これまでのデータ管理システムでは、保管や管理が難しい規模の巨大データのことをビックデータといいます。膨大な量のデータを解析することで渋滞の情報を全国規模で管理したり、自宅から目的地までの電車の乗り換え、タクシー料金、徒歩でのルート検索を一括でしたりできます。
１. ビックデータとは何か
これからの生活がますます便利になるので注目されているビックデータは、ビジュアライゼーション化できます。
ビックデータは構造化したり、定形的にしたりせずに、社会にとって有益になる情報を活かして新しいサービスを提供したり、新しい街づくりを実現したりします。例えば、お店ごとの販売実績と天気の関係性を分析するといったことをかんたんにできるようになるのです。
（１）ビックデータをビジュアライゼーション化すること
ビックデータは膨大なデータの中から必要な情報だけをピックアップするので、情報の管理や整理がとても難しいです。ビックデータは全国規模、世界規模のデータなのでこれまでの言語では、その場その場に合わせた情報をすぐに見つけることができません。
データの関係性を見てわかるようにすることが、ビジュアライゼーション化です。膨大な量の情報をビジュアル化してすぐに見ることで、必要なデータを瞬時に探せます。
（２）データのビジュアライゼーションの特徴とは？
従来の情報網は提供者視点で発信されていたので、ユーザーは提供者視点の情報を得るしかありません。しかしビジュアライゼーション化されたデータは、ユーザーが好きな入り口からデータを取得できるので、本当に必要なことにすぐたどり着けます。
例えば地方の音楽イベントのことを知りたい時に、その情報を出演者、出演時間、イベント料金など好きなコンテンツから知ることができます。
ア 情報のグラフ表示
情報をグラフ表示することで、文章で読むよりもはっきりと分かりやすくデータを知れます。分析も比較もしやすいので、誤解も生まれにくいです。
イ 関係性やパターンの特定
複雑なデータの関連性を知る時には変数と変数の関連性を知る必要がありますが、ビジュアライゼーション化されたデータなら、一目瞭然です。
とても量のあるデータの中からあなたが欲しいものを簡単に探せるのです。
ビッグデータがもたらす3つの価値についてはこちらの記事で詳しく解説されています。
あわせてご確認ください。
参考：【データ分析の必要性】ビッグデータがもたらす3つの価値 | Reckoner
２. 実際に利用されているビックデータのビジュアライゼーション
ビックデータのビジュアライゼーション化は、もうはじまっています。例えばアメリカのニューヨークタイムズは有料会員限定で記事を公開しています。ユーザーが操作すると必要な情報を得られるインタラクティブなサービスを、オンラインメディアで閲覧できます。
今までのようにいったん配信者視点のコンテンツを閲覧して、そこから知りたい情報を得るのではなく、直接知りたい情報を探せるので利便性が高いです。長い文章を読まなくても欲しい情報にたどり着けるから時間の短縮になります。
（１）具体的な事例の紹介
ここからは、ビックデータのビジュアライゼーションを実施している具体的な例について紹介していきます。
ア NHKオンライン沖縄戦全記録
沖縄戦のときにどこでどれくらいの戦死者が出たか、マップで知ることができる上に、当時の兵士のインタビューや貴重な資料画像なども閲覧できます。戦争中のデータはマップよりもグラフや画像などで分かることが多いので、従来の方法よりも伝わりやすいサービスです。
イ World News
アメリカに住んでいるゲイ人口を把握するグラフを提供しています。LGBTの活動や人権活動、法改正などの参考に使えるデータです。他にはゲイ人口が高い年はゲイにとって暮らしやすい街なので、ゲイの方が引っ越し先を決める時の参考にもなります。
ウ Timeline of History
Wikipediaにのっている歴史的な出来事を音楽や政治、文学などジャンルごとに分けてビジュアライズします。時系列をインタラクティブに見せるので、おしゃれで分かりやすい画面になっています。
エ 日本経済新聞
日本経済新聞サイトは記事もシンプルで読みやすいですが、図もキレイでデータの比較や分析をしやすいようになっています。日本経済新聞の情報はプライベートよりも仕事で使う人が多いので、手早く必要なデータを得られることで仕事の効率を上げます。
（ア）少し変わったサービスの具体例
ビックデータをビジュアライズしたサービスは、実際の生活に役立つ情報を分かりやすく表示するためのものだけではありません。
多角形社会に関する自分で遊べる記事では、個人の偏見が集まると、社会全体が傾いてしまうという定義を図形にして、どれくらい多様性があれば社会のバランスが整うかをシュミレーションできるようになっています。
他には単純に最短ルートや安いルートが検索できるだけではなく、「静かなルート」や「景色がキレイなルート」など好きなテーマでルートを検索できます。
（２）気になるデメリット
