Tableau、Qlik Sense、Power BIの競合は？　「ビッグデータ可視化」の11大ツール

データドリブン志向の企業は、可視化ツールを使用してビッグデータに潜む結論を読み解き、その結論から有益な情報を導き出す。本稿ではビッグデータ分析に適した可視化ツールと選び方のポイントを紹介する。

公開 2019年04月26日 05時01分

更新 2019年07月06日 19時50分

著者

George Lawton

[TechTarget]

印刷する

図　Tableauの画面例。ビジネスユーザーはこのような可視化ツールを利用して対話形式の表示を作成できる《クリックでアニメーション付きの拡大版を表示》

　ビッグデータ分析用の可視化ツールは、ただ絵を描くよりもはるかに多くのことを実行する。このような分析支援ツールを使うことで、データのパターンを素早く特定し、重要なデータを見つけやすくなる。

　備え持つ特性と実用的な応用分野の点において、ビッグデータと可視化は両極端に位置する。「ビッグデータは、さまざまな領域の幅広いデータを収集して集約したものだ。これに対して可視化は、要求に応じて簡潔かつ明快で、要点を押さえた、体系化されたインサイト（気付き）を得るために利用する」。ITコンサルティング企業Brillioでデータおよび分析部門の責任者を務めるナレシュ・アガーワル氏はそう話す。

　可視化ツールを利用する従業員の職種は、技術職であるデータサイエンティストから非技術職である基幹業務担当者まで幅広い。従来のデータウェアハウス（DWH）は、主に企業のITチームが管理していた。一方で「データは主にビジネス機能を向上させるための資産」という考えを持つ経営層が、ビッグデータ革命を推進している。そのため近年のビッグデータ業界では、ビジネスを推進するためのデータセットの収集ないし統合管理に重点が置かれている。

　NTT DATA Servicesでビジネスインテリジェンス（BI）および分析部門のディレクターを務めるニティン・バジャジ氏は、次のように語る。「可視化ツールのエコシステムが成熟するにつれ、データをインサイトに変えるフロントエンド層（システムで利用者が直接操作する部分）の開発が注目されるようになっている」

併せて読みたいお薦め記事

データ分析環境の構築

BIツールの活用術

データドリブンなコミュニケーションが大切

　専門家は、データ可視化ツールを選ぶ際は柔軟な姿勢を持つことを勧める。そうしたツールの開発に携わる研究者は、絶えずビッグデータから知見を得るための新たな方法を探しているからだ。

　このような例の一つに「Vega」がある。ワシントン大学のジェフ・ヘーア氏が指揮を執る「可視化文法」プロジェクトで、可視化表現を取り扱うための開発用フレームワークだ。共同作業用のデータカタログ作成ツールを提供するAlationで、設計および戦略的構想部門のバイスプレジデントを務めるアロン・カルプ氏は、Vegaに良い印象を抱いている。理由は、技術レベルや分析に費やせる時間が異なる人々が、対話型の可視化を簡単に構築できることにある。

　規模が大きな、多次元のデータセットを扱う場合を考える。その際、パラメーターを変えて再読み込みする必要があるダッシュボードを使っても、データが意味することを静的イメージで簡潔に示すのはかつてないほど難しくなっている。Vegaなどの可視化ツールを使えば、データが時間とともにどう変化するかを個人でも簡単に表現できる。大人数の開発者チームを必要とすることなく、分析者はデータをさまざまな角度から詳しく調べ、異常値を削除したり、時間やデータ空間全体を通じて観察したりできる。

　最終的に、ビッグデータ分析用の企業向け可視化ツールでは、洗練された目新しい視覚的表現を作成することではなく、データについてのコミュニケーションを向上させることが重要になるだろう。賢明な企業はそうしたツールを使って、スキルや専門分野が異なる人々の共同作業を促進する方法を探っている。可視化ツールや人間の知覚、心理学、デザイン／レイアウト、ビジネスについて、それぞれ専門知識を持つ人々が関わり合うだろう。

　「真の課題はコミュニケーションだ。正しい色と形を使い、それを正しいラベル、タイトル、コンテキスト、前提、ビジネス環境と組み合わせて、インパクトを強める必要がある」（カルプ氏）

印刷する