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こんなお悩みはございませんか？
- データベース、BIツール、MAツールなど…個別のベンダーがサポートしていて連携が取れません
- BIツールのためにデータマートが肥大化してしまい、収集がつかなくなってきました
- 様々な製品・サービスを導入していますが、自動的に連携ができず、却って手間が増えてしまいました
解決策
データの上流から下流まで、データベースや各種ツールのサポートのみならず、どのように自動連携すればデータ活用基盤として効率化が図れるのか、様々なお客様の課題を解決してきました。ETLやワークフローツールの導入で解決できる場合もあれば、API連携であっさり解決したり、導入コストを抑えてRPAを割り切って使うという方法もあります。
弊社ではツール依存せずに、最適化な手法をご提示し、構築・フォローまで一貫した体制でサポート致します。
| データインテグレーション | ・ETLツールによるデータ統合（CData等） |
|---|---|
| データプラットフォーム | ・CDP、データウェアハウス、データマート（Amazon AWS、Google Cloud Platform、snowflake等） |
| データアナリティクス | ・BIツール（Qlik等）、Auto ML |
| プロセスオートメーション | ・MAツール（HubSpot等）、RPA（Power Automate等）、ワークフロー（Qlik Automate等） |
こんなお悩みはございませんか？
- Excelで表示していたものをBIツールで可視化していますが、結局ダウンロードしてExcelで加工しています
- ダッシュボードで自動集計されるのは便利ですが、特に分析できるわけではありません
- セルフBIを推進してきた結果、野良アプリが増えすぎて、退職時や移動時にメンテできなくなっています
解決策
- 人間はどのようにデータから意味を理解するのか
- どうすればすばやく正しく認識できるのか
を考え、データビジュアライゼーションの手法をフレームワークとしてまとめました。
認知科学からのアプローチ
人間は視覚から入力された膨大な情報から物事を理解するのにワーキングメモリを使用します。このワーキングメモリは容量が非常に小さく、情報量が多くなると、ストレスが大きくなり理解に時間がかかります。
より効率よくデータを理解するためには、情報量をコントロールする必要があります。
具体的には、適切な視覚属性を用いる、データインクレシオを下げる、配色を最小限の抑える、導線に合わせたレイアウトなど様々な認知科学的なアプローチを行うことで、短時間で様々なインサイトが得られるダッシュボード化が可能となります。
行動経済学からのアプローチ
人間はデータを理解する時に様々な認知バイアスに影響されます。
経験則や常識から近道思考ですぐ結論づけようとする（可能性ヒューリスティック）、今に囚われ重要なことを後回しにする（現在バイアス）、利得より損失を強く意識する（プロスペクト理論）、キリのいい数字とその前の数字の間には大きな差を感じる、多すぎると選べなくなる（選択パラドックス）、同じ内容でも切り取り方によって印象が変わる（フレーミング効果）etc…
私たちは、このような認知バイアスを排除するメタ認知型のビジュアライゼーションを心がけています
データビジュアライゼーションフレームワーク
認知科学、行動経済学的なアプローチから、データビジュアライゼーションのフレームワークを構築しました。
私たちのフレームワークでは、予め分析シナリオを考えたり、画面設計をするというわけではなく、データを体系化していく過程で、自ずと視覚化ができるように設計されています。
分析するデータからディメンション（分析軸）、メジャー（計測値）を整理し、体系化します
メジャーからKPIで構成し、KPIを体系化して、因数分解します
分析の基本３要素（比較する、推移を見る、内訳を知る）に加え、拡張２要素（分布を見る、関係を見る）からデータを視覚化します
こんなお悩みはございませんか？
- BIツールの書籍は、技術的な解説が中心で、どのようにビジュアライゼーションをすべきかを解説したものが見当たりません
- 短時間で習得できるデータビジュアライゼーションのコースがありません
- BIツールを導入した時に、ベンダー側でトレーニングコースがなく、その後もベンダー依存することになっています
解決策
長年、データビジュアライゼーションに関わってきたメンバーが、ビジュアライゼーションフレームワークに則り、作成したオリジナルのトレーニングコンテンツを所有しています。
これらのコンテンツは、専門学校のデータ分析講座で使用され、企業様向けにも活用されています。
Qlik Senseトレーニング例
| No. | テーマ |
|---|---|
| 1 | データ活用事例の理解とBIツール体験 |
| 2 | データモデリング基礎（データモデリング手法の理解） |
| 3 | データモデリング実践（ウィザードによるデータモデリング） |
| 4 | データビジュアライゼーション基礎（データビジュアライゼーション手法の理解） |
| 5 | チャートのブラッシュアップテクニック |
| 6 | エクステンションの利用 |
| 7 | データモデリング応用-2（ロードスクリプトによるデータモデリング） |
| 8 | 関数と変数の利用 |
| 9 | 高度な集計処理 |
| 10 | SET分析と並列ステート |
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