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データドリブンの基本的な考え方

膨大なデータから意思決定のための重要なインサイトを得るために、認知科学的なアプローチを用いたデータビジュアライゼーションのモデルを以下のように整理しています。

データの入力は無限、処理は有限

企業の方々とお話しする時に最初にお見せするのがこの資料です。表から傾向を読み取ろうとすると数十秒から数分の時間がかかりますが、チャート化すれば、ほんの数秒でインサイトが得られるはずです。
人間が一度に処理できるデータ量はほんのわずかです。そのキャパシティを超えた情報が提示されるとそれがストレスとなり、データの理解の妨げになっているわけです。
企業内のデータ活用ではこのように多くの無駄な時間の積み上げであることが少なくありません。企業は多くのコストを負担することになりますし、個人も無駄な時間を費やすことになっている実情を理解する必要があります。

インテリジェンスとは

これはWikipediaのインテリジェンスの解説から引用した図です。
元来、インテリジェンスとは軍事用語で、意思決定に使用するための重要な情報を意味します。
データビジュアライゼーションで使用されるBI(Business Intelligence)ツールはデータを可視化してレポートするものと解釈している人が多いようですが、意思決定のための重要な情報が提供されていると言えるでしょうか?
きれいに整理された資料は、作成者の恣意的な意図によるシナリオに基づいた結果を示したものにすぎません。

可視化ではなく視覚化

可視化とは「見えないものを見えるようにする」ことです。それに対し、視覚化は「データの意味を分析者に正しく伝達して理解できるようにする」ことです。
この図にあるように、データ可視化のプロセスにおいては、分析→可視化の順序であるのに対し、データ視覚化では、視覚化→分析と順序が変わることに注目して下さい。
このように、インテリジェンスに基づいてインサイトを得るための手法がデータビジュアライゼーションなのです。

ライナーノーツのデータビジュアライゼーションモデル

以上を踏まえ、以下のデータビジュアライゼーションモデルでサービスを提供しています。

  • ディメンション×メジャーを体系化したデータモデリング
  • メジャーを構成するKGI-KPIの因数分解
  • 比較・変化・内訳・分布・関係の5要素を用いたチャート化
  • 適切な情報量にコントロールした表現
  • ドリルダウン、分析軸の切り替えが自在に行える探索型設計

プロフェッショナルサービス

データビジュアライゼーションの開発・データ活用基盤構築のプロジェクト80件超の経験豊富なメンバー(前職含む)が、唯一無二のプロフェッショナルサービスをご提供致します。
サポート可能な業種は全業種、業務も全業務を対象としてサポート可能です。

BIダッシュボード開発

BIツール(Qlik等)を用いたデータビジュアライゼーションのコンサルティング~開発

  • 新規BIダッシュボード開発
  • データモデリング再構築
  • 既存ダッシュボードの総合診断と改善
  • 既存ダッシュボードのパフォーマンス改善
データ活用基盤構築

データウェアハウス、BIツール、機械学習、MAツール等の自動連携基盤の構築

  • CDP(Treasure Data等)
  • DWH(Amazon AWS, Google Cloud Platform)
  • BI製品各種(Qlik, Tableau, Power BI等)
  • Auto MLツール(Qlik等)
  • MA製品(HubSpot等)
マーケティング運用支援

MAツール(HubSpot等)の導入~データ自動連携システム開発~運用支援

  • MAツールの初期設定
  • MA自動連携システムの開発
  • Webサイト連携
  • 各種ワークフローの設定
  • 成果レポートの作成
  • その他の日常運用支援

トレーニングサービス

これまで企業・高等教育機関を対象として、データ分析やBI製品・データベースの教育・研修に携わってきました。それらのコンテンツをベースに企業ごとにカスタマイズしてトレーニングが可能です。

トレーニングメニュー

主要なトレーニングメニューは以下のとおりです。

  • データリテラシー教育
  • BI製品(Qlik, Tableau)
  • SQL
  • etc …

こちらはQlikのトレーニングコースですが、基礎から中級レベルまで20時間で完結する完全オリジナルのコースです。