膨大な量のデータが毎秒生成されている中、組織では、これらの情報を理解し、有益なインサイトを導き出すための効率的な方法を必要としています。そこで役立つのが、データビジュアライゼーションです。データビジュアライゼーションは、複雑なデータを意味のある視覚的表現に変換することで、効果的で効率的なコミュニケーションを可能にする優れた方法です。
目次：
データビジュアライゼーションツールを使用するメリット
データストーリーを伝えるうえで、ビジュアライゼーションはデータ伝達をシンプルにすることができる優れた方法です。同僚、顧客、利害関係者のいずれにプレゼンテーションを行う場合でも、視覚的表現を利用することで、ストーリーを伝えやすくなり、オーディエンスの関心を引きやすくなります。主なメリットをいくつかご紹介します。
1. データ理解の向上：
人間は視覚に強く依存する生き物であるため、視覚的情報はテキストや数値よりもはるかに速く処理されます。チャートやグラフ、地図の形式であれば、パターン、傾向、リレーションシップを一目で把握することができます。
2. 意思決定の向上：
ビジュアライゼーションを活用すると、インサイトと傾向をすばやく見極めることができるため、より多くの情報に基づいた、よりデータドリブンな意思決定につながります。データビジュアライゼーションによって、意思決定プロセスに影響を与える可能性のある孤立値、相関関係、および異常値を簡単に発見できます。
3. データ探索の強化：
データビジュアライゼーションツールは、データを詳細に探索できるインタラクティブな機能を備えています。詳細情報へのドリルダウン、データのフィルタリング、ビジュアライゼーションの変更をその場で実行できるため、基礎となる情報をより深く理解することが可能です。
4. 効果的なコミュニケーション：
ビジュアライゼーションによって、複雑なデータを幅広いオーディエンスに容易に伝えることができます。同僚、顧客、利害関係者のいずれにプレゼンテーションを行う場合でも、視覚的表現を利用することで、インサイトやストーリーを伝えやすくなり、オーディエンスの関心を引きやすくなります。
5. 時間とコストの節約：
データビジュアライゼーションツールでは、ビジュアライゼーションのプロセスが自動化されるため、貴重な時間とリソースが節約されます。直感的なインターフェイスと構築済みのテンプレートを利用すれば、プロフェッショナルな仕上がりのビジュアライゼーションをすばやく効率的に作成できます。
データビジュアライゼーションツールを選ぶ際に考慮すべき要素
市場にはたくさんのデータビジュアライゼーションツールが出回っており、ニーズに合ったものを選ぶのは大変な作業になるかもしれません。選ぶにあたっては、以下の重要な要素を考慮しましょう。
1. 使いやすさ：
直感的なインターフェイスとユーザーフレンドリーな機能を備え、専門的な技術知識が最小限で済むツールを探しましょう。大々的なトレーニングや幅広いコーディングスキルを必要とせずに、迅速かつ簡単にビジュアライゼーションを作成できるツールである必要があります。
2. データ接続性：
データベース、スプレッドシート、クラウドサービスなど、さまざまなデータソースに接続できるツールであることを確認しましょう。各種ソースからデータをインポートして統合する機能は、包括的なデータ分析にとって不可欠です。
3. ビジュアライゼーションのオプション：
このツールによって提供されるビジュアライゼーションのオプションの範囲を考慮してください。さまざまなタイプのデータと分析要件に対応できるよう、多様なビジュアライゼーション機能のセットを提供しているツールを探しましょう。
4.双方向性とカスタマイズ性：
データを探索し、ビジュアライゼーションをカスタマイズすることができるインタラクティブなデータビジュアライゼーションが可能なツールであるかどうかを確認します。詳細情報へのドリルダウン、フィルターの適用、視覚的要素の操作が可能であれば、データ探索とデータを活用したストーリーの作成の機能が強化されます。
5.コラボレーション機能：
チームで作業している場合は、チーム全体で共有・検出できるツールを検討しましょう。リアルタイムの共有、コメント表示、バージョン管理などのコラボレーション機能を探します。こうした機能により、チームワークが促進され、レビューとフィードバックのプロセスが効率化されます。
これらの要素を慎重に評価し、自社の具体的な要件に合わせることで、自社のニーズに最も適した、データが持つパワーを引き出すのに役立つデータビジュアライゼーションツールを選ぶことができます。
2024年に使うべきお勧めのデータビジュアライゼーションツール
2024年に使うべきお勧めのデータビジュアライゼーションツール
1. ThoughtSpot
