートやグラフには、円グラフや折れ線グラフ、棒グラフなどがあります。

手法2 色によるデータの可視化

2つ目は、色によって可視化を行う手法です。色によるデータ可視化では、データの強弱を直感的に示すことができるため、データの密度を明確にしたり、重要な箇所に注意喚起したりすることが可能となります。

WEBサイトなどの改善に利用される「ヒートマップ」は、ユーザーのマウスの動きを色によって記録・表現するツールです。ヒートマップ上にマウスの動きを色の違いで表示させることで、ユーザの思考回路を可視化することに成功しています。

手法3 画像よるデータの可視化

3つ目は、画像を利用してデータを可視化する手法です。画像はユーザの目に入りやすく、データを直感的に理解することを助けます。特に、男女別にデータを分析したい場合などに、性別を示すアイコン画像などを使用するとわかりやすいでしょう。

数値が高い箇所には大きめの画像を使用すると、他の数値よりも目立たせることができるという効果に期待ができます。また、グラフィックな表現をすることで、データ間の関連性を一目でわかるようすることも可能です。

手法4 地図によるデータの可視化

4つ目は、地図によってデータを可視化する手法です。地図を活用すれば、国や地域別データの可視化を行うことができます。地図上にデータが表示されるので、位置情報を利用したデータの分析も可能です。

この方法のメリットは、ユーザ全体のデータを把握できるということの他に、位置をダイレクトに探し出し、地域別の細かいデータを閲覧できることが挙げられます。

データ可視化のメリット

データ可視化のメリット

数値だけでは確認することが難しい事象をグラフや図形、表などに表すことでどんなメリットがあるのでしょうか?具体的には下記のようなメリットが挙げられます。

データから気付きを得る

データ可視化によって、企業経営を行っていく上で重要な気付きを得れます。

需要予測が行える

データ可視化を行うことで、新製品がどの市場でどれほど需要があるのかといった未来予測をすることが出来ます。なぜなら、企業が過去に販売してきた様々なデータを連携させることで、製品の販売傾向が見えてくるからです。需要の予測は、ビジネスにおいて非常に価値のあるものです。

顧客ニーズを把握できる

データの可視化は、顧客のニーズを把握する上で高い効果があります。なぜなら、データを可視化することで、顧客や企業の関係性まで一貫して分析でき、どの部分に需要があるのか把握しやすいからです。顧客ニーズを把握しておくことで、新しい事業戦略を立てれます。

新たな分析への応用

データ可視化によって得た発見は、新たな分析に応用できます。可視化されたデータ同士の関係性に加えて、それ以上に必要なデータや分析方法に着目できるからです。重要性の高いデータを収集してアルゴリズムにかけることで、今後変化する需要や売上予測も可能になるでしょう。

データ可視化は、ビジネスのカギとなる未来予測に繋がっているのです。

属人的なスキルを解消できる

データ可視化ツールの導入や、データ可視化の手法を身につけることで、属人的なスキルの解消に繫がります。

なぜなら、グラフや図形、表などでデータを可視化することで、どんな人も平等に情報を引き出せるからです。

専門スキルを持たない素人でも分析を行うことができるため、属人的スキルへの依存度は低下するでしょう。

共有がしやすい

データが可視化されていれば、データを共有しやすくなります。

なぜなら、可視化されたデータは理解しやすく、お互いに共通の認識を持ちやすいからです。

数字や文字だけが並んでいるようなデータからだと、人によっては変化や傾向に気づくことが難しい一方、データ可視化では理解に差が出にくいので、情報共有が容易になります。

意思決定を早める

データ可視化は意思決定スピードを早めることにも通じます。データ可視化によって情報共有がしやすくなることは、すでに上記で触れました。

可視化されたデータから、各人が共通の気付きや認識を容易に持つことができれば、直面している課題に対して迅速に対応することが可能となり、各人が素早く意思決定することができるでしょう。

