データを視覚的に提示する手法の一つであるデータビジュアライゼーションは、今や大多数のBIツールやアナリティクスツールに採用されており、ユーザーがデータを理解するために不可欠な存在となっている。しかし、データの重要性がかつてないほど高まった現代においては、データビジュアライゼーションだけでは不十分となりつつあり、その次のステップとなる手法として、「ビジュアル分析」が注目を集めている。
データビジュアライゼーションは、データが「何」を意味しているのかに対する答えを導き出すことはできるが、「なぜ」その結果に至ったのかまでを深掘りするのは難しい。データ探索で、競合に先駆けて有用なインサイトを導き出すためには、この「何」と「なぜ」の両方の質問に答えられるような機能が必要で、その両輪が揃ったときに、初めて予期しないことを発見できる。
ビジュアル分析に対応するツールには、まさにデータの「何」と「なぜ」に対する答えを提示する機能が備わっている。データが示す結果が表示されるダッシュボードから、次々と新たなビューを生成し、「なぜ」を多層的、段階的に探求できる点が、ビジュアル分析の最大の特長であり、メリットでもあるのだ。
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本コンテンツでは、データを深掘りしてインサイトを得るための手法であるビジュアル分析について典型的なワークフローを紹介しながら、その活用によってユーザーが得られるメリットや効果を解説している。BIツールを用いてデータの視覚化、分析に取り組んでいるものの、当初期待していたような成果が挙げられていないというユーザーにとっては必見の内容だ。
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