データを効果的に可視化するのは、今日のビジネス環境において、主なメトリクスがインパクトがあり実行可能な形で反映されるようになるには重要な要素です。

以下に、主なポイントを５つ挙げましょう：

  • グラフ、チャート、インタラクティブダッシュボードなどのビジュアル資産を準備する際、データ可視化のベストプラクティスを適用することで、複雑なデータセットが意思決定者にとってより価値のあるものとなる。
  • （特にビッグデータを扱う場合）明瞭さやシンプルさなど、データ可視化の中核となるベストプラクティスを順守することで、より効果的でナチュラルに直感的なビジュアルアセットが得られる。
  • 組織全体のソースからのデータをインテリジェントに統合することで、効果的なデータ可視化を提示するための総合的な出発点が見える。
  • 徹底的で信頼性の高いカテゴリーデータを使った効果的なデータ可視化のアプローチで、歪んだデータ値や分析、意思決定の妨げとなる一般的な課題を回避することができるようになり、革新的なデータ可視化技術と統合の手法で、より正確な情報に基づいた可視化のためのデータ収集を広げられる。
  • データ可視化のベストプラクティスの中で最も重要なものの１つに、一貫したデータ衛生管理が挙げられる。組織全体に適用し、クリーンで完全なデータを確保することで、統合されたビジュアルが維持される。

そこで本記事では、統合から分析まで、データ可視化のベストプラクティスと基本原則、そして魅力的なダッシュボードを作成し、KPI に生命を吹き込み、際立つようなデータのビジュアルをデザインする秘訣を見つけるのに必要なスキルについて見ていきます。

目次：

バラバラのデータセットは小さな石炭の塊のようなもので、単体ではほとんど価値がありませんが、きちんと構造化された ETL（抽出、変換、格納）プロセスにかけられると、データ統合プロセスからダイヤモンドの原石が見えてきます。その原石をデータ可視化ツールというレンズを通して見ると、その宝石が貴重なインサイトの欠片のように光ってきます。

ただ、そのデータが何を表しているのかを誰もが理解できるように、このようなインサイトを効果的に伝達するのは難しい場合がありますが、それが視覚的な表現になることで、データサイエンティスト、データエンジニア、CTO、データ担当副社長、データアナリスト、BIエキスパート、ソフトウェアエンジニアなど、領域を超えた専門家がトレンドの発見や機会の特定、十分な情報に基づいたデータ主導の意思決定を行うことができます。

データ可視化について

データ可視化とは、チャート、グラフ、スプレッドシート、インタラクティブ・ディスプレイなどのビジュアルによって、データ（多くの場合、複雑なデータセット）を表現することを指し、一般的な棒グラフや円グラフのような基本的なもの以上の、データ内の貴重なインサイトを明らかにする高度なテクニックをうまく活かしたものです。

四半期ごとに測るのにメトリクスや KPI を選びますが、その結果は、特にチーム内での技術職ではない人達にとっては、必ずしもわかりやすいというわけではありません。そこで可視化は、複雑なデータ調査結果を、データを直感的に表現するビジュアル形式で伝えることを目標としており、適切にデザインされたビジュアルだと、脳の視覚情報処理のハブである視覚システムの強力なデータ処理の機能が、うまく活かされるようになります。

何かを見るとき、目はそのシーンを「取り込み」、その情報は視覚野に送られて解読されます。 そしてその画像は、傾向、パターン、類似点、不一致を見つける役割を担う脳の部分に読み込まれる前に、「消化」または変換されます。我々はこれによって、データへの理解と意思決定へのアプローチ方法の進化を強調する機会が得られるのです。

データ可視化は生物学的 ETL のようなもので、データの爆発的な増大や技術革新と同じ速さで進歩しており、今日のデータ可視化は、高度なツールやプラットフォームを使って、強固なインタラクティブディスプレイ、３次元ビジュアル、アニメーションビジュアル、VR（仮想現実）や AR（拡張現実）のデータ表現などを作ることで作成されています。