データ可視化の注意点

データ可視化の注意点

データ可視化を行う上では、注意すべき点が3つあります。ここで紹介する3つのポイントを押さえて、効果的にデータ可視化を行うようにしましょう。

ターゲットのニーズと目的に合わせて作成する

ターゲットのニーズに応じて、どんな目的でデータの可視化を行うのか決めることは非常に重要になります。なぜなら、どの部分が重要なのか不明確なままデータの可視化を行っても、ターゲットに必要な情報を提供することは難しいからです。

対策として、ターゲットが最も興味のあることに軸を絞って、データの分析や収集をすることが挙げられます。データの可視化以前に、上司やクライアントと話し合い、どんなニーズがあるのか調査しておきましょう。

データの意味を深く理解する

データの意味を深く理解していないまま、データの可視化を行っても、ターゲットのニーズに合うデータの可視化を行うことはできません。なぜなら、データ同士の関連性を掴むことができないと、対になる指標間の分析を行うことが難しいからです。

具体的には、グラフや図形が意味する数値を理解して、ユーザーに役立つデータを抽出して可視化することが必要となります。誰でも情報化にアクセスできるビッグデータの時代では、データ同士の繫がりの意味を深く理解することが重要になります。

ストーリーテリングをする 

ストーリーテリングとは、物語として情報を相手に伝えることを指します。データの可視化は、そのストーリーテリングにとって重要なツールです。

データを情報として伝えるだけでなく、物語として提示することでターゲットにより強い印象を与えることができます。具体的には、データを図形や表、多様な色に変換し、ターゲットへのメッセージの印象や共感度合いを強くしましょう。

データ可視化に役立つツール「データ整備サービス」

データ整備、レポート

ここでは、日本ソフト開発株式会社が提供する「データ整備サービス」の概要について解説していきます。

データ整備サービスの3つの特徴

データ整備サービスには、3つの大きな特徴があります。

①定額料金

データ整備サービスでは、データ件数に関わらず一定の料金でサービスをご利用いただけます。

②最短2日

データ整備サービスはスピード感を大切にしており、短期間(最短2日)でデータ内容確認・データ整備を実施いたします。

③分かりやすく

データ内容の確認とデータ整備を繰り返し行うことで、データを分かりやすい情報にまとめます。

データ整備サービスの詳細

データ整備サービスでは「データ確認」と「データ整備」を繰り返し、データ活用の課題解決をお手伝いいたします。

データ整備のStep1 データ確認

CSVファイルとテーブル編集仕様をお預かりし、データ確認レポートを短期間(最短2日)で作成いたします。

テーブル編集仕様の作成をお客様で行うことが難しい場合は、弊社にて作成サポートも行っていますのでご安心ください。

データ整備のStep2 データ整備

いただいたテーブル編集仕様を元に、お預かりしているCSVファイルを整備・加工して、短期間(最短4日)でCSVファイルをお返しいたします。

データ整備のStep3 データ再確認

データ整備が終わった後のCSVファイルがテーブル編集仕様に沿ったデータであることを、データ確認レポートによって確認いたします。

もしER図をいただくことができれば、テーブル間整合性レポートの作成も合わせていたします。

データ整備サービスで企業のお悩み解決

データ整備サービスをご利用になることで、企業が持つ以下のようなお悩みを解決することができます。

デジタルトランスフォーメーション(DX)関連のお悩み

「デジタルトランスフォーメーションを進めるために今あるデータの内容を確認しているが、データ量、データ数が多くて、手に負えない」

AI関連のお悩み

「AI用の機械学習(学習データ、適用データ、テストデータ)データ整備を複数人で作成しているが、品質にばらつきがあり、AIで思うような結果が得られない」

データ移行時のお悩み

「ERPシステムをクラウドサービスに移行したいが、データ移行費が高い」

「汎用機からオープン系へのマイグレーションに伴うデータ移行の工数を削減したい」

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