なぜ、いまデータ可
視化なのか?

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昨今では、増え続ける膨大なデータをビジネスにとっていかに活用するかは重要なテーマといえます。データは、人が理解することで初めて価値を持つものです。そのためにはまず、データを目に見えて分かる形にする(データの可視化)が必要です。データの可視化は、数値情報だけでは認識しにくい現象や関係性をひと目で分かる形(グラフ・チャート・表・画像)に表すこと。データの「見える化」や「ビジュアライゼーション」とも呼ばれます。近年、表計算シートや BI(ビジネスインテリジェンス)が進化する中、「データを可視化する」とは具体的にどのようなことでしょうか?データを可視化すればどんな良いことがあるのでしょうか。
今回、「データの可視化」をうまく活用するためのポイントを整理します。

データ可視化の構成要素

人間の脳に入る視覚のインパクトは強く、文字や数字だけの場合よりも何倍も長く記憶し続けることになります。また、人間が無意識に周囲を比較して捉える視覚の前注意的処理と呼ばれるものがありますが、データの可視化を構成する色や形、空間的位置、動きは目と脳が把握するのには0.5秒もかからないといわれています。

こうした人間の持つ特性を理解することでさまざまな「データの可視化」が実現できます。最近のデータ可視化は、従来の静的なものも多くありますが、不確実性や、不明瞭なデータが表現するインタラクティブ化も進んできています。
それでは、データの可視化、ビジュアライゼーションはどのような要素で構成されるのでしょうか。

色彩

人間の視覚情報のうち80%が色彩情報だといわれています。色彩はその特性を活かせばさまざまな印象を与えます。遠くても目立つ色やコントラストの強い色を組み合わせれば視認性を高めることができます。データ項目の分類に応じて色分けしたり、数値属性を色相や明度に対応させたりします。

サイズ

データ項目が持つ数値属性をグラフィック項目の大きさに対応させます。散布図(後述)などのバブルチャートはバブルのサイズでバリエーションを表現しています。

関連 (関連性)

ビジュアル分析において重要なデータの関連は、グラフィック項目を隣接させたり、線で結合したりすることによって関連性を表現します。この関連の可視化例としては、ネットワーク図によく見られます。

シンボル

データ項目をその特徴を示すアイコンや記号によって表現します。例えば、データをシンボル表示しラベルを追加するなどでマップレイアウトを設計するなども行われています。

座標

座標は幾何学で点の位置を指定するために与えられる数の組み合わせです。データ項目が持つ数値属性を直交座標や極座標に対応させて画面上に配置します。また、最近は、jpeg 画像のEx if情報を取得することで座標情報を可視化する技術も紹介されています。

時系列による可視化

時系列による可視化は最も重要かつベーシックなデータビジュアライゼーションで、データやパフォーマンスを一定期間にわたって追跡した結果を視覚化することです。経時的な変化を表すため分析において重要になります。時系列によるデータ可視化の種類はさまざまありますが、以下のようなグラフで表現されます。

折れ線グラフ

折れ線グラフは散布図の一種で、プロットされた点を直線でつないで連続データを表示します。トレンドや累積、減少、変化などの表示に使われます。

円グラフ

円グラフは円全体を100%とし、その中に占める構成比を扇型で表したものです。データの内訳を簡単に理解することでき、視覚的に優れた表現方法です。

面積グラフ

面積グラフは円や正方形で表すグラフで、数量の大きさを面積で捉えます。全体の合計値が重要ではなく、部分が全体に対する割合を示す時に使われます。

棒グラフ

棒グラフはグラフの中でも最も多く使われているもので、データの時系列的な変化や、さまざまなデータの比較、部分と全体の関係を表現します。

散布図

散布図は縦軸と横軸にそれぞれ比べるデータの量が当てはまるところに点を打って示す、プロットしたもののことです。分布図ともいいます。

バブル図

バブルチャートは散布図を構成するデータに加えて、それに関係するもう一つの量的なデータを加え、円の大きさで表すグラフです。

ヒートマップ

ヒートマップは2次元データの個々の値を色や濃淡で表現した可視化グラフの一種です。簡単な地図のアウトラインに使用されることがあります。

相関図

相関図は数学で二つの量の間の相関関係を表す図です。二つの量を縦軸と横軸にとり対応する量を座標上に点で表します。散布図とバブルチャートを使用して効果的に相関関係を理解できるようにします。

