レポートに最適なデータビジュアライゼーションを選択する方法

データビジュアライゼーションには、複雑なデータを伝えるための視覚的な情報が含まれています。グラフやチャートのようなグラフィック要素がデータを簡素化することで、より多くの人々がダッシュボードやレポートに組み込まれたインサイトを理解することができます。企業はデータビジュアライゼーションを使用することで、ビッグデータ内のパターンや傾向を見つけ強調して表示することができます。現在では利用可能なデータビジュアライゼーションの例として、グラフ、マップ、プロットなどがあり、ユーザーが簡単にデータを理解するサポートをします。

データビジュアライゼーションのベストプラクティスは幅広い事例に対応します。教員がデータビジュアライゼーションを使用して結果を表示する教育現場から、経営陣が関係者と情報を文脈化するために使用するビジネスの現場など、現在ではデータビジュアライゼーションのアプリケーションが複数あります。本ブログでは、自社に最適なツールを選択するための準備に役立つ情報を紹介します。

最高のデータビジュアライゼーションツールを選択する方法

現代のように急速に成長するビッグデータの世界では、情報の構造化と可視化の方法も急速に進化しています。最近では、デジタル端末上での人間のあらゆる行動がデータと何らかの関係があります。スマートフォンを使用するにしても、ソーシャルメディアを閲覧するにしても、ビジネスにおけるデータ使用だけでなく、日常生活でデータを使う機会が増えてきました。

現在では、よりインタラクティブなグラフやマップを使用することで、関連するイベント間の相関関係を明らかにしたり、データのパターンを解読して、今後の傾向を予測したりすることができます。データビジュアライゼーションツールは、エンドユーザーとのリアルタイムでの情報のコミュニケーションを改善するために、これらのタイプのビジュアライゼーションを用いてデータをグラフィカルに表現する上で不可欠です。

データビジュアライゼーションは、経営陣のコミュニケーションや意思決定において、非常に重要になります。ビジネスインテリジェンスにおいて、データビジュアライゼーションツールは、ビジネスパフォーマンスを向上させるためのデータを分析し、共有して、それに基づきアクションを起こす意思決定者を支援するコアになります。その影響をより詳細に理解するには、以下のリンクをご参照ください。

より詳細な情報はこちら: ビジネスインテリジェンスにおけるデータビジュアライゼーションとその重要性

データビジュアライゼーションのタイプ

既存のビジネスやダッシュボードに適切なインタラクティブなビジュアライゼーションソリューションを選択するには、ビジネスインテリジェンス (BI) ソリューションで現在利用可能なデータビジュアライゼーションのタイプの例をその事例とともに理解しなくてはいけません。以下では、最も一般的なデータビジュアライゼーションの例をいくつか紹介します。

線グラフ

線グラフはデータビジュアライゼーションの基本的な手法です。これは、連続するデータセット内の関係性を示すために使用することで、時間経過に伴う傾向や変化を明らかにするのに役立ちます。

これがデータビジュアライゼーションとして役立つのはどのような場合でしょうか。棒グラフで表すには大きすぎるデータや、時間経過とともに変化する傾向がある連続したデータセットの場合には、線グラフの使用が適しています。また、正確な値ではなく、傾向を表示する場合にも使用できます。

棒グラフ

棒グラフは、異なるアイテムを比較する場合に使用します。棒グラフは水平方向にも垂直方向にも作成することが可能です。

棒グラフは、様々なカテゴリーの比較的大きなデータセットの一部を比較するのに役立ちます。また、データセット内で正と負の値を示す場合にも便利です。グラフ内のバーの数は最大でも10程度に絞るのが良いでしょう。

エリアグラフ

エリアグラフは線グラフと類似していますが、若干の違いがあります。これは、データセット全体の時間的変化や連続性を示します。

このタイプのグラフは、時間経過に伴うデータ量を示す場合に最適です。同様に、一部分と全体の関係性を示す場合にも役立ちますが、離散データには適していません。

散布図

散布図は、グラフに複数のデータポイントをプロットすることで、2つの変数間の関係性を示すのに役立ちます。これには、X-Y軸上にいくつかの点を配置します。

このタイプのグラフは、複数のデータポイントの2つの変数間の潜在的な関係性を明らかにしたい場合に有効です。

バブルグラフ

バブルグラフ (バブルプロット) は、3つの数値変数を比較します。バブルグラフの各点はデータポイントを表し、水平、垂直、および点のサイズは変数の値を示します。

バブルグラフを使用することで、互いに独立している変数を比較したり、分布や関係性を示したりすることができます。ただし、データセットが限られている場合は、ダッシュボードでのバブルグラフの使用は推奨されません。

