ビジュアルアナリティクスとは?
メリットとデータビジュアライゼーションの比較

ビジュアルアナリティクスとは、大量のデータを視覚的な表現(グラフや図など)でわかりやすく示し、ユーザーがそのデータからなぜそうなるのかといった深い洞察(インサイト)を引き出すための技術です。

ビジュアルアナリティクスとは?

ビジュアルアナリティクスとは、インタラクティブなビジュアルインターフェイスを使用した推論の一形態です。ビジュアルアナリティクスでは、データ分析やダッシュボードによるインタラクティブなビジュアル表現を用いて、ユーザーが大量データを解釈できるようにします。

データの可視化だけでも、「何が問題なのか」「何がトレンドなのか」といった 「What(何)」の問いかけに答えることができるため、非常に有用です。しかし、データの中からインサイトを探すときには、「Why(なぜ)」を問う力が必要です。それが、データをより深く掘り下げることができるビジュアルアナリティクスの力です。

テンプレート化されたダッシュボードの制約を超えて、データの中にさまざまなビューやさまざまな種類のビジュアライゼーションを素早く構築し、傾向をよりよく理解したり、疑問に答えたりして、答えを導き出すことができるのです。

データの可視化は「What(何)」の質問に答えるものですが、ビジュアル分析は「Why(なぜ)」の質問にたどり着く手助けをします。

ビジュアルアナリティクスは、可視化、ヒューマンファクター、データ分析の組み合わせによって、データから洞察を得ます。視覚的に表示されることで、ユーザーはより簡単に、より速くデータと分析結果を解釈することができます。ビジュアルアナリティクスは、複雑な問題をはるかに容易に理解することができます。そのため一般のビジネスユーザー、つまりデータサイエンティストではない人、複雑な統計アルゴリズムを知らない人に非常に有用なものとなります。一方でビジュアルアナリティクスはデータサイエンティストにとっても有用です。なぜなら、ビジュアルアナリティクスは、データから得たことを他の人に伝えたり、優れた情報に基づいた意思決定に役立つからです。

近年、多くのデータ分析業務が自動化されてきましたが、より高いレベルのデータ探索に進むためには人間の介入と解釈が必要です。コンピューターにはどうしてもできない解釈そいて分析が存在するためです。これが、ビジュアルアナリティクスが重要である理由です。

ビジュアルアナリティクスを用いてデータを探索する

ビジュアルアナリティクスの優れた点は、データのリアルタイムビューを提供してくれること、そして、チャートやその他のビジュアライゼーションの構築方法を知らなくても、簡単かつ迅速にデータを操作できることです。また、見ているデータやビジュアライゼーションの種類をすばやく簡単に変更でき、データの探索をサポートすることができます。

しかも、操作によってデータが変化することはありません。そのため、操作した内容を元に戻したり、別の経路をたどる必要がある場合にも、簡単に手順を遡ることができます。データのさまざまなビューを作成すると、データの解釈が広がり、より多くの、場合によっては予期せぬ結果へと導いてくれます。ビジュアルアナリティクスにおいては、必ずしもどこで洞察を得るのかを前もって把握しておく必要はないのです。

ビジュアルアナリティクスのメリット

ビジュアルアナリティクスのメリットは、データをより簡単に解釈することができるため、専門家以外にとってユーザーフレンドリーであることです。これにより、ビジネスユーザーも巻き込み、全社的にデータ分析を浸透させることができます。データはインタラクティブでグラフィカルな方法で表示されるため、ビジネスユーザーはIT部門への問い合わせおよび回答を待つことなくデータからヒントを得ることができ、より迅速でスマートな意思決定を行うことが可能になります。また、ビジュアルアナリティクスは、得られた洞察や発見を関係者間で迅速に共有することができるため、コレボレーションを促進し、正答にたどり着くことになります。ビジュアルアナリティクスは、組織全体の迅速な洞察獲得を強力に支援するのです。

ビジュアルアナリティクスは、グラフの種類やビジュアライゼーションに制約されることなく、自由に考え、検索することができます。そこに制約があると、分析が限定的になってしまうことがあります。ビジュアルアナリティクスでは、異なるソース(異なるデータベース、異なるソーシャルメディアなど)のデータをひとつのビューで視覚化することができます。