ジオマッピング

ジオマップでは地理座標 (緯度と経度) を含むデータを視覚化します。座標を使用すると、視覚的データ要素はマップグラフ上により正確に配置されます。地理的、地域ごとのデータセットの比較や区分化に必要な場合に便利なコロプレス(影付きマップや色分けマップ)になります。

データビジュアライゼーションの
メリット

01

数字だけではわかりづらい
データをすぐに認識できる

02

視覚化されたデータを見て
誰もが共通の認識を持つこ
とができる

03

蓄積データの可視化によって課題が
明確になり、何をすべきかすばやく
検討しやすくなる

リアルタイムビジネスにおけるデータ可視化ツール

ビジネスにおける迅速な意思決定は、データ可視化ツール、BIツールを使って利害関係者に必要な情報を正確に提供することで促進されます。実装されたダッシュボードは重要なKPIの測定と追跡のためのデータ可視化を照合し、利用可能な最新のデータを提供することで有効性が示されます。ダッシュボードはBIにおけるレポート機能のひとつで、加工されたデータをグラフィカルに表示することで経営状態が可視化され、迅速な意思決定をもたらします。可視化ツールは「ダッシュボード」ともよばれ、企業の経営者やマネジメント層が経営判断に利用することから、企業ダッシュボードや経営ダッシュボード、マネジメントダッシュボード、デジタルダッシュボードなどともよばれます。
ビジネスに適したデータ可視化は、

ユーザーのタイプ

01

ユーザーが求めている
詳細度

02

ユーザーの使用頻度
に基づいて選択できます

03

データ可視化にはさまざまな分野や業界に固有の用途があります。以下に一例を紹介します。

職種別に見るビジネ
スユースケース

経理

詳細な財務データの列挙と表示により、組織のパフォーマンスを効果的に追跡・予測したり、不確実性への準備が行えます。データの準備時間を大幅に短縮できるため、他の価値の高い活動に時間を有効活用できます。詳細は、財務データの可視化をご覧ください

マーケティング

データを可視化することで、エンゲージメントやコンバージョン率など、マーケティング施策から得られる影響や効果を追跡し、洞察を得やすくなります。また、関係者に簡単に最新情報を共有でき、共通の認識を持つことができます。詳細は、マーケティングデータの可視化をご覧ください。

営業

さまざまなツールやソースから集約して可視化したデータは、異なるチャネルにおける有効性の評価や、より大きな営業目標を達成するために役立ちます。詳細は、営業データの可視化をご覧ください。

可視化ツールを上手に活用するために

データ可視化ツールは、ビジネスの生産性向上のためあらゆる業種で活用され始めています。ビッグデータ時代においては、企業がエキスパートに頼らず、レポート集計を自動化し、より早くかんたんに分析できるデータ可視化ツールは必須のアイテムともいえます。しかし、可視化ツールを導入すれば、誰もが上記でご説明したような業務を実施できるかといえば、必ずしもそうとはいいきれない部分もあるでしょう。
まず、大切なことは「誰が何のために可視化したデータを見るのか?」「どんなことを実現したいのか?」を明確にする必要があります。そのうえで、組織にとって最適なデータ可視化ツールを導入する必要があるといえます。まずは、実際のダッシュボードに触れてみて、自分たちでどこまでやるのか?どんなことが実現できそうかを知ることも大切です。

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また、データ可視化ツールの有効性は、豊富なデータ可視化機能を備えているかどうかによって左右されます。多機能なデータ可視化ツールを使えばさまざまな切り口でデータ分析が進み、より有効性の高い改善策を発見することができます。

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