データがますます支配される世界。現在、多くの人々からさまざまな方法でデータを収集、管理、視覚化、分析され、新たな製品やサービスに活用されています。
このような中、ユーザー部門も自社のデータをもっともっと活用したいと考えています。しかしながら、データ活用の専門知識が重荷になり、諦めてしまうこともあります。

データビジュアライゼーションとビジュアルアナリティクスとは、経験豊富な分析ユーザーがより賢明な意思決定を行うための方法としてよく出てくる2つの用語です。

今回の記事は、この二つの用語について、概念、長所、そしてそれらがどのように連携するかについて解説いたします。

データビジュアライゼーション：データの絵を描く

データビジュアライゼーションとは、人間が洞察するために視覚的な形式でデータを表すことを意味します。一般的に、チャート、グラフ、リスト、マップ、およびこれらの複数の形式を組み合わせたダッシュボードなど、画像またはグラフィック形式でデータを視覚化します。

データビジュアライゼーションの主な目的は、データの内容を明確に伝え、傾向や統計などで説明し、他の方法では見ることができないパターンを示すことです。そのため、可能な限り単純にし、データから洞察を導き出すことを容易にする必要があります。

ビジュアルアナリティクスは、アルゴリズム、機械学習、自然言語処理などのさまざまなプロセスを利用して、データ分析の「いちばんやっかいな仕事」を自動化し、パターンと傾向を特定して明らかにします。そして、データビジュアライゼーションのプロセスのためにデータを準備し、データの中身を調べながら、その意味を理解し、強調表示されたパターンを解釈し、複雑なデータセットから意味を見つけることで、有用な洞察を得ることもできます。

データ駆動型組織の鍵となるアナリティクスとビジュアライゼーション

データビジュアライゼーションとビジュアルアナリティクスは、お互い助け合う関係です。米国国土安全保障省所属のジェームズ・J・トーマス、そしてクリスティンA.クックの研究では、分析的推論プロセス「The Sense-Making Loop」の中で、この関係を明らかにしました。

The Sense-Making Loop: The analytical reasoning process

優れたデータビジュアライゼーションは、ビジュアルアナリティクスがより効果的になり、ユーザーに対しより良い洞察を示し、さらに説得力のある視覚化が可能になります。 さらに。この2つをビジュアルデータアナリティクスと組み合わせることで、ユーザーはより深く理解できるようになります。 そして、これらの活用により、組織や個人がより効率的に洞察することが可能となるため、競合他社に対して競争上の優位性を獲得する方法や収益を上げる方法を見つけ出すことができます。

分析におけるビジュアライゼーションの役割

データビジュアライゼーションは、静的またはインタラクティブのいずれかです。静的な視覚化により、ユーザーは目の前にあるものを1つで確認できます。インタラクティブな視覚化により、ユーザーはデータにドリルダウンし、同じデータセットのさまざまなビューを抽出して調べ、視覚化された形式で表示する特定のデータポイントを選択できます。

データビジュアライゼーションは、データ主導の洞察を明確にするものであり、組織全体の理解を高めるものである。

この図は、ビジュアルアナリティクスがインタラクティブデータの基盤であること、そして、2つがどのように接続されているかを示したものです。
アナリティクスは、データビジュアライゼーションのソースとして機能し、基盤となるモデルとパターンを識別してニーズを予測することで、組織の健全性に貢献します。

ビジュアライゼーション：過去、現在、未来

大まかに分析には、記述的アナリティクス（Descriptive analytics）、処方的アナリティクス（Prescriptive analytics）、予測的アナリティクス（Predictive analytics）の3つのタイプがあります。最も単純なタイプの記記述的アナリティクスは、すでに起こったことを説明し、その根本原因を示唆します。

処方的アナリティクスは、物事をさらに一歩進めます。組織が原因を理解するのを助けるだけでなく、組織が何が起こったのかを学び、現在のパフォーマンスと収益性を改善できる戦術と戦略を形作るのに役立ちます。たとえば、マーケティングキャンペーンの分析です。

予測的アナリティクスは最も有益ですが、間違いなく最も複雑な分析タイプです。この方法は、ユーザーが将来の状況や行動を示唆するパターンを特定するのに役立ちます。
組織は、予測的アナリティクスを使用して、今後のシナリオを計画し、新しい傾向を予測し、最も効率的かつ費用効果の高い方法でそれらに備えることができます。

ビジュアライゼーションにより賢明な意思決定を行う

ビジュアライゼーションから得られるデータは、RDBやExcelなどのリレーショナルデータベース形式の構造化データ、またはテキスト、ビデオ、オーディオ、写真、インターネット、スマートデバイスから派生した非構造化データなどのさまざまなソースから取得されます。これらのデータは、オンプレミスサーバー、またはクラウド型データウェアハウスやデータレイクへ収集されます。そして、これらはデータビジュアライゼーションに変換され、ダッシュボードやアナリティクスアプリを介して共有されます。その結果、ユーザーはよりスマートな方法でデータ主導の意思決定を行うことができます。

これらを行うためには、データチームとビジネスチームが責務が重要となります。
これらのチームは、エンドユーザーがより賢明な意思決定を行えるようにするため、データを視覚化し、適切に編成されたダッシュボードを構築するための最良の方法を選択し開発する任務を負っているからです。さらに、開発されるダッシュボードは、必要に応じてより深い洞察を見つけるために、明確で、解釈が迅速に簡単に掘り下げることができるようにする必要があります。

これを実現するには、データビジュアライゼーションとビジュアルアナリティクスの強力な組み合わせが提供できるデータ分析基板が必要となります。このデータ分析基板は、オンプレミス、クラウド、またはその両方に保存されている大量のデータを処理する能力を持ち合わせており、そして任意のデータソースからデータを統合する柔軟性、さらに、将来の成長に備えた拡張性を備えています。

行動へつなげる

Orion 社は、ファイナンシャルアドバイザー向けにポートフォリオを提供する会計SaaSプロバイダーです。以前は、静的レポートソリューションを提供しておりましたが、情報を提供していますが数週間のタイムラグで古いもとのとなり、顧客は最新かつ動的なダッシュボードを望んでいました。今回、Sisenseに切り替えることで、これらのニーズはすべてを解決でき、同時に売上高が2倍になったとのことです

次に、Resconsortium 社は、Sisenseテクノロジーを使用して、英国全体への新型コロナウイルス感染症（COVID-19）拡散状況をマッピングしたダッシュボードを提供しました。発生がより深刻になる地域またはリスクのある患者の密度が高い地域にリソースを割り当てる英国内特に地方の国民保健サービスの計画者に対し、リアルタイムで感染情報を提供しています。

このようにデータから最良の洞察を得て、BIと分析のメリットを最適化するには、データビジュアライゼーションとビジュアルアナリティクスをシームレスに組み合わせることが必要です。どちらか一つだけでは効果的ができません。両方利用することで、データを分析することで理解でき、それらが明らかにする洞察によって、組織の成功をもたらす戦略策定に役立つでしょう。

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