ThoughtSpotは、AI主導型のセルフサービス分析とデータビジュアライゼーションを専門とする、分析界屈指のツールです。ThoughtSpotによって、ユーザーは日常言語によるクエリーを使って手軽にインサイトを発見できます。優れた機能はそれだけではありません。ThoughtSpotの洗練された先進的なLiveboardは、リアルタイムでデータを理解するための入口として機能します。静的なチャートを眺めて終わりではありません。Liveboardは、インサイトのシームレスな共有を可能にし、データドリブンな意思決定をサポートする役割も果たします。
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さらに、ThoughtSpotのプラットフォームは、データアナリストとビジネスユーザーのどちらにとっても使いやすいツールであることをお約束できます。最も重要なのは、ユーザーの分析エクスペリエンスを可能な限りスムーズで利用しやすいものにすることです。
主な特徴
リアルタイムのデータビジュアライゼーション：Liveboardでは、新しいデータが利用可能になるとリアルタイムで更新される、動的なデータビジュアライゼーションを作成できます。これは、絶えず変化するビジネス指標を常に把握し続けるのに役立ちます。
双方向性：Liveboardを対話形式で操作して、フィルターを適用したり、ドリルダウンしたり、データのさまざまな側面を探索したりすることで、より深いインサイトを得られます。このツールの双方向的な性質により、データの分析と理解が容易になります。
データ統合：Liveboardでは、さまざまなソースからのデータを単一のダッシュボードに取り込むことができます。そのため、データベース、スプレッドシート、クラウドデータソース、さらにはサードパーティのデータベースに接続することで、データの全体像を把握できるようになります。
モバイルフレンドリー：Liveboardは、モバイルデバイスでの応答とアクセスが可能なように設計されているため、外出先でもデータとインサイトに簡単にアクセスできます。
AIを活用した検索：ThoughtSpot Sageは、人工知能を利用してデータの傾向とパターンを理解できるようにすることで、データから有益なインサイトを引き出せるようにします。
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2. Tableau
Tableauは、ビジネスインテリジェンス、データ分析、データインフラストラクチャのプラットフォームとして機能します。Tableauでは、データソースに接続し、生データを視覚的に表現するダッシュボードを作成できます。しかし、大規模なデータセットは、開発やコンピューターサイエンスのバックグラウンドを持たない人にとってはわかりにくいこともよくあります。
主な特徴
データの接続とインポート：Tableauでは、データベース、スプレッドシート、クラウドサービス、その他のビッグデータソースなどのデータソースに接続できます。これにより、データを分析のためにインポートしたり変換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：Tableauは、棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、マップなど、幅広いビジュアライゼーションオプションを提供しています。インタラクティブなビジュアライゼーションを作成して、データを探索して理解することができます。
ダッシュボードの作成：複数のビジュアライゼーションをダッシュボードに集約して、データを包括的に把握することができます。
データのブレンド：Tableauでは、複数のソースからのデータを組み合わせることができます。これは、異なるデータベースやプラットフォームからのデータを取り扱うときに特に便利です。
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3. Power BI
Microsoftが開発したPower BIは、他のMicrosoft製品と連携するデータビジュアライゼーションツールです。基本的なグラフから高度なビジュアルまで、さまざまなビジュアライゼーションオプションを提供し、データモデリング機能も備えています。Power BIは、Microsoftのエコシステムをベースとして利用している組織でよく使用されています。直感的なインターフェイスにもかかわらず、Power BIの学習曲線は急こう配であり、このツールの可能性を最大限に活用するには分析スキルが必要です。
主な特徴
インタラクティブなダッシュボードとレポート：ドラッグ＆ドロップのインターフェイスで、インタラクティブなダッシュボードとレポートを作成できます。
ビジュアライゼーション：デフォルトのビジュアルには、チャート、マップ、グラフが含まれています。カスタマイズしたビジュアルを作成する場合は、Power BIのカスタムビジュアルSDKを使用できます。
変更管理：Power BIは、属性値の増減に関して可能性のある説明を提供し、その結果を、ビジュアライゼーションを利用したコンテキストで表示します。
