データの可視化とは、具体的にはどういう意味なのでしょうか。改めて聞かれると、意外と答えにくいのではないでしょうか。この記事では、データ可視化の意味や必要性、可視化のメリットについてまとめました。データを可視化する際のポイントと基本的な手法についても解説するためぜひ参考にしてください。
BIツールの製品比較記事を見るデータ可視化とは
データ可視化とは、数値やデータだけでは判別しにくい現象や事象を、視覚的に理解しやすい「グラフ・図・表」などの図表を使って表現することです。
データベースやExcelに入っているデータ行が何千行にもなると、データにどのような規則性や偏りがあるか、パッと見ただけでは理解できません。しかし、棒グラフや折れ線グラフにしてみると偏りの傾向や規則性に気づきやすくなります。膨大なデータならなおさら、何らかの形でまとめなくては活用しにくいものです。
データを可視化することで、売上データから売れ筋商品や主力購買層の属性、販売イベントの効果などさまざまな情報が読み取り可能に。データの分析結果を売上アップや業務効率化などに活かせます。
データ可視化の必要性と4つのメリット
データ可視化は、データの持つ意味を直感的に理解するために必要です。データを並べた表を眺めているだけでは、データの規則性を何パターンも見出すのに、日数がかかってしまうでしょう。グラフや地図など、視覚的に分かりやすく図示することで、誰もが理解しやすい形でデータ分析結果を提示できます。
データの直感的な理解以外にも、データ可視化によってもたらされるメリットについて見ていきましょう。
1 スピーディで質の高い意思決定が可能
BIツールを使えば、データの可視化（グラフなどの図表作成）は瞬時に行えるため、時間をかけずに何種類ものデータ分析を試せます。さまざまな切り口で試行錯誤しながらデータ分析を進めることで、より質の高い分析結果を得られ、より有効な改善策を検討できます。
また、データ分析・描画は自動で行うため、スピーディで質の高い意思決定が可能です。さらに注目したいデータを絞り込んでさらに深い分析も行えるので、分析の深掘りも簡単です。経営判断のスピードアップが求められている昨今、データ可視化の重要性は、さらに高まっていると言えます。
2 情報共有によって業務効率化
データ可視化により得られた図表は、誰にでも理解しやすい情報として活用できます。分析結果を社内の全員が活用できるように情報共有することで、全社の業務効率化も可能です。
例えば、自社ブランドの主力購買層の情報をグラフなどの分かりやすい形で可視化し、資料を展開したとします。その資料を見て、商品企画部は新商品開発の検討材料とし、営業部では販促イベントの重点ターゲット層の設定に利用することが可能です。
情報共有の手段については、文書管理システムやナレッジマネジメントシステムなども活用するといいでしょう。
3 データ可視化を利用してトレンド分析が可能
社内の各部門や業務システムで蓄積したデータを統合して予測分析・トレンド分析を行える点も、データ可視化のメリットです。
トレンド分析を行うことで、例えば新製品はどのような顧客ニーズを満たしているのかを確認したり、売上予測を行ったりできるようになります。より正確な予測ができるようになれば、売上予測に応じた対策（新製品の増産など）をより早い段階で実行できます。
4 属人的なスキルを解消できる
データを可視化することで、これまで個人の勘に頼っていたターゲット層の決定や売れ行き予測などをより正確に行えるようになります。可視化したデータを活用することで、誰でもその情報を利用した業務効率化が可能に。全社的な従業員のスキルアップにもなり、業務の属人化を解消できるようになります。
データ可視化のポイント3つ
データの可視化を成功させるポイントは3点です。すべて重要なことばかりなので、内容を理解してひとつずつ実践しましょう。
1 対象者と対象者が知りたいことを明確にする
データ可視化の成果物は誰に向けて作成するか。また、対象者は何を知りたいか。この2点を明確にすることで、より詳細で正確な分析結果を提示できるようになります。
例えば経営層に対して提示する場合は、経営層のビジネス課題を確認して、その課題を解決する糸口となりそうなデータ分析をグラフで見せるといいでしょう。
表現する言葉も、ビジネス課題に即した言葉を選ぶ必要があります。数値は単に見せるのではなく、何かと比較したものや、データの大小を視覚的に理解できる形で可視化しましょう。
2 データの意味を理解する
データの意味を理解するとは、単にテーブルの項目名を知るという意味ではありません。同じような名前がついているデータ項目でも、テーブルやシステムが違うと、意味が変わってくるケースもあります。
各システムの違いとデータの意味を理解していないと、データの正しい関係が分からず、間違ったデータ統合をしてしまう可能性があるので要注意です。
データの意味を正しく理解し、抽出したデータは過不足がないことも確認してからデータの可視化を進めましょう。根本の考え方が間違っていると、可視化したグラフなどの図表も正しい情報を伝えられないものになってしまいます。
3 データの可視化から得た情報でストーリーを組み立てる
データの可視化から得た情報を、単に列挙するだけではビジネス課題の解決に直結しないケースも多々あります。あるビジネス課題の解決を目指してデータの可視化を進める場合は、個々の結果を確認してストーリーを組み立てましょう。
なぜこのデータからこのような改善策を提示したのか、納得性の高い説明ができれば、改善策の説得力がかなり増します。
ここまでデータ可視化について、概要とメリットを整理しました。ここからは、データ可視化の種類と基本的な手法について確認し、データ可視化を始められる知識を身に付けてください。
BIツールの製品比較記事を見るデータ可視化の種類と基本的な手法3つ
データ可視化の種類と基本的な手法を3つ紹介します。いずれもデータを分かりやすく可視化し、説明資料にもすぐ使える手法です。
1 グラフやチャートの活用
グラフやチャートの活用は、データ可視化のごく基本的な手法です。円の大きさや位置関係でデータ間の関係を示す「ベン図」や、棒グラフの面積でクロス集計結果を直感的に理解しやすい形で見せる「メッコチャート」はよく使われます。
BIツールには、さまざまなグラフやチャートを描く機能があるため、データを可視化するにはとても便利です。一般的なBIツールで作れるグラフについてはこちらの記事もご覧ください。
2 ヒートマップの活用
ヒートマップは、数値の大小によって色分けし、データの集まりを直感的に理解しやすく表現するグラフです。
数値だけの一覧表では、どの数字が大きいのか、どのように偏りがあるのかについて、見ただけではすぐに理解できません。ヒートマップは、色分けによって重点的に見るべき部分が理解でき、重要な部分を見落とすこともなくなります。
3 地図の活用
地図は、地域別・国別にデータを見やすく可視化できる便利な図表です。データに国や地域の情報が含まれていれば、地図でデータの偏りを色分けや棒グラフなどで分かりやすく表示できます。
さらに、GPSと連動させることで、位置情報を用いたデータ分析も可能です。たとえば、道路の混雑状況や急ブレーキが掛けられた位置をGPSで収集すれば、いち早く電光掲示板に表示したり、事故の起こりやすい場所を注意喚起したりできます。
データ可視化にはBIツールがおすすめ
データの可視化は、膨大なデータから新たな規則性や偏りを発見し、ビジネス課題の解決に利用できる便利な手法です。データ可視化を行うには、BIツールの利用をおすすめします。
BIツールは、データの可視化に必要なデータの収集や加工も行え、さまざまな分析手法・グラフ描画などに対応しています。少量のデータならExcelでのグラフ表示も可能ですが、膨大なデータを分析する場合は、BIツールを使うといいでしょう。
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