データビジュアライゼーションとは？必要な理由・デメリット・具体的な方法やツールなどを一挙に紹介！

データビジュアライゼーションについて知りたい
データビジュアライゼーションが必要な理由について知りたい
データビジュアライゼーションのデメリットや具体的なツールについて知りたい

ビッグデータ時代において、データ分析や可視化を行うことは、ビジネスにおいて競争優位性を獲得するために必要不可欠な要素となってきました。その中でも、データビジュアライゼーションは、膨大なデータをわかりやすく可視化することで、ビジネス上の意思決定を迅速かつ正確に行うことができるため、ますます重要性を増しています。

そこで、今回はデータビジュアライゼーションの概要・必要な理由・デメリットや具体的な方法などを詳しく解説します。これからデータビジュアライゼーションを活用して経営の意思決定のスピードをあげていくためには、必須な内容になっておりますので、ぜひご覧ください。

データビジュアライゼーションとは？

データビジュアライゼーションとは、情報やデータを視覚的に表現することで、理解や分析を容易にする技術です。単純なグラフやチャートから、複雑でインタラクティブなダッシュボードまで、多種多様な手法があります。

データビジュアライゼーションは、大量のデータを迅速に理解し、傾向やパターンを発見するために非常に有効です。また、可視化により、情報を分かりやすく伝えることができるため、説明責任や意思決定のプロセスを改善することができます。

データビジュアライゼーションには、デザインの原則や視覚効果、カラーコーディネーションなどの知識も必要な場合があります。また、ビジュアライゼーションに用いるツールやプログラミング言語の選択も重要です。データビジュアライゼーションを行う際には、データの性質や目的に応じて最適な手法やツールを選択し、正確で効果的な表現を行うことが重要です。

データビジュアライゼーションの種類

ここでは、データビジュアライゼーションの種類について解説します。

• 科学技術の分野で活用されるパターン
• 情報の分野で活用されるパターン

それでは、1つずつ解説します。

科学技術の分野で活用されるパターン

1つ目の科学技術の分野で活用されるパターンとしては、生物学、薬学などの学術的な分野で活用される場合があります。例えば、気温と湿度の関係を示すグラフを作成する際に散布図を用いて2つの変数間の相関を表現するのに用いられます。

複数の化学物質の相互作用を表現する際にネットワーク図を使用して複雑な関係性を表現するのに用いることも科学技術の分野で活用されるパターンに該当します。

これらの手法は、科学技術の分野において、実験結果や調査結果の可視化、シミュレーション結果の分析、複雑なモデルの説明などに活用されています。また、これらの手法を組み合わせて、より複雑なデータの可視化や分析を行うことも可能です。

情報の分野で活用されるパターン

2つ目は、情報の分野で活用されるパターンです。例えば、時系列データの可視化です。時系列データの可視化では、グラフやチャートを用いて、時間の経過に伴うデータの変化を表現することができます。これは株価の変動や気温の推移などの可視化のときに有用です。

また、地理情報の可視化のときにもデータビジュアライゼーションが活用されています。 例えば、国や地域の人口密度や気候の違いを表現するときです。地図上にデータをプロットしたり、地域ごとのデータを色分けしたりすることで、地理的なパターンを表現することができます。

これらの手法を組み合わせることで、より複雑なデータの可視化や分析を行うことができます。情報の分野においても、データビジュアライゼーションは、情報の分析や可視化を容易にし、意思決定のプロセスを改善するために有効な技術となっています。

データビジュアライゼーションが必要な理由

ここでは、データビジュアライゼーションが必要な理由について解説します。

• 大量のデータを理解できるため
• 意思決定を迅速にできるため

それでは、1つずつ解説します。

大量のデータを理解できるため

データビジュアライゼーションが必要な理由の1つ目は、大量のデータを理解できるためです。従来の方法である、テキストでの表現や数値の羅列などでは、大量のデータを処理し理解することは難しいとされてきました。

しかし、データビジュアライゼーションを使用することで、そのような問題を解決することができます。データビジュアライゼーションは、情報やデータをグラフやチャートなどの視覚的な形式で表現することができ、これによって大量のデータを一目で把握することが可能となります。

たとえば、グラフを使用して時間の経過に伴うデータの変化を表現することができます。そのグラフを見るだけで、データの傾向や変化を把握することができます。また、地図上にデータをプロットすることで、地理的なパターンを表現することができます。このように、データビジュアライゼーションは、大量のデータをわかりやすく、簡単に把握することができるため、時間やコストを節約することができ、より効率的な意思決定を可能にします。