データモデリング：Power QueryやPower PivotなどのPower BIツールを使用して、データの整形やクリーニング、リレーションシップの定義、DAXを使用した計算済みメジャーの作成が可能です。
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4. Qlik Sense
Qlik Senseは、ビジネスユーザーがデータを探索できる分析プラットフォームです。高度な分析機能を備えていることと、オンプレミスでもクラウドでも導入可能なことで知られています。Qlik Senseは、ユーザーがインサイトを見つけ、迅速な意思決定を行えるよう支援するツールであることをアピールしています。さまざまなデータソースへの接続の管理が容易であることと、柔軟な埋め込みが可能なことも、このツールの独自のセールスポイントとなっています。
主な特徴
包括的なデータビジュアライゼーション：Qlik Senseでは、コンテキストを絞り込み、発見し、インタラクティブなビジュアライゼーションを作成できます。
拡張分析：このツールでは、ビジネスユーザーがデータについて複雑な質問をすることが可能です。また、AutoMLと予測分析を活用して、データ変化の主な要因を特定することもできます。
/リアルタイムのデータパイプライン：Qlik Senseは、アラート、トリガーの自動化、モニタリングなどのレポート機能を備えています。
ハイブリッド導入オプション：このツールでは、パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミスなど、複数のソースからの接続が可能です。
5. Sisense
Sisenseは、ユーザーとそのチームが複数のソースからデータを抽出してインサイトを生み出すことを可能にする分析プラットフォームです。Sisenseは、オープンソースとの統合やRestAPIへのアクセスなど、埋め込み分析機能で知られています。しかし、インストールとセットアップに大々的なトレーニングが必要であり、またデータキューブのセットアップが複雑であるというレビューが報告されています。このプラットフォームを使いこなせるようになり、その機能を最大限に活用できるようになるには、時間がかかる可能性があります。
主な特徴
データ統合：Sisenseでは、データベース、クラウドサービス、スプレッドシートなどのデータソースに接続して、データを1か所に集約して分析することができます。
データモデリング：データの変換、クリーニング、モデリングをSisense内で実行できます。リレーションシップの定義、計算済みフィールドの作成、データクレンジング操作の実行により、データを分析用に準備します。
データビジュアライゼーション：Sisenseには、さまざまなチャートタイプ、グラフ、ダッシュボードなど、データを表現するためのビジュアライゼーションオプションが用意されています。
アドホック分析：このツールはアドホッククエリー機能を備えているので、技術的な知識があまりないユーザーでも、データを探索し、レポートやビジュアライゼーションを作成することができます。
6. Domo
Domoは、データを分析し、意思決定のためのインサイトを共有できるデータビジュアライゼーションソリューションです。質問に対する回答を得たり、予測を立てたり、What-Ifシナリオを実行したりするのに役立ちます。Domoはあらゆるペルソナをサポートしています。以前はアナリスト向けに構築されたプラットフォームでしたが、現在ではデザイナーと開発者の両方に向けた機能とサポートを提供しています。
主な特徴
ビジュアライゼーション：Domoでは、データの可視化やダッシュボードの作成に役立つ、さまざまなチャートタイプとカスタムマップを使用できます。
カスタマイズ可能なダッシュボード：ローコード環境であるため、技術的な経験がなくても自分でダッシュボードやレポートを作成できます。さまざまなビジュアルレイアウト、注釈機能、フィルターを使用して、ダッシュボードをさらにカスタマイズできます。
AIモデル管理：Domoでは、JupyterワークスペースやAutoMLからDomoでホストされたモデルをデプロイできるだけでなく、OpenAIやHugging Faceなど、外部でホストされたモデルもデプロイできます。
データモデリング：ドラッグ＆ドロップが可能なインターフェイスを備えているので、さまざまなデータソースからデータモデルをセットアップするのに便利です。
7. Looker
GoogleのLookerは、統合型セルフサービス分析プラットフォームです。ビジネスユーザーは、さまざまなデータソースからダッシュボードやレポートを作成し、埋め込みアプリケーションを構築し、リアルタイムのインサイトでワークフローを効率化することができます。Lookerは、Google Cloud Platformを通じたオープンソースソリューションとの統合を可能にします。その結果、データ処理機能をVertex AI、AutoML、BigQuery MLによって強化することができます。