ただし、それは以下のような基本原則に従わずないと効果的に行うことはできません。

効果的なデータ可視化の基本原則

（たとえ多機能ダッシュボードを備えたものであっても）データ統合や可視化ツールを導入したからといって、データ可視化のゴッホのようなアウトプットが得られるわけではありません。ビジュアルな表現でデータを真に輝かせるには、次のような基本原則に従う必要があります。

明瞭さとシンプルさ

健全なデータ可視化における最も基本的な原則は「明瞭さ」であり、視覚的な表示と主な要点やインサイトは、見る側がすぐにわかるようなものであるべきです。また、デザインとメッセージの両方でシンプルさを優先することが重要であり、最も直感的なビジュアルには、「基本的な形」、「普遍的な色」、「データの意味に注意を集中させる要素」が使用されます。

ビジュアルとデータの一致

使用する可視化のタイプは、特定のデータタイプと意図するメッセージに適したものであるべきです。棒グラフ、散布図、円グラフ、地理マップ、またはより高度なオプションのどれが、重要なデータのストーリーやつながりを強調するのに最も適しているかをじっくり考えましょう。データ可視化に関しては、フォームは機能に従ったものであるべきです。

機能と見た目

データ可視化をデザインする際には、見た目の美しさと機能性のバランスを取ることが重要です。人を惹きつけるようなデザインは見る人を魅了して信頼性を上げますが、スタイル的な要素でデータの核となるストーリーが圧倒されたり、不明瞭になるべきではありません。例えば、よくデザインされたインフォグラフィックだと、色、階層、空白が戦略的に使われ、見る人の視線を次の章へと誘導し、それで視覚的な道のりができますよね。

包括的なビジュアルのためのデータ統合

強固なデータ可視化には、信頼できる包括的なデータソースからの入力が求められます。組織内の関連性のないシステムから関連データを集約するには、ETL/ELT プロセスを使用したデータパイプラインによるデータ統合が必要になることがよくありますが、このようなデータパイプラインは通常、必要なデータをデータウェアハウスに読み込んで、レポーティングとデータ可視化の両方のための「信頼できる唯一の情報源（Single source of turth）」を作成します。絶えず流れているデータを使ってスケーラブルなパイプラインを確立すると、ダッシュボードが充実し、分析用に見た目が楽しく効果的なビジュアルが作成できるようになるのです。

クリーンで統合されたデータパイプラインにより、データ ウェアハウス内に「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」が作成され、その情報源の上に Tableau や Microsoft Power BI などの最新のデータ視覚化プラットフォームが位置し、さまざまなスキルレベルのユーザーがリッチでインタラクティブなビジュアルを独自に作成できるようになります。 また、ドラッグ＆ドロップで簡単に操作できるため、コーディングのスキルは必要ありません。

Integrate.io の強力なパイプライン構築機能によるデータ統合で、チームが「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」を作成するできるようになり、有用なインサイトを得るための重要なデータソースの統合や生データの抽出およびその変換など、それらすべてがチームの視覚化の成功につながります。

プロからのアドバイス：データ統合のパートナーで、全体にわたって一貫したデータクレンジングのプラクティスを確実に適用できるようになり、定期的なデータ検証、データクレンジング、およびデータ標準化手法で、エラーの一掃、不整合の均等化、ひいては信頼性の高いビジュアルの確保ができるようになります。

高度なテクニック：データ可視化のベストプラクティス

明瞭さやシンプルさなどの基本は決して時代遅れになることはありませんが、今日の可視化のイノベーターは、さらに深く、よりインタラクティブなインサイトを発見することを期待して、業界でどこまでできるかを試しているところです。

3Dビジュアルやアニメーションのような高度なテクニックは、独自の利点をもたらします。アニメーション化されたデータストーリーは、包括的なデータの時間的変化を説明するために動きを取り入れ、3Dグラフは奥行きを持たせることで、ユーザーは表示されているものに対して複数の角度からアプローチできるようになり、より理解が深まります。