意思決定を迅速にできるため

データビジュアライゼーションが必要な理由の2つ目は、意思決定を迅速にできるためです。現代では、ビジネスや政策決定、科学研究などの分野において、膨大な量のデータが蓄積されるようになってきました。このような大量のデータを処理し、意思決定に活用するためには、データを効率的に分析することが必要です。

しかし、テキストや数値の羅列では、大量のデータを処理することは難しく、時間がかかる上に正確な情報を得ることができません。このため、データビジュアライゼーションを用いることで、大量のデータをわかりやすく視覚化することができます。グラフやチャート、地図などの視覚的な表現方法によって、複雑なデータを一目で把握することができます。

データビジュアライゼーションを活用することで、データの傾向やパターンを簡単に把握できるため、意思決定を迅速に行うことができます。ビジネスや政策決定などの分野においては、迅速な意思決定が成功の鍵となることが多いため、データビジュアライゼーションは必要不可欠な技術となっています。

データビジュアライゼーションのデメリット

ここでは、データビジュアライゼーションのデメリットについて解説します。

• ツールを使用する場合はランニングコストがかかる
• 複雑な図形などで表現が難しい場合がある

それでは、1つずつ解説します。

ツールを使用する場合はランニングコストがかかる

データビジュアライゼーションのデメリットの1つ目は、ツールを使用する場合はランニングコストがかかることです。データビジュアライゼーションには、多くのツールが存在します。これらのツールを利用することで、膨大な量のデータを簡単に視覚化することができます。しかし、これらのツールを使用するには、ライセンス料や更新料、技術サポートなど、さまざまなランニングコストが必要となります。

また、データビジュアライゼーションを行うためには、データの整理や処理など、前処理の作業が必要となる場合があります。これらの作業にも時間や人的リソースが必要となり、コストがかかる可能性があります。

ですが、データビジュアライゼーションによって得られる効果を考えると、そのコストは必要な投資と言えるでしょう。

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複雑な図形などで表現が難しい場合がある

データビジュアライゼーションのデメリットの2つ目は、複雑な図形などで表現が難しい場合があることです。データが非常に複雑であったり、相互に関連がある複数のデータを同時に表現する必要がある場合など、適切な図形で表現することが難しい場合があります。

また、データビジュアライゼーションによって表現される図形やグラフは、必ずしも正確な情報を提供するわけではありません。そのため、適切な分析や判断を行うためには、データビジュアライゼーションだけでなく、その裏付けとなるデータや背景知識、判断基準などを持つことが重要です。

データビジュアライゼーションにおいては、表現が難しい場合があるため、注意が必要です。

データビジュアライゼーションの具体的な方法

ここでは、データビジュアライゼーションの具体的な方法について解説します。

• 折れ線グラフ
• 棒グラフ
• 散布図
• 面グラフ
• マップ
• インジケーター

それでは、1つずつ解説します。

折れ線グラフ

データビジュアライゼーションの具体的な方法の1つ目は、折れ線グラフです。折れ線グラフは、データを時系列順に並べて、それらを直線で結んだグラフです。縦軸にはデータの値が、横軸には時間を入れて時系列で傾向を見ることが可能です。折れ線グラフは、データの変化や傾向を簡単に把握することができます。例えば、株価の変動や気温の変化などを折れ線グラフで表現することができます。

棒グラフ

データビジュアライゼーションの具体的な方法の2つ目は、棒グラフです。棒グラフは、データを縦棒や横棒で表現するグラフで、縦軸や横軸にデータの値を表示します。棒グラフは、データの大小や比較を視覚的に把握することができます。例えば、商品の売上高や都道府県別の人口などを棒グラフで表現することができます。

棒グラフの特徴は、データの大きさや比較が容易であることです。また、多数のデータを表現する場合でも、比較がしやすく、傾向を把握することができます。

ただし、棒グラフは、数値の大小を比較することが主な目的であり、傾向を視覚的に把握することが難しい場合があります。

散布図

データビジュアライゼーションの具体的な方法の3つ目は、散布図です。散布図は、2つの変数の関係性を視覚的に表現するために使用されるグラフです。横軸に1つの変数を、縦軸にもう一つの変数を取り、各変数の値を点でプロットします。このようにして、データの傾向や相関関係を視覚的に確認することができます。例えば、身長と体重の関係や、商品の価格と販売数の関係などを表現することができます。

散布図の特徴は、2つの変数の関係性を視覚的に表現することができることです。また、複数のグループのデータを1つのグラフに表現することもできます。そのため、散布図はデータの傾向や相関関係を調べるために、よく使用されます。

ただし、プロットされた点が重なってしまうと、データが見づらくなってしまうことがあります。また、データの分布や傾向を調べる際には、専門的な知識が必要となることもあります。