ビジュアルアナリティクスでは、クエリ、探索、可視化というステップが1つのプロセスに集約されます。ビジュアルアナリティクスは、データの高速探索、反復、プロトタイピングにつながり、結論やさらなる疑問に素早く簡単にたどり着けるよう、思考をサポートします。質問と回答のプロセスがどんなに複雑でも、ビジュアルアナリティクスはより良いビジネスの意思決定につながる分析を支援します。

ビジュアルアナリティクスとデータビジュアライゼーションの比較

ビジュアル分析とデータビジュアライゼーションは、しばしば同じ意味で使われます。しかし、このふたつは異なる機能と目的を持っています。どちらも特定の質問に答えるために、特定のデータセットを提供します。どちらも、データを視覚的に表現することで、発見を伝えやすくし、データに基づいたエピソードなどを作りやすくします。どちらも観測値、問題点、重要な指標を提供します。しかし、似ているのはここまでです。

ビジュアルアナリティクスは、先述の通り、データの「なぜ」という問いに答える手助けをします。ビジュアルアナリティクスは、高度な分析を使用して、データを視覚的に調査するのに役立ち、調査の過程で自分がどこに向かっているのかを知る必要はありません。ビジュアルアナリティクスは、しばしば予想外の発見や洞察につながり、自分でも気づいていなかった問題や指標を浮かび上がらせます。

このように考えるのがベストです。データビジュアライゼーションは 「What(何)」に答える手助けをし、データ分析はデータをより深く掘り下げ 「Why(なぜ)」に答える手助けをします。

NTTコム オンラインでは、ビジュアルアナリティクスツールSpotfireを提供しています。30日間の無料トライアルも行っておりますので、ビジュアルアナリティクスツールに興味がある方はぜひお申込みください。

探索的分析/原因分析の領域で
高い評価と実績
TIBCO Spotfire

Spotfireは分析に必要な機能を単一製品でカバーするビジュアルアナリティクスツールです。

関連製品

  • Spotfire
    組織全体でのデータ分析・活用を実現するオールインワンのデータ分析ソフトウェア
    詳しく見る
Spotfire® 組織全体でのデータ分析・活用をオールインワンで実現するビジュアルアナリティクスツール 無料トライアル実施中
Spotfireの機能・使い方を動画で学べる Spotfire活用セミナー アーカイブ動画配信中 セミナー動画視聴はこちら
あ行
イーティーエル
(ETL)
異常検知
(Anomaly Detection)
か行
回帰分析
(Regression Analysis)
機械学習
(Machine Learning)
根本原因分析
(Root Cause Analysis)
さ行
散布図
(Scatter Chart)
製造アナリティクス
(Manufacturing Analytics)
た行
ダッシュボード
(Dashboard)
データ移行
(Data Migration)
データ仮想化
(Data Virtualization)
データカタログ
(Data Catalog)
データガバナンス
(Data Governance)
データクレンジング
(Data Cleansing)
データサイエンス
(Data Science)
データサイエンティスト
(Data Scientist)
データサイロ
(Data Silo)
データセキュリティ
(Data Security)
データ統合
(Data Integration)
データ品質
(Data Quality)
データファブリック
(Data Fabric)
データフェデレーション
(Data Federation)
データ分析
(Data Analytics)
データマネジメント
(Data Management)
データマネジメントプラットフォーム
(Data Management Platform)
データメッシュ
(Data Mesh)
データモデリング
(Data Modeling)
データリンキング
(Data Linking)
データレイク
(Data Lake)
テキストマイニング
(Text Mining)
デジタルツイン
(Digital Twin)
デブオプス
(DevOps)
は行
バッチ処理
(Batch Processing)
ビジネス用語集
(Business Glossary)
ビジュアルアナリティクス
(Visual Analytics)
分散分析
(Anova)
ま行
マスターデータ
(Master Data)
マスターデータ管理
(Master Data Management)
マルチドメインMDM
(Multi Domain MDM)
メタデータ管理
(Metadata Management)
ら行
リアルタイム分析
(Real-time Analytics)
リファレンスデータ
(Reference Data)
レーダーチャート
(Radar Chart)
レストフルエーピーアイ
(RESTful API)
ロジカルデータウェアハウス
(Logical Data Warehouse)
論理データモデル
(Logical Data Model)