「ビッグデータの時代」と言われ久しいですが、手元にあるデータから洞察や示唆を導き出すには可視化・視覚化が必要です。そして、大量のデータの可視化や分析は常に一筋縄にいきません。だからこそ良いツールが必要でありそれらに習熟している必要があります。
当社はデータ分析・視覚化の領域において、データ活用基盤構築から各種アナリティクス、ダッシュボード構築まで実績があり、その過程で多くのデータ可視化ツールを使ってきました。また、各種ツールへの習熟に向けたトレーニングも行なっています。
そのような中で、私の経験の中から、特にビジネスシーンで活用しやすいものに厳選し９つを紹介します。
データ可視化そのものについて知りたい方はこちらの記事からどうぞ。
目次
1.データ可視化ツールとは何か？
データ可視化ツールは、データを扱う全ての人に、より早くより簡単に可視化を実現するツールです。何百万ものデータポイントのデータを瞬時に可視化でき、その可視化プロセスを自動化できるのはデータ可視化ツールのおかげです。このツールがあることでデータを扱う人はそのデータ分析や可視化において大幅な時短、つまり生産性向上を実現出来ています。
また、データ可視化ツールは大人数で見るダッシュボード構築、各種分析、年次レポート、会議でのマーケティング資料など様々な用途/場面で使われます。
以降、個別的にツールを紹介していきます。
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2.ノーコードベースのデータ可視化ツール
直感性に優れ、ドラッグ&ドロップで簡単に可視化・視覚化ができるツール類です。
2-1.Tableau
BIツール領域で台頭するTableauはその使いやすさ・柔軟さから世界中で人気です。Desktop版、Server/Onlineなど、ニーズに合わせたプロダクトが容易され、プラットフォームとして組織内で共有す時には特に便利でしょう。100以上のデータソースと接続可能です。
下記の通り、トライアンドエラーが容易に出来、スピーディにデータを探索し続けられる操作性に優れています。
引用：https://www.tableau.com/ja-jp/products/desktop
Tableauが提供する「Tableau Public」は自身のデータや分析が公開されて問題なければ無料で使い続けることが出来ます。かいつまんで纏めると以下のようなところがポイントになるでしょう。
良い点
- 無償版Tableau Publicが使える
- データインポートの選択肢が豊富
- ビデオやチュートリアルが充実しており、習熟のスタートを切りやすい
- 表現力が高い
注意点
- BIツールの中では比較的高額である
- 無償版であるTableau Publicではデータはプライバシーを保てない
▼Tableauで作成した自作品
2-2.PowerBI
PowerBIもTableau同様根強い人気のBIツールです。無償版でできることもPoCや個人利用の範囲であれば使い勝手は満足出来るものでしょう。
公式Youtubeチャンネルから拝借
良い点
- 表現力が高い
- 接続できるデータソースが豊富
注意点
- 容量が1GBまでしか使えない
- オンプレミス上の各データベースに接続できない
- 自身が作成したレポートを他ユーザーに共有できない
- WindowsOSでしか使えない
また、TableauもPowerBIも「BIツール」と呼ばれるツールの一つです。様々にあるBIツールの比較はこちらの記事にも機能比較表や詳細を書いています。ぜひ参考にされてください。
組織展開を考えると無料BIツールは厳しいものの、個人利用やPoCの際にはこちらもおすすめです。
2-3.Excel
もっとも身近な例としてはExcelがあるでしょう。データ量や属人性の限界はありますが、使い慣れている人が多いツールであることは間違いありません。
Excelで作った棒グラフも立派なデータの可視化です。しかし、大量のデータを扱いたくなってきたら、BIツールを使うのがおすすめです。「なぜエクセルではなくBIツールを使うべきなのか」に関してはこちらの記事もヒントを書いているので、ご参考になるはずです。
良い点
- ほとんど全ての企業に入っている
- 標準機能で多彩なグラフ形式が揃っている
- Excelのアドオン機能「分析ツール」では様々な統計処理も可能
注意点
- データ量の限界がある
- 分析や可視化が属人的になりやすい
- 複雑な分析や計算はマクロやVBAの知識が必要
下記は、Excelの分析ツールの使い方の詳細です。統計ツールを購入する予算がない場合、制限はありますがこれだけでも、なんとかなることも多いです。
2-4.Googleスプレッドシート
使い勝手はExcelに近いですが、こちらも一つのツールとして抜き出したい良いツールです。
Google for Educationでチュートリアルも出ていますね。
良い点
- クラウドであり共有が簡単（リアルタイムにコラボーレション可能）
- エクセルと似ており学習コストが低い
注意点
- Excel同様データ量が大量にな可視化には不向き
- 可視化の選択肢は少ない
2-5.Alteryx
良い点
- ETLツールでは最も使い勝手が良い
- パフォーマンスに非常に優れており、膨大なデータ量に耐えられる
注意点
- 1ライセンス5000ドルほどであり、比較的高額な部類に入る
- セルフサービス型と言えど、ツールへの習熟コストは低くはない
2-6.Looker Studio
ダッシュボード作成、データ視覚化をする際のGoogleの無料ツールです。グーグルの他サービス間の連携も万全ですのでBigQueryなどを使っている組織の方にはスタートはしやすいでしょう。
良い点
- 無償である
- Googleの他のサービスと連携しやすい
注意点
- 他BIツールに慣れている人は使いづらさを感じるポイントも多い
以下のイントロダクションも参考になります。
2-7.Exploratory
Exploratoryとはまさにデータを”Explore”（探索）する分析ツールです。