データビジュアライゼーション作成時の4つの主な考慮点

以下の項目では、顧客や同僚、製品ユーザーや経営陣などが使用するインタラクティブなデータビジュアライゼーションを作成する際に重要な4つの要素について紹介します。

1.　ユーザーが実行したいタスクを理解する

まず、手元にあるデータを使用して、どのようなストーリーを伝えたいのか理解しなくてはいけません。実際のところ、最初に思いつく疑問は、データ収集の理由です。データが数字で表現されたストーリーであることは明白ですが、このようなデータを収集するための明白な目的が必要です。それは傾向を特定したり、異なるオプションを比較したり、分布を示したり、複数の値セット間の相関関係を観察したりするためだったりするでしょう。データの背景や何を示したいのかを把握している場合は、使用するグラフのタイプを容易に決めることができます。Yellowfinでは、以下のような視覚的ガイドを提供しています。

2.　データのサイズと複雑さを特定する

いくつかのグラフは膨大なデータセットに適していないことが明白なため、データのサイズや複雑さにより、選ぶべきグラフのタイプは自然と決まります。例えば、ビッグデータを表現する場合、それを達成できるグラフの選択肢から選ばなくてはいけません。散布図は大きなデータセットに適していますが、円グラフは限られたデータセットでの使用が理にかなっています。このように、データビジュアライゼーションに関しては、ひとつのグラフがすべてのデータセットに適合するということはありません。

3.　可視化するデータのタイプを評価する

すべてのデータが同じタイプではありません。データの性質には、連続的なもの、記述的なもの、カテゴリー的なもの、定性的なものなど様々です。そのため、データタイプに基づいてグラフタイプを選択することを推奨します。例えば、連続したデータには棒グラフではなく線グラフが適しています。一方で、カテゴリーデータを扱う場合には棒グラフの方が適切でしょう。カテゴリーデータに対して線グラフが適していないことは容易に推測できます。そのため、カテゴリーが離散的で有限である棒グラフを選択することになるでしょう。

4.　データビジュアライゼーションの対象となるユーザーを定義する

ビジュアライゼーションダッシュボードを共有する対象ユーザーを把握します。例えば、株式市場の動向を調査しているとしましょう。ここでは、熟練者向けと株取引を始めたばかりの初心者向けに異なるタイプのグラフを使用します。結局のところ、データビジュアライゼーションの目的は、手元にあるデータを効率的に人々に伝えることです。そのため、対象となるユーザーを念頭においてデータを表現する必要があります。

より詳細な情報はこちら: エンタープライズ向けデータビジュアライゼーションソフトウェアの9つの主要な機能

最適なデータビジュアライゼーションツールはどれか？

残念ながら、多くの社内構築または市場に流通する既存のアナリティクスは、限られたグラフやマップ、魅力的ではないビジュアライゼーションやデザインしか提供しません。さらに、これらのソリューションはデザインのカスタマイズが困難で、アプリケーション内でのホワイトラベル化ができません。

Yellowfinのデータビジュアライゼーション製品は、50種類以上のグラフやチャートを含む、多様なビジュアライゼーションのカスタマイズを提供します。さらに、最先端のグラフを提供し、D3やthree.jsを含むJavaScript グラフライブラリをサポートします。

ホワイトラベル化や既存のアプリとの統合もシンプルで、ロケーションインテリジェンス、つまりマッピング機能の組み込みと、インタラクティブなビジュアライゼーションを構築するためのGoogleマップAPIがサポートされています。そのうえ、初心者とデザイナー双方のための柔軟なデザインキャンバスを備えています。

Yellowfinのインタラクティブなダッシュボードギャラリーをご覧いただくことで、Yellowfinがどのようにして一般的なデータ分析要件に最適なデータビジュアライゼーションソフトウェアソリューションを提供しているのか、ご確認いただけます。

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