データ可視化とは
データ可視化とは、数値データだけでは確認しにくい現象や事象を、グラフ・図・表などの目に見える形で表現し、直感的に理解しやすくするプロセスです。この技術を活用することで、データの傾向やパターン、異常などを迅速に識別できます。
例えば、時間の経過にともなう売上の変化を折れ線グラフで示すことにより、ピーク時や低迷期をひと目で把握できます。また、異なる製品カテゴリの売上比較を円グラフで示すことで、どのカテゴリが業績に貢献しているかがわかりやすくなるでしょう。
このように、データの可視化はビジネス戦略の策定や意思決定を支援する重要な手段なのです。
データ可視化の必要性
データ可視化の必要性は、情報過多の現代社会において特に顕著です。データの量が爆発的に増加するなかで、大量のデータから有用な情報を迅速かつ正確に抽出することは、ますます困難になっています。
このような現状のなか、データの可視化は多すぎる情報に対する効果的な解決策を提供します。例えば、多岐にもわたる顧客データを視覚化することで、購買パターンや嗜好の変化を捉え、マーケティング戦略を最適化できるでしょう。
このようにデータ可視化は、情報をより理解しやすく、記憶に残りやすい形に変換することで、データドリブンな意思決定をサポートするのです。
データ可視化の目的・メリット
データ可視化をする目的やメリットは、どこにあるのでしょうか。
意思決定の迅速化
企業に蓄積されたデータをわかりやすく表現することで、改善点の把握が容易になり、意思決定を迅速に行えます。複数の事象を比較検証しやすいため、問題の原因を正確に特定可能です。
例えば月の売上が減った場合、その原因として「広告の運用が悪かった」「競合商品が優れていた」「天候の影響」など、さまざまなパターンが想像できるでしょう。
関連するデータを並べて可視化することにより真の原因を把握できれば、解決する施策の提案・実施もスムーズになります。それだけでなく、売上に影響する新たな要因や問題点の発見も可能です。
属人的なスキルの解消
一般的によく使われるグラフ・図・表などを利用するため、誰もが同じように情報を引き出せます。データ分析に専門的な知識と経験がいらないため、属人的なスキルへの依存の解消に効果的です。最近は自動でデータ可視化できる製品も販売されており、素人でもデータ分析が可能です。
分析結果から得られるノウハウを一般化すれば、業務の引継ぎもスムーズに行えるでしょう。
新たな分析への応用
データの可視化による発見が、新たな分析につながります。可視化したデータ同士の関係だけでなく、さらに必要となるデータや最適な分析方法にも気づけます。こうして重要性がわかったデータを集め機械学習にかけることで、例えば需要や売上の予測も可能となるでしょう。可視化による気づきは、AIによるデータ分析を有効にする前提にもなるわけです。
データの可視化は未来予測を可能にし、企業の将来的な成長をサポートします。
課題や組織の現状に対する意識共有
データを可視化することで、組織内の課題や現状が明確になり、共有意識を育むのに役立ちます。可視化されたデータは、チームメンバーやステークホルダー間でのコミュニケーションを促進し、共通の理解を築けるでしょう。
例えば、売上目標達成度をダッシュボードで共有することで、チーム全体が目標に対する進捗状況をリアルタイムで把握し、必要な対策を実行可能です。
エンゲージメントの促進
データの可視化は、データを見る人のエンゲージメントを促進する側面もあるでしょう。ただ単調に並んでいるデータよりも、色彩豊かなグラフやインタラクティブなダッシュボードは、視聴者の注意を引き、より深い関心を喚起します。
データを見やすく整え可視化することで、データとその分析結果に対する意識と理解が深まり、情報にもとづいたアクションを起こしやすくなるでしょう。
このように、データの可視化は単に情報を「見せる」こと以上の価値を提供するのです。
データ可視化を行う手法・方法
データ可視化は、どのように行えばよいのでしょうか。
グラフやチャートの活用
図形の大きさを変えたり、画像を使ったりして、視覚的にわかりやすく表現します。例えば男女別のデータ分析には、男女を示すアイコンの使用がおすすめです。数値が一番大きい部分は大きめの図形を用い、ほかの数値より目立たせましょう。データ同士の関連性が一目でわかるように、グラフィカルに表現することが大切です。
BIツールを活用すれば、ワンタッチで簡単にデータ可視化を行えます。時間と労力を抑えたいなら検討してもよいでしょう。BIツールについて詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
ヒートマップの活用
ヒートマップは、データを可視化するために数値データの強弱を色の違いで表現する方法です。例えばWebサイト解析では、マウスのログをヒートマップ化して、人気のあるコンテンツや広告を可視化できます。ユーザーの行動履歴に応じて、Webサイトを効率的に分析・改善したいときにおすすめです。
色が濃い部分を中心に定期的に改善していけば、Webサイトをユーザーニーズに即した媒体として最適化できます。
地図の活用
地図を活用すると、国や地域別にデータ可視化を行えます。地図上にデータが表示されるため、位置情報を用いたデータ分析が可能です。例えば道路交通情報をGPSで解析すれば、地域別の交通量情報を正確に把握できます。急ブレーキが踏まれた箇所を特定すれば、交通事故の発生しやすい場所や時間の予測も可能です。またスマホのGPSから人の動きを可視化し、帰宅困難者への支援策を打ち出すこともあります。
ニューヨーク市では、タクシーの乗降車時間や場所、運転時間や乗客数などを可視化し、最適な配車を行った例もあるそうです。
データストーリーテリング
データストーリーテリングは、データを通じて物語を語るアプローチであり、複雑な情報をわかりやすく伝えるのに役立ちます。この手法では、視覚的要素を効果的に組みあわせることで、データの背後にあるストーリーを強調し、視聴者の関心を引きつけます。例えば、企業の年次報告書において、グラフやチャートを使って達成した目標や直面した挑戦を示すことで、株主や関係者に対して影響力のあるメッセージを伝えられるでしょう。
データストーリーテリングは、教育、ジャーナリズム、マーケティングなど、多様な分野で利用されています。
データ可視化を行う際のポイント
データ可視化を行うには、どのようなことに注意すればよいのでしょうか。
閲覧者のニーズにあわせて作成する
どのようなデータをどういった目的で可視化するのか、閲覧者のニーズに応じて決めます。需要がわからない状態で可視化を行っても、必要な情報は提供できません。対象が一番興味をもっていることを念頭に、データを収集・分析することが大切です。
データ可視化を行う際はまず、上司やクライアントに相談し、ニーズを的確に把握しましょう。データを収集できたら、表現方法や提示の流れを決めます。例えばカラフルな色・図形・チャートを使い、物語形式でデータを可視化すれば、記憶に残りやすいプレゼンができるでしょう。
データの意味を深く理解する
データの意味がわからないと、対象と目的にあった可視化を行えません。データ間の関連性が掴めず、異なる指標間の分析もできないでしょう。「この数値はどんな意味をもつのか」がわかって初めて、本当に役に立つ情報を見つけて可視化できます。特にビッグデータは情報が膨大なため、データ間の意味を理解することがたいへん重要です。
データ可視化を行い、改善点を明らかにしよう
データ可視化は、数値のままでは掴みにくい現象や事象を、グラフ・図・表などで表現します。可視化によって期待できる効果は、以下のとおりです。
- ●意思決定の迅速化
- ●属人的スキルへの依存を解消
- ●新たなニーズの発見
一般的にはグラフやチャート・ヒートマップ・地図などを活用して行います。また、閲覧者のニーズを明確にし、データの意味を深く理解することも大切です。データ可視化を行い、課題や改善点を明らかにしましょう。
