9つのデータビジュアライゼーション例とビジネスを支援する方法

誰もがデータビジュアライゼーションについて話しています。

なぜでしょうか。生のデータだけでは、一目で理解した満足感をもたらすことができないからです。

そして人間の脳はテキストよりも60,000倍速く画像を処理しますので、データビジュアライゼーションがビジネスにもたらす機会のすべてを活用したいのです。

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データビジュアライゼーションの説明

データビジュアライゼーションは、チャート、マップ、グラフ、その他の種類のビジュアルを通じてデータを表示するプロセスです。これらを使用すると、データが明確に表現され、すべての情報と事実が理解しやすい方法で提示されます。

企業は多くの場合、データビジュアライゼーションを使用して、論理に基づいて次のステップを分析および計画します。マーケターとプロジェクトマネージャーは、これらのビジュアルを使用して、全体的なパフォーマンスと戦略に役立つパターンを発見します。

データは物語を語ります。ビジュアライゼーションは、それを理解するのを助けるためにあります。

ビジュアライゼーションを通じて、私たちは本来は浮かぶことのないアイデアを多く得ることができます。これは、意思決定プロセスに一貫性、品質管理、効率をもたらす戦術です。

データビジュアライゼーションの種類

最も一般的なデータビジュアライゼーションの種類の1つはインフォグラフィックスです。これは通常、大量の情報を迅速かつ効率的に伝えるために使用されます。それでも、企業はダッシュボード(カスタマイズ可能なビジュアライゼーション)にますます依存するようになっています。ダッシュボードはさまざまな方法で表示できます。それでは、使用したいと思うかもしれないデータビジュアライゼーションの種類とそれらの特定の目的のいくつかを見てみましょう。

チャートとグラフ

チャートとグラフを通じて、データトレンドの全体的なストーリーはより速い方法で伝わります。これらは、イベント間の迅速な比較と関係を提供し、分布を示し、長期的にデータ分析を実施するためのより良い方法を提供します。

箱ひげ図

このタイプのビジュアライゼーションでは、外れ値がプロセスを上下に引っ張るかどうかを素早く確認できます。また、平均と標準偏差を比較するときに役立ちます。そして「これら2つのプロセスは統計的に同じですか？」などの質問に答えるときにも役立ちます。

ゲージ

これは、特定のプロジェクト、キャンペーン、または数値が実行されているのに対して、期待されるパフォーマンスと比較してどのようにパフォーマンスするかを素早く発見するのに役立ちます。

ヒストグラム

ヒストグラムはデータの分布を示し、確率の成果を導き出すのに役立ちます。プロセスが正しい平均のまわりにある状態か、それとも外れ値がデータまたは結果の結果をスキューしているかどうかを素早く証明できます。

円グラフ

複数の円グラフバリエーションを使用して、全体の各部分がその役割を果たしているかどうかを確認する必要がある場合、またはプロセスまたは成果で最も重要な要因が何であるかを確認したい場合に使用できます。

ツリーマップチャート

ツリーマップチャートを使用して、階層的なデータはネストされたノード(異なるサイズと色の矩形)を通じて表示され、データパターンを簡単にスポットしたり、データの量を比較したりできます。

ダッシュボードを使用すると、チームがメトリクスをより深く掘り下げるのに役立つ組み込みの分析ツールの利点があり、最も重要なものから目を離さない利点があります。

最高の9つのデータビジュアライゼーション例

データビジュアライゼーションは、創造的であるのと同じくらい有用です。そして、これら2つのことを強調する例の範囲があります。以下に、ビジュアライゼーションの最も一般的で現代的な用法と例をリストしています。

マーケティングパフォーマンスのデータビジュアライゼーション

マーケティング専門家はデジタルマーケティングキャンペーンを通じて大量のデータを生成し、これらのメトリクスはマーケティングパフォーマンスのデータビジュアライゼーションの基盤です。これらを通じて、プロジェクト/キャンペーンのROIと有効性、パフォーマンスレベル、SEO、PPC、メール、ソーシャルメディアパフォーマンス、および目標達成を確認できます。マーケティング(および非常に一般的なABMマーケティング)では、ダッシュボードは主にインタラクションとコンバージョン、訪問、ランディングページのパフォーマンス、ウェブサイトトラフィックなどを確認するために使用されます。ここではチャート、グラフ、円グラフ、テーブルの使用が最も頻繁です。

