こんなダッシュボードは嫌だ
こんにちは、いつもソプラノで鼻歌を歌いながら、Data Visualizationについて考えている謎の覆面データサイエンティスト、Mr. Suです。
コロナウィルスが世間を騒がしてますね。先日、親戚のおばさんが、「マスク縫ってあげようか？」とLINEしてきました。「でもゴム紐が売って無いんだけど」と。
おばさんありがとう、心の底からサンキュウ、海よりも深く感謝するぜ。でも、ゴム紐の無いマスクって、ただの「布」だぜ。
覆面の下で、涙が頬を伝わるぜぇ～
さてそんな話はさておき、「Data Visualizationの可能性を探る」シリーズ第３弾と致しまして、今回は、「こんなダッシュボードは嫌だ」、をテーマにお送りします。
まず、前提知識と致しまして、人間の五感による知覚の割合は、視覚83％、聴覚11％、嗅覚3.5％、触覚1.5％、味覚は1％といわれているのだとか。
は、83%？ 濃ぃいぞ視覚、特濃じゃん。カ〇ピスだったら、もっと水で薄めたくなる残留濃度だ。それは最早「乳酸菌飲料」では無くて、ストレートの乳酸菌だぞ？ そんな五感のストロング系とも言うべき視覚にData Visualizationで訴求してみます。
カル〇スつながりということで、今回のネタは、「乳酸菌飲料生産量」のデータを使用してみます。
「牛乳乳製品統計調査 確報 平成30年牛乳乳製品統計 」（農林水産省）
出典：政府統計の総合窓口(e-Stat)
いやはや、乳酸菌飲料のデータもあるとは、なんでもお持ちなのね、農林水産省さん。
このレアな？データを加工して作成したダッシュボードがこちらです。
【ダッシュボードＡ】
主要都市の月別の生産量推移を、一覧形式で分かるように作成したものです。
年間のパターンの変化は分かるのですが、でも少し見難いですね。数値の確認には良いのですが、頭に入って来ないというか、、、視覚が受け取る情報量が多すぎるのです。
そこで、次にこのように変えてみました。
【ダッシュボードＢ】
情報量が多すぎるので、ダッシュボードＡから、ガンガン抜いてみました、ストラックアウト形式で。しかもただボードを抜くのでは無く、日本の地図と位置が合うように、デフォルメして配置換えしてあります。それと、液体の生産量であることが分かるように、表示を数値＋単位に変えてみました。
視覚が得る情報が整理されて、大分スッキリしましたね。
では、最後にこちら、
【ダッシュボードＣ】
背景を加えて、「ミルクの雫」をイメージした時系列データグラフも添えてみました。
視覚の得る情報が印象的なものに変化しています。頭に入り込み易くなったと思いませんか。
ということで、これまで見てきたダッシュボードですが、決してパターンAがダメというわけでは無いのです。役割とその配分が異なるだけなのです。
どういうことかと言いますと、Data Visualizationには、大きく、次の３つの役割があると個人的に考えています。
この役割の配分を、目的別に変えてみたのが、前述のダッシュボードなのです。
これらの役割の配分が目的別に適合していないと、「なんかイマイチなダッシュボードだなー」、という感じになってしまう訳です。
このように、Data Visualizationを通してビジネスのベストプラクティスを築く為には、単なる情報の伝達では無く、要求された目的を理解することが肝要となります。
ということで、五感のストロング系の視覚（Data Visualization）につきまして、何かお困りごとがございましたら、データのストロング系たる弊社までお声がけ下さい。
【無料ウェビナーのお知らせ】
「DX/AI推進を担当しているがうまく進まない」方に最適なウェビナーを企画しました
事業会社がAIを導入するには、現場から経営層までが一体となり、熱量をもってAI開発に携わることが重要です。そしてその成功の鍵となる考え方が「UX first」です。
本ウェビナーでは、これまで弊社が事業会社とAIプロジェクトを進めて感じた気付きから、「UX first」で進める必要性についてお伝えします。
＜ウェビナータイトル＞
経営層も熱狂させるAI活用～成功の鍵は「UX First」～
＜プログラム＞
1.データデザイン事業のご紹介
2.AI活用が進まない理由とは
3.AI活用における「UX First」な進め方とは
4.なぜ「UX First」だとうまくいくのか？事例のご紹介
5.QAタイム
日時：2020年12月10日（木） 13:15～14:15
参加方法：Zoomで参加（参加費無料）