主な特徴
セルフサービスによるデータビジュアライゼーション：Lookerでは、カスタムデータモデルの作成、指標の定義、ダッシュボードやレポートの設計が可能です。データエクスペリエンスの展開にはLookMLを使用します。
アドホックレポート機能：Lookerのセマンティックモデルに接続し、データをよりインタラクティブに分析、探索、可視化することができます。この統合により、異常値を発見できるアドホックレポートの作成が可能になります。
データのリアルタイムビュー：Lookerでは、任意のクラウドからリアルタイムのインサイトを引き出すことができます。フィルターを追加・変更してデータを絞り込むことも可能です。
💡関連記事：LookerとTableauの比較。
8. Zoho Analytics
Zoho Analyticsは、データの準備、ビジュアライゼーション、探索を支援します。この分析ソリューションは、主要なパフォーマンス指標の追跡、孤立値の特定、将来の予測、隠れたインサイトの発見に役立ちます。Zoho AnalyticsにはAI技術が組み込まれていて、構築済みのテンプレートセットを使用できます。
主な特徴
データ統合：Zoho Analyticsでは、スプレッドシート、クラウドデータベース、オンラインアプリケーションなどのデータソースやビジネスアプリケーションからデータをインポートできます。
データ準備：Zoho Analyticsには、データを変換してリッチ化する機能が<br>あります。データセットのマージや、計算の実行、カスタム指標の作成を行って、データを分析用に準備できます。
データビジュアライゼーション：このツールには、チャート、グラフ、ピボットテーブル、ダッシュボードなど、構築済みのビジュアライゼーションテンプレートが多数用意されていす。ローコードインターフェイスであるため、技術的知識がなくてもパーソナライズされたレポートを作成できます。
拡張分析：AI、ML、NPLテクノロジーにより、コンテキストに基づいたインサイトと推奨事項を提供します。このプラットフォームは、What-If分析や今後の傾向の予測を可能にする予測分析機能も備えています。
ワークフローへのデータビジュアライゼーションツールの統合
データビジュアライゼーションが持つパワーを存分に活用するには、これらのツールを既存のワークフローにシームレスに統合することが極めて重要です。以下のステップをご検討ください。
データソースの特定：可視化するデータソースを特定します。これには、データベース、スプレッドシート、クラウドサービス、APIなどが含まれるでしょう。選択したツールがこれらのソースとの接続をサポートしていることを確認します。
データのクリーニングと準備：データを可視化する前に、そのデータがクリーンで正確かつ妥当であることを確認します。有意義なインサイトが得られるよう、必要なデータクリーニング、データ変換、データ集計を実行します。
適切なビジュアライゼーションの選択：データを効果的に表現するうえで適切なビジュアライゼーション手法を選択します。データの種類、強調したいリレーションシップ、ビジュアライゼーションの目標を考慮しましょう。
インタラクティブなダッシュボードの作成：インタラクティブなダッシュボードやレポートを作成して、ユーザーが自分でデータを探索してインサイトを得られるようにします。フィルターやドリルダウンなどのインタラクティブな機能を有効にして、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
データ更新の自動化：データが絶えず変化している場合は、データの自動更新をセットアップして、ビジュアライゼーションが常に最新の状態になるようにします。そうすれば、手動でビジュアライゼーションを更新する時間と労力を省くことができます。
データビジュアライゼーションツールは、データ分析プロセスを効率化し、データドリブンな意思決定が組織文化の中で自然に行われるよう支援します。
データ内の隠されたインサイトを発見する
組織は複雑なデータを視覚的表現に変換することで、情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを推進し、競争力を高めることができるようになります。最も優れたデータビジュアライゼーションツールには、さまざまな機能、カスタマイズオプション、双方向性が備わっており、ユーザーはデータを効果的に探索して伝達することができます。
使いやすさ、データ接続性、ビジュアライゼーションオプション、コラボレーション機能など、さまざまな要素を考慮することで、自社のニーズに最適なツールを選ぶことができます。データビジュアライゼーションツールを使用する際のベストプラクティスに従うこと、ツールをワークフローに統合すること、そしてツールによって何を実現できる可能性があるかを絶えず探求することを忘れないでください。
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