ビックデータをビジュアライゼーションすることにはメリットが多いですが、デメリットもあります。ビジュアライゼーション化されたデータは多方面から検索するので、常に最新のデータを取得しておく必要があります。
データをこまめに更新するためには人件費がかかるので、コストがかかります。コストをしっかりと確保することが重要です。
またビジュアル化する際に、データが伝わりやすいグラフの種類や、マップの種類を選んでいないとせっかくの分かりやすさが半減してしまいます。
３. ビックデータをビジュアライゼーション化する方法
昔は凝ったデザインのデータ発信サイトを作成するとき、プログラミングや情報処理のメカニズムについての知識が必要不可欠でしたが、今はデータビジュアライゼーションツールを突か会えば誰でもかんたんに作成できます。
（１）ビックデータのビジュアライゼーション方法
ビジュアライゼーション化するときに、ビックデータはさまざまな表示を行います。ビジュアライゼーション化の種類は以下のようなものがあります。
ア チャート
チャート形式の場合は、複数の項目の数値を比較することができます。チャートにはエリアチャート、ガントチャートなどの種類があります。どれも視覚的に分かりやすく、項目ごとの数値を見てください。
イ テーブル
表計算ソフトExcelのことで計算結果を表にまとめた形式です。売上表や在庫管理などを行うことに適しています。
ウ グラフ
円グラフ、棒グラフ、折れ線グラフなどがあり、全国の交通量比較や、業界ごとの人気商品比較などをすることができます。グラフの種類はデータによって相性の良いものを選びましょう。
エ インフォグラフィック
グラフや表などの図形に短文や説明文をつけて、図形と文章で分かりやすくデータを解説した形式です。グラフだけでは伝わりにくい、モノの流通の流れをはじめとするとても複雑なデータなどの表示に適しています。
オ ダッシュボード
折れ線グラフや円グラフなど、複数の図形やコンテンツをまとめて情報を分かりやすくしたものです。マーケティング関連のデータを分析したり、企業の売上をまとめたりするためのツールです。
他には散布図の一種でグラフ上に円があり、その大小で数値を伝えるバブルクラウド、地図上にドットを配置して地域ごとの人口やサービスの普及率などを示すドット分布マップ、縦に度数、横に階数があるヒストグラムなどの形式があります。
4. ビックデータのビジュアライゼーション化の傾向
今はインターネットを使ってデータを収集し、分析することがマーケティングの主流となっています。IoTを駆使したサービスは年々増えていて、5Gや6Gの時代にも必要と言われています。
ビックデータのビジュアライゼーション化の傾向はAIを駆使していることです。ユーザーがかんたんに素早く必要な情報を得られるようになっています。膨大な量の中からすばやく欲しいコンテンツだけを抜き取れる工夫が求められているのです。
ビックデータの対象は工場の機械の発注台数や導入台数、駅やショッピングモールなどで使われている公共の機器類、家庭の電化製品など多岐にわたります。
たくさんの情報中から瞬時に必要なものを受け取り、いらないデータを通過せずに時間短縮できるビジュアライゼーション化を実現することで、ユーザーに満足してもらえます。
（１）求められているのは理解しやすいこと
観や経験に基づいた知識で在庫管理をするためには、ユーザーにどれだけ客観的な情報をビジュアル化して提供できるかが重要です。
ユーザーが受け取りやすいデータでも、実体験や周辺の同業者からの口コミ情報など不確かな情報では多方面から閲覧されるビックデータにはふさわしくありません。公的な機関やマーケティング調査などを行った上で取得した情報を基にしています。
（２）Excelでは示しきれないデータを得られること
ビックデータはExcelでは収集しきれない、示しきれないデータを得られることを前提としています。1企業や1地方団体だけのデータではなく、関東地方全体や全国規模のデータを一括で管理、保管し、比較するというのが目的です。
これまでのExcelで十分示しきれてしまうデータ量では、ビックデータとはいえません。膨大な量の情報を有していることが求められる傾向にあるので、長い時間をかけて情報収集しましょう。
ビックデータのビジュアライゼーション化をするためには、まず情報収集が先です。オンラインで情報を得る、ユーザー視点で分かりやすい仕様にする傾向にあります。
ビックデータのビジュアライゼーション化は専門知識がなくても、専用ツールでかんたんにできます。ただ元となるデータが充実していることが大切です。ビックデータはさまざまな方面から閲覧されることを前提として、客観的で誰にでも見やすいものを目指しましょう。
また情報量と同じくらい情報の新しさが重要なので、こまめに更新をして、常に最新のデータをユーザーが好きな角度から閲覧できるようにしてください。
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