財務データビジュアライゼーション

財務で生成されるデータの量は、そのような種類の評価に対処することに慣れていない人にとって圧倒的である可能性があります。財務のデータビジュアライゼーションは、テクノロジーに精通していなくてもそのデータを理解できるように、チームの他のメンバーに有用な洞察を提供するのに役立ちます。財務ビジュアライゼーションは通常、給与、予算、キャッシュフロー、流動性、支出、その他の財務メトリクスを追跡します。CFOは、Excelファイルのみに依存することなく、より多くの人々を財務分析に関与させ、財務目標を簡単に設定し、KPIを分析し、データを直感的に保つことができます。

営業データビジュアライゼーション

営業のすべては追跡が必要であり、達成されたパフォーマンスとターゲットはビジネスが成長し続け、正しい決定が下される方法に大きく依存します。営業のデータビジュアライゼーションは通常以下を含みます：

• 顧客成長と保持
• 顧客ライフタイムバリュー
• 顧客獲得コスト
• ユニットあたりの平均収益
• 営業サイクルの平均長
• クォータ達成度

ビジュアライゼーションを通じて営業KPIに洞察を得ることは、毎年四半期ごとに必要な措置を講じるために不可欠です。

HRデータ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を使用して、HRは今までにない方法でストーリーを語ることができます。それは非常に実用的な特定の視聴者(CEOや上級管理職など)をより簡単に説得して特定のステップを取るか、現在の状況を迅速かつ効率的に通知することができる構造化されたナラティブです。

会計におけるデータビジュアライゼーション

会計は、データビジュアライゼーションを使用して、異なるメトリクスをすばやく比較し、パターンを識別し、イベントを使用して記録することができます。また、歴史的なデータを通じて来るトレンドを識別し、新しいパターンを予測することもできます。監査人は、その後、クライアントをよりよく理解し、スプレッドシートだけでなくデータと接続して照らされた方法で通信するために、最小限のリスクで結果を達成するために迅速に評価して行動方針を選択できます。

製品ロードマップのデータビジュアライゼーション

製品ロードマップでは、プロジェクトの異なるポイント、マイルストーン、実行されたキャンペーンを測定する必要があります。ここでのデータビジュアライゼーションは、あなたが今いる段階とターゲットでどのように進んでいるかを視覚的に素早く評価するための資産を提供します。

プロジェクト管理のデータビジュアライゼーション

複雑なデータはビジュアライゼーションで栄え、プロジェクトマネージャーはそれから得られた洞察で栄えます。チームのパフォーマンス、予算、目標の進捗などの変数は、明確な目的を与え、長期的に役立つ詳細を明らかにする視覚言語に変換できます。

SEOパフォーマンスのデータビジュアライゼーション

良いビジュアライゼーションは、SEOとマーケティングキャンペーンのレポートに関する素晴らしいストーリーを語ることができます。社内SEO専門家または外部代理店と連携する場合、チームリーダーはウェブサイトが有機検索でどのようにパフォーマンスするかを知る必要があります。しかし、ほとんどのSEOデータは複数のソース(Google Analytics、Google Search Console、ランクトラッカー)から得られるため、これは簡単ではありません。

下記のSEOダッシュボードの例では、有機チャネル(前月比のリード/販売)およびタイムラインの最も重要なKPIを示しています。販売データは、バウンスレートや平均セッション期間などのエンゲージメントメトリクスと組み合わせることで、ユーザーがサイト上のコンテンツをどのように消費するかの優れた概要を提供し、改善が必要な問題または領域を特定できます。ビジネスのタイプ、特に季節性の影響を受けるビジネスに応じて、MoM比較が最良の選択肢ではないかもしれません。そのような場合、年間比較(YoY)の方が良い選択肢かもしれません。特定のイベントを強調する注釈(休日、Googleアルゴリズムの更新、技術的な修正)は、ダッシュボードに明確さを追加できます。