面グラフ

データビジュアライゼーションの具体的な方法の4つ目は、面グラフです。このグラフでは、x軸は時間やカテゴリ、y軸は数量を表します。そして、複数の線が描かれ、それぞれが異なるカテゴリを表します。各線の下の領域を色分けすることで、そのカテゴリの量を視覚的に表現することができます。また、複数の面グラフを重ね合わせて、さらに多くの情報を比較することができます。例えば、売上高や収益の推移を比較する際に有効です。

マップ

データビジュアライゼーションの具体的な方法の5つ目は、マップです。マップは、地理的な情報を表現するために使用されるデータビジュアライゼーションの方法の1つです。このグラフでは、地図上にポイントやエリア、線などの情報を表示することができます。マップを用いることで、地理的な位置や地域ごとの特徴、統計情報などを視覚的に表現することができます。

また、マップの色分けやサイズ変更、ポイントの形状などを調整することで、情報の傾向やパターンを明確にすることができます。マップは、ビジネスや地理学、社会学、環境学、政治学など、多様な分野で利用されています。

インジケーター

データビジュアライゼーションの具体的な方法の6つ目は、インジケータ―です。インジケーターは、目標達成度や進捗状況など、ある特定の指標を視覚的に表現するデータビジュアライゼーションの方法の1つです。

これは、単純な数値を円やバー、メーターなどの形状で表現することで、情報を簡単に理解できるようにするものです。また、インジケーターは通常、赤、黄、緑の色の組み合わせを使用して、達成率や進捗状況を表現します。たとえば、目標値に対して進捗状況が80％の場合、緑色のバーが80％まで表示されます。

インジケーターは、プロジェクトマネージャーやビジネスマネージャー、エグゼクティブなどが、状況を素早く把握するために利用されます。

データビジュアライゼーションのニーズが高い業界

ここでは、データビジュアライゼーションのニーズが高い業界について解説します。

• 金融業界
• 製造業
• デジタルマーケティング
• デジタルサービス

それでは、1つずつ解説します。

金融業界

データビジュアライゼーションのニーズが高い業界の1つ目は、金融業界です。金融業界は、長い年月をかけて蓄積された多大な量のデータを持ち、その中には顧客の取引履歴や金融商品の市場動向など、ビジネスにとって重要な情報が含まれています。

このような大量のデータを分析し、ビジネス上の意思決定に役立てるために、データビジュアライゼーションが有効です。例えば、顧客の傾向や行動パターンを可視化することで、商品の改善や販売戦略の見直しなどにつなげることができます。また、金融商品の市場動向をグラフ化することで、相場のトレンドや変化を把握し、投資判断に役立てることもできます。

製造業

データビジュアライゼーションのニーズが高い業界の2つ目は、製造業です。製造業では、生産ラインや機器などのセンサーから取得される多くのデータが発生しています。これらのデータは、オペレーションの監視や品質管理、メンテナンス計画などにおいて重要な情報です。しかし、このようなデータは膨大であり、手作業で解析するのは非常に困難です。

データビジュアライゼーションは、製造業におけるこのような問題を解決するために非常に有用です。例えば、生産ラインの稼働率や品質に関するデータを可視化することで、生産ラインの改善やメンテナンス計画の最適化などの意思決定を迅速に行うことができます。また、リアルタイムでデータを可視化することで、問題が発生した場合に迅速に対処することができます。

デジタルマーケティング

データビジュアライゼーションのニーズが高い業界の3つ目は、デジタルマーケティングです。デジタルマーケティングでは、ウェブサイトやSNSのアクセス解析などのデータを基に、広告やコンテンツの効果を最大化するための戦略を立てることが重要です。このような場面では、データビジュアライゼーションを活用することで、膨大なデータをわかりやすく視覚化することができ、より効果的な意思決定をすることが可能になります。

デジタルサービス

データビジュアライゼーションのニーズが高い業界の4つ目は、デジタルサービスです。デジタルサービスの分野では、多くの情報が最初からデジタル化されており、データビジュアライゼーションを始めるためのハードルが低く、効果も比較的短期間で見られることが特徴です。

例えば、ウェブサイトのアクセス解析データをビジュアル化することで、ユーザーの行動パターンや傾向を把握し、サイトの改善点を見つけ出すことができます。また、アプリやSaaSサービスの場合は、利用者の行動ログから、サービスの改善点やニーズを探り出すことができます。