Exploratoryはいわゆる「BIツール」には属さないものの、その直感的でストレートなインターフェース（画面）が組織でのデータ活用にインパクトを与えてくれるため、当社でもExploratoryを使用してコンサルティング/支援をしています。Exploratoryは明朗なクレジットカード払いで、その点で主要なBIツールよりも導入しやすく、R言語（統計解析向けのプログラミング言語）を基盤としていることから統計領域・アナリティクス分野に力点を置いたコンサルティング業務の生産性を上げられています。
良い点
- クレジットカードで購入でき導入が非常にスムーズ
- R言語を基盤とし、複雑で発展的な分析も対応可能
- 組織内でのシェアも可能
注意点
- 最低限の統計知識は必須
- いわゆる分析ツールとしては比較的高額の部類
下記の記事もご参考にしていただけるものと思います。
2-8.Yellofin
ブラウザ上で利用できるBIツールです。データを自動で分析する機能があり、ユーザーが時間をかけずに示唆を得ることが可能です。
- 良い点
- 自動分析機能がある
- 他サイトに埋め込み可能
- 注意点
- データの統合を手動で行う必要がる
以下の動画も参考になります。
2-9.Qlick Sense
Qlick Senseは高機能なBIツールで、他にはない機能が多く実装されています。
- 良い点
- Qlik連想エンジンで、見落としがちな視点での示唆を得ることが可能となる
- 完全インメモリ処理で高速に分析ができる
- 注意点
- 完全インメモリ処理に対応できるメモリリソースが必要
以下も参考になります
https://www.qlik.com/ja-jp/products/why-qlik-is-different
こちらは拙著になりますが、データ可視化ツールを使う際には、ツールとともに「どのように表現したら良いか」の基礎知識やテクニックが必要です。主に初学者の方にデータ可視化の指針となる内容となっていますのでぜひお手にとってみてください。
3.エンジニア向けデータ可視化ツール
プログラマーの方やプログラミングが出来る方であれば、D3が最も良いでしょう。
3-1.D3.js
D3.js はノンプログラマーの方も活用できるライブラリーも充実していますが、JavaScriptの知識がある方におすすめです。
良い点
- カスタマイズが柔軟
- 非常にパワフルな表現力
- ノンプログラマー向けのツールもあり
- 無料であり、オープンソース
注意点
- 当たり前だが有償ツールと同様のサポートレベルは期待できない
- 可視化の過程を推し進めるプログラミング知識は必要
3-2.Google Charts
コーディングに慣れている方でしたらもう一つの良い選択肢はGoogle Chartsです。こちらも無料です。
オンライン上でインタラテクティブ性を持ったデータ可視化を実現するのにとてもパワフルなツールです。HTML5とSVGをベースとし、追加プラグインなどは必要なく可視化が出来ます。GoogleスプレッドシートやSQLデータベースなどのデータソースと接続出来ます。CSSが扱えれば、柔軟にカスタマイズも可能です。
良い点
- 無償で使える
- 標準機能で備わっているグラフ形式（チャートタイプが豊富）
注意点
- 当たり前だが、チュートリアル以上のサポートは期待できない
- R:統計解析に特化したプログラミング言語で、データ分析に関することは全般行えます。Pythonと比較するとアカデミックのシーンでよく使用されています。
- Python:データ分析だけでなく、アプリケーション開発にも使用できる汎用性の高い言語です。機械学習や深層学習を行うのにスタンダードな言語であり、近年最も人気のある言語です。
4.データ可視化ツールを使いこなすにはトレーニングを受けることがおすすめ
好きなプロダクトや使いたいツールが決まったら、そのトレーニング・研修を受けてみるのもおすすめです。
当社はデータ分析・視覚化のコンサルティングであり、トレーニングも提供しているため、「そう言ったほうが我々にとって都合が良いからだ」と思われるかもしれません。しかし、もし私が組織で皆の可視化スキルや分析力を上げ組織のデータ活用を牽引する立場であったら、ツールを買ってあとは個人の成長意欲に任せるということはしません。ユーザー一人一人を手探り状態にしては、あまりに時間がかかり、途中でやる気をなくすなど、不確実性が高すぎるからです。
その意味で、有償トレーニングの最大のメリットはその学習効率の良さがあるでしょう。一旦ある程度まで知識や技術の底上げを高速でしなければ、「ここはどうやって色を出すんだっけ・・・」「数字を出すのはどうするんだ・・」と一瞬で解決できることに無限に時間がかかってしまいます。
そのような時間の消費を回避するのが体系だった有償トレーニングです。
データビズラボではデータ分析・視覚化の領域において、データ活用基盤構築から各種アナリティクス、ダッシュボード構築、各種ツールへの習熟に向けたトレーニングを行なっています。ご興味のある場合はぜひ一度データビズラボまでお問い合わせください。
当社でも様々なツールや可視化のトレーニング・研修を提供していますが、学習効率を強く感じて下さった事例が下記です。
可視化に特化したビジュアルアナリティクス集中クラスも提供しています。
また、下記のような、オンラインサービスでもクイックに且つリーズナブルに習得できるものもあるでしょう。
5.まとめ
昨今は非常に多くの有用なデータ可視化ツールがあり、それぞれ豊富な機能が備わっています。
最もパワフルなツールが誰にとっても常に良い、ということではありません。重要なのは自身にフィットしたデータ可視化ツールの観点を理解し、評価し、選択し、良いアウトプットを作り上げられることです。
本記事で良いデータ可視化が出来る第一歩を踏んで頂ければと思います。
データビズラボではデータ分析・視覚化の領域において、データ活用基盤構築から各種アナリティクス、ダッシュボード構築、各種ツールへの習熟に向けたトレーニングを行なっています。ご興味のある場合はぜひ一度データビズラボまでお問い合わせください。
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