開発者向けのデータビジュアライゼーション

開発者が使用するビジュアライゼーションは、開発者と他の部門の理解のギャップを実際に埋めます。開発者向けのデータをビジュアライゼーションすることは、プロジェクト、リアルタイムのバグ追跡、例、進捗、結果を提示して、データ駆動の決定をより速く開始することを意味します。

SEO管理

このダッシュボードとプロジェクトテンプレートでSEOプロジェクトを管理し、フォローアップします。

テンプレートを使用→

Pythonのデータビジュアライゼーション例

Pythonなどの言語で書かれたデータビジュアライゼーションは、さもなければ発見されることがなかったトレンド、パターン、相関関係を特定するのに役立ちます。Pythonスクリプティングは、データをビジュアライゼーションし、生のデータだけでは提供できない洞察を得るための多くのオプションへのドアを開きます。

Pythonを使用してデータビジュアライゼーションを作成することで、以下のことがサポートされます：

• ユーザーがミリ秒でデータ洞察を得て、大規模なフォーマットされていないデータセットを分析および理解できるようにする
• 色、トレンドライン、マーカー、注釈、および多くの視覚的な手がかりを追加して、データのストーリーを即座に理解できるようにする
• インタラクティブなデータビジュアライゼーションをサポートします。Bokehはインタラクティブなビジュアライゼーションライブラリで、HTMLとJavaScriptを使用してグラフィックスをレンダリングします。ただし、BokehはPythonAPIを提供して、JavaScriptコードを記述する必要がなく、D3.jsで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。

ビジネスがより良く、事実に基づいた決定を下すためにデータに依存し続けているため、データビジュアライゼーションの重要性はさらに増すでしょう。そして、チャートやグラフなどのビジュアライゼーション手法は、従来のスプレッドシートや時代遅れのデータレポートと比較して、データを理解する観点からより効率的であるため、Pythonなどのツールを使用してデータビジュアライゼーションを作成することは、すべての機能を横断したチームの必要性です。詳細については、Pythonを使用したデータビジュアライゼーションに関する記事を確認してください。

Rのデータビジュアライゼーション例

Rスクリプトを使用すると、開発者とデータサイエンティストは、最小限のコーディングで複雑な生のデータを表すさまざまなタイプのビジュアライゼーションを作成できます。データビジュアライゼーションを作成するために、Rは、最も広く使用されているパッケージの1つであるggplot2を含む複数のビジュアライゼーションライブラリを提供します。

RをPythonと比較したい場合、いくつかの違いを指摘できます。たとえば、Rはデータ分析に主に使用される言語で、Pythonはデータ分析にも使用できる汎用プログラミング言語ですが、これが主な目的ではありません。

どちらもデータビジュアライゼーション用に十分に装備されていますが、Rでグラフィックスをカスタマイズすることは一般的により簡単でより直感的です。Rはベースグラフィックスモジュールを使用して統計分析の結果を示すために構築されたため、チャートやプロットを簡単に作成でき、より高度なパイロット向けにggplot2を使用することもできます。

詳細については、Rのデータビジュアライゼーションに関する記事をご覧ください。

Slingshotを使用して最初のデータビジュアライゼーションを作成します

完全なデータビジュアライゼーション魔法を達成するには、異なるシステムのすべてのデータに接続し、選択した視覚的なダッシュボードを構築できる正しいソフトウェアが必要です。

これはまさにSlingshotができることです。Slingshotは、オールインワンのデジタルワークスペースであり、データ分析、プロジェクトおよび情報管理、チャット、目標ベースの戦略ベンチマークを集約できるツールです。すべて1つの直感的なアプリケーションです。

さらに：

• 異なるデータソースに素早く接続し、数分以内にダッシュボードを作成できます。
• SlingshotはAnalyticsでAzure Machine Learning Studioと完全に統合されているため、データソースを選択し、ビジュアライゼーションを構築し、トレーニング済みの機械学習モデルに接続できます
• SlingshotはGoogle BigQueryをサポートしており、Analyticsでビッグデータを処理する際に大きなスピードを追加し、数秒で大規模なデータセットを使用できます

試してみたいですか？試すには、Slingshotで4つの簡単なステップで最初のダッシュボードを作成する方法を確認してください。