このように、デジタルサービス分野ではデータビジュアライゼーションが重要な役割を果たし、サービスの改善や顧客満足度の向上に繋がることが多いです。

データビジュアライゼーションを学ぶための方法

ここでは、データビジュアライゼーションを学ぶための方法について解説します。

• ブログからアイデアを得る
• 書籍から知識を得る
• セミナーを受けてみる

それでは、1つずつ解説します。

ブログからアイデアを得る

1つ目は、ブログからアイデアを得ることです。多くの人がブログを通じて、データビジュアライゼーションに関する知識やテクニックを共有しています。有名なデータビジュアライゼーションの専門家や企業のブログもあり、専門的な知識や最新のトピックを学ぶことができます。

また、実際にデータを用いた例題やチュートリアルなども掲載されていることが多く、自己学習にも役立ちます。ブログは無料で閲覧できることが多いため、手軽に始められる学習方法の一つと言えます。Storytelling with Data、Information is Beautiful などがあります。

書籍から知識を得る

2つ目は、書籍から知識を得ることです。多くの書籍があり、初心者向けから上級者向けまで、様々なレベルの書籍があります。また、データビジュアライゼーションの基礎から応用まで、幅広い内容が扱われています。書籍を読むことで、自分のペースで学ぶことができますし、重要なポイントをまとめたり、復習したりすることもできます。ただし、書籍は動画などの視覚的な要素がないため、理解に時間がかかることもあるかもしれません。

セミナーを受けてみる

3つ目は、セミナーを受けてみることです。セミナーは、専門家による実践的なトレーニングを提供することができます。セミナーには、ビジュアライゼーションの基本から高度なテクニックまで、幅広い内容が含まれることがあります。

また、セミナーでは、参加者同士で情報交換をすることができるため、新しいアイデアを得たり、ネットワークを構築したりすることができます。セミナーは、オンラインでも開催されているため、場所や時間の制約がなく、自分のペースで学ぶことができます。

データビジュアライゼーションで使用されるツール

ここでは、データビジュアライゼーションで使用されるツールについて解説します。

• エクセル
• BIツール
• D3
• Google Charts

それでは、1つずつ解説します

エクセル

1つ目は、エクセルです。エクセルは、データビジュアライゼーションにおいて広く使用されているツールの1つです。エクセルは、グラフやチャートの作成に必要な機能を備えており、簡単に作成することができます。また、データの整理や集計にも適しており、ビジュアライゼーションに必要なデータをエクセルで整理し、そのままグラフ化することもできます。ただし、エクセルの機能は限定的であり、より高度なビジュアライゼーションを行う場合には、他のツールを使う必要がある場合があります。

BIツール

2つ目は、BIツールです。BIツールは、ビジネスにおいてデータを集め、分析し、可視化するためのツールです。BIツールは、データを一元管理し、複数のデータソースから情報を抽出することができます。

そのため、ビジネスに必要な情報を素早く見つけることができます。BIツールを使用することで専門的な知識がなくとも、簡単にデータを分析し、ビジュアル化することが可能です。ビジュアル化されたデータは、ビジネスの意思決定に大きく貢献します。

関連記事：BIツールを使ってデータを可視化するメリットとおすすめ無料ツールの紹介

D3

3つ目は、D3です。D3ツールは、Webブラウザ上で動作するJavaScriptのライブラリです。D3は、Data-Driven Documentsの略で、データと文書を組み合わせて、豊富なデータビジュアライゼーションを可能にします。D3は、グラフやチャート、地図、ネットワーク図など、様々なデータビジュアライゼーションの作成に利用されています。

D3は、柔軟性が高く、他のライブラリやフレームワークとも連携が容易であるため、広く利用されています。しかし、D3は比較的高度なスキルが必要であり、初心者にとっては敷居が高いとされています。

Google Charts

4つ目は、Google Chartsです。Google Chartsは、グラフやチャートを簡単に作成するためのオンラインツールです。ユーザーが簡単にデータを入力し、適切なチャートタイプを選択することができます。Google Chartsは、ブラウザ上で動作するJavaScriptライブラリで、グラフのカスタマイズや組み込みが簡単で、多数のグラフタイプを提供しています。

Google Chartsは無料であり、Googleアカウントでログインするだけで簡単に使用できます。また、Google Chartsは、Googleスプレッドシートとの連携も可能で、スプレッドシート内のデータを直接ビジュアライズすることができます。

まとめ

ここまで、データビジュアライゼーションの概要・必要な理由・デメリットや具体的に使用されているツールについて紹介してきました。データビジュアライゼーションのニーズの高い業界として、金融業界、製造業なども例として挙げましたが、どの分野でもビジネスにかかわる分野においては、データビジュアライゼーションが必要になる場面は多いはずです。

迅速な意思決定につなげるためにも、データビジュアライゼーションの内容を把握して仕事に役立てていくようにしましょう。