データ可視化は、VR（仮想現実）と AR（拡張現実）で、ヘッドセットやその他の感覚技術によって促進される多次元体験を通して、更に進化したものになり、この最前線のアプリケーションは、インフォグラフィックス、データサイエンス施設、さらにはデータ彫刻のインスタレーションを主催する博物館などの形で、公共のデータ消費において最も顕著に、人気を集めています。

ただし、こうした最新の貢献は、データを使ったコミュニケーションにおいて、明瞭さや正確さの提供を決して妥協すべきではありません。

そこで、次のようなデータ可視化のベストプラクティスで、データ可視化の完全性を保証するといいでしょう：

  • シンプルさを優先する： 表示されるものに派手なビジュアルが必要だと絶対に思う場合は、必ずデータがより主張しているようにする。ビジュアルは、意味のあるインサイトを明確に強調するものであるべきであり、データを表すものが中心でない場合は、装飾的なフィルターや派手なカラーパレットなど、解釈の可能性を制限するようなデザインは使用しない。
  • バイアス（偏った考え）をチェックする： 高度な可視化は、見る側をあらかじめ決められた結論に誘導したり、不確実性をうやむやにすべきではない。正確で真に公平な表現であることを保証するために、公開前に可視化にバイアスがかかっていないか確認する。
  • 実用性を重視する： 可視化は、実際の質問に答え、真の BI（ビジネスインテリジェンス）のニーズを満たすものであるべきである。創造性はそれなりに認められてはいるが、ステークホルダーの会議では大体それは発揮されない。

ビジュアルをデザインする際に避けるべきよくある間違い

データ視覚化がうまく行われれば、データが伝える核となるストーリーが明確に示されますが、 ビジュアルがきちんとデザインされていないと、そのデータが何を物語っているのかわからないままです。 特定の間違いがあった場合、データでは何も伝わらないのです。

最もよくあるビジュアルデザインの失敗には、以下のようなものがあります：

  • 過度な、あるいは過度に様式化されたテキスト、データ、画像でごちゃごちゃしたビジュアルでは、核となるメッセージを見分けにくくなる。
  • 一貫性のない拡大縮小、あいまいな、あるいは見当違いな表示、不自然な色の組み合わせなどの要素で、見る側の混乱や誤解を招く可能性がある。
  • スクリーンリーダーやテキストベースの代替手段など、視覚化のアクセシビリティの選択肢をきちんと設けないと、視覚や神経にハンデがある人やその他の疾患がある人達が排除されることになる。

ビジュアルデザインのベストプラクティスを学び、将来のテクニックを今理解することで、組織は将来の潜在的な課題に正面から取り組むことができるようになります。

では、データ可視化ツールとプラットフォームの未来はどうなるのでしょうか？

未来のトレンド： データ可視化における４つの予測

データの世界で何かを揺るぎない精度で予測することは大変ですが、データ可視化の未来に関する以下の予測は、それに近いものであると考えてみてください：

予測その1：連携の強化

データ視覚化プラットフォームは、進化するユーザーのニーズに応えるために変化すべく、データ分析機能の加速と歩調を合わせて進化を続けています。 また、すぐそこまで来ている主なトレンドには、カスタマイズ オプションの拡大、より柔軟なコラボレーション方法、消費戦略の改善などがあります。

予測その2：カスタマイズの拡大

カスタマイズ可能なテンプレートやホワイトラベルのオプションが増え、企業独自のブランド化されたビジュアルを作成できるようになります。また、セルフサービス分析機能により、より多くのユーザーが基本的なチャートやグラフを独自に作成できるようになります。

予測その3：柔軟な連携

可視化や分析、そして BI のツールやプラットフォームがより協調的になり、より優れた統合機能と統一された洞察力が育まれます。それでチームは、会話型アナリティクスなどの技術の進歩により、企業データをより直感的に探索できるようになります。

予測その4：消費方法の改善

インタラクティブなディスプレイ、スマートなダッシュボード、埋め込み型レポートにより、消費は形式的に自動化され、データ主導型インサイトがより多くのスタッフにもたらされ、全社的により実用的な意思決定が促進されます。

Integrate.io でデータ可視化の未来を見よう

現代のビジネスのニーズに合わせたワールドクラスのデータビジュアルを作成するには、業界が直面する最も一般的な課題を回避しながら、明瞭さ、正確さ、美しさ、実用性を重視することが求められ、 あらゆるタイプのデータ視覚化には、クリーンで標準化された「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」のデータセットが必要です。Integrate.ioは、データ主導の意思決定を行うのに必要なデータをチームに提供するために、100社以上の企業のデータパイプラインに対応しています。

Integrate.io には、魅力的な可視化のまさに基盤である「強化されたデータ準備」や「パイプライン統合」などのリソースがあり、それによって、データがクリーンで信頼性が高く、有効であることが保証されます。 １４日間の無料トライアルにサインアップして、当社の多機能な統合プラットフォームをぜひご体験ください。

特定のユースケースに弊社のプラットフォームがどのように対応できるかご覧になりませんか。こちらからデモをご予約いただき、独自のデータ環境とデータ可視化の目標にについてぜひご相談ください。当社のデータ統合のエキスパートが、スタックの最適化し、データのストーリーを最大限に活用し、価値あるデータのインサイトを共有する方法をご提案いたします。

Q&A

Q. 効果的なデータ可視化の重要な要素とは？

A. 以下は、効果的なデータ可視化の主な構成要素です：

  • 明瞭さ
  • シンプルさ
  • ビジュアル、データタイプ、メッセージの整合性
  • 見た目と機能性のバランス
  • 意味のあるインサイト
  • 正確さ
  • 客観性

Q. データ統合でデータ可視化はどのように強化されますか

A. パイプラインによるデータ統合は、複数のシステムやソースからのデータを集約、検証、変換し、包括的で信頼性の高いデータストリームを作成します。この統合データにより、詳細が改善されたダッシュボードが提供され、より広範囲で深いインサイトが得られます。また、 データ統合により、タイムリーかつ徹底的なデータの視覚化が実現します。

Q. データ可視化におけるよくある間違いとは？

A. 過度にカスタマイズされたビジュアルだと、組織が目指しているような「有効で価値があり、理解しやすい結果」とは真逆の結果がもたらされます。

以下は、最も一般的なデータ視覚化の間違いです：

  • 過度にまとまったビジュアルで、重要な要点が不明瞭になっている。
  • 曖昧な表示、不適切なカラーパレット、過度に文体化されたフォントなど、データの正しい解釈を妨げるデザイン要素で、視覚にハンデがある人などの閲覧者にとって使いにくいものになる可能性がある。
  • 偏ったビジュアルだと、意図する意味が伝わらず、それが見る側の結論に影響を及ぼす場合がある。

コンテンツの深さよりも見せ方を優先すると、共有できたかもしれない有意義なインサイトが失われ、ストーリーを伝える重要なメトリクスが共有されなくなる可能性があります。高度にカスタマイズ可能な機能を備えたデータ可視化ツールは魅力的ですが、それを使えるからといって一度にすべての機能を使わないことです。

明確な情報で満足のいくビジュアルを得るには、ミケランジェロのような芸術品ではなく、エクセルのスプレッドシートのような外観を目指しましょう。必要なのは明るいチャートではなく、適切なチャートですからね。

Q. データ分析に適した可視化手法を選ぶには？

A. データのタイプを検討しましょう ‐ 数値、地理空間、時間ベース、リレーショナル、などを反映したいですか？どのようなインサイトを強調したいですか?

そして、折れ線チャート、折れ線グラフ、地図、アニメーション、その他のデータストーリーテリング手法など、測定基準のインサイトを直感的に表現するための適切な可視化手法を合わせましょう。

Q. データ可視化の今後のトレンドは？

データ可視化の主なトレンドは以下が挙げられます：

  • カスタマイズとホワイトラベリングオプションの増加
  • セルフサービス分析機能
  • データプラットフォーム間でのより深い連携
  • 会話型インターフェース
  • 自動化
  • インタラクティブな表示とダッシュボード

...このようなもので、共有可能でアクセスしやすいデータインサイトでビジュアルを作成できるようになります。