組み込み分析で高インパクトなダッシュボードを作成する

優れた組み込み分析ソリューションは、データ駆動型の意思決定を強化し、強力で高インパクトなダッシュボードによってより良い成果へと導くことができます。

残念ながら、あまりにも多くの場合、価値あるビジネスデータが不十分なプレゼンテーションによって見えなくなっています。紛らわしく誤解を招く情報で過密になったダッシュボードは、ユーザーが実行可能なインサイトを引き出すのを妨げます。

ダッシュボードと分析は、ユーザーがそれらを理解できて初めて役に立ちます。

ここで組み込み分析ツールが役立ちます。これらのツールを使えば、優れたビジュアルなUI要素とUXでデータをストーリーに変えることができます。

本記事では、エンドユーザーの意思決定プロセスを改善し、収益性を最大化するために、組み込み分析を使って高インパクトなUI/UXダッシュボードを作成するための核となる原則を共有します。

UI/UXの違いとは？

一言で言えば、UI（ユーザーインターフェース）とは、ユーザーが製品やサービスと直接やり取りできるようにする一連のページ、画面、視覚的要素のことです。一方、UX（ユーザーエクスペリエンス）とは、ユーザーが企業の製品やサービスのあらゆる側面とやり取りするときの完全な体験のことです。

UIは、メニュー、ボタン、フォーム、アイコン、画像、タイポグラフィ、アイコン、検索フィールドなど、製品やサービスを使用する際にユーザーがアクセスし操作するすべてのものです。

UXは、あらゆる細かなディテールと、製品やサービスとやり取りするエンドユーザーのためのシームレスなユーザー体験を形成するために1つにまとまる多くのユーザーインターフェースを包含します。これらのディテールには、使いやすさ、機能、ナビゲーションの容易さなどが含まれます。

UIとUXの間にはわずかな違いがありますが、どちらの要素も製品開発において極めて重要であり、製品がどのように見え、どのように機能するかを決定するために密接に連携し、一方が他方に影響を与えます。UXなしのUIはなく、その逆もまた然りです。

最も美しいWebサイトを作成したものの、人々がそれをナビゲートしにくく、探しているものを見つけられないことに気づかなかったと想像してみてください。UIがどれほど美しくても、優れたUXがなければ、ユーザーは不満を感じて離れ、二度とあなたのWebサイトに戻ってこないでしょう。

ダッシュボードUIとは？

ダッシュボードは、ユーザーの意思決定プロセスに影響を与える強力なツールです。ダッシュボードは、最も重要なKPIやメトリクスに関する一目でわかる情報をユーザーに提供し、関連性のある実行可能なデータを表示するのに役立ちます。高インパクトなダッシュボードは実現可能であり、ダッシュボードUIデザインを通じて作成できます。

モダンなUIダッシュボードを設計すれば、ユーザーが必要とするデータを、スキャンして理解しやすい形式で提供できます。優れたダッシュボードUIの他の主なメリットは次のとおりです。

• データのインサイトを素早く伝える
• データを明確かつ効率的に表示する
• 時間の経過に伴うデータの傾向や変化を表示する
• すべての重要な情報にすぐにアクセスできる
• すべての重要な情報が単一の画面に表示される
• より多くの情報を得るためにデータをドリルダウンする機会を提供する
• チャート、テーブル、その他の視覚的要素を最小化されたビューで表示し、モーダルウィンドウでより詳細な情報を表示できる
• ラベル、カテゴリ、KPIを使用してデータをフィルタリングおよびカスタマイズできる
• 注意を要するアプリケーションの他の領域に簡単にナビゲートできる

優れたUI/UXダッシュボードデザインの指針となる原則

高インパクトなダッシュボードUIの設計は、気の遠くなるような作業になりがちです。特にどこから始めればよいかわからない場合はなおさらです。しかし、以下に挙げるダッシュボード設計のベストプラクティスに従えば、その目標は達成可能になります。ダッシュボードのためのモダンなUIを確実に設計するために、これら12のUI/UX原則に従ってください。

Revealの実際の動作を見る

1. ダッシュボードの目的を定義する

ダッシュボードには果たすべき特定の目的があり、最初にそれを誤ると、他のすべてのダッシュボード設計のベストプラクティスに従っても、結果は無意味なものになります。

選択できるダッシュボードのカテゴリは4つあります。

• 運用型（Operational） – ビジネスインテリジェンスの目的のために、運用型ダッシュボードのゴールは、より即時的または短い時間スケールで運用を監視、測定、管理することです。
• 戦略型（Strategic） – 傾向に基づいて最も重要な情報を分析するための長期的なビジネス戦略に使用されます。
• 戦術型（Tactical） – マネジメント層での成長戦略を策定するのに役立ちます。
• 分析型（Analytical） – アナリストやその他のビジネスユーザーに大量の包括的なデータを表示し、ビジネスの成長に役立つインサイトを生み出すのを支援します。

2. ユーザーを理解する

ダッシュボードはデータのストーリーを伝えます。コミュニケーションの黄金律は、聞き手を知ることです。高インパクトなダッシュボード設計の原則に従うには、ターゲットとする聞き手 — そのダッシュボード内で提示する情報を読む人々 — を特定する必要があります。

技術的なユーザーに対しては、ビジネスユーザーに対する場合や、クライアントに売り込みをする場合、あるいは会社の経営陣にプレゼンテーションをする場合とは、ダッシュボードのデータを異なる方法で伝えることになります。

3. 適切なチャートタイプを選ぶ

効果的なダッシュボードUIの最大の課題の1つは、すでに特定した聞き手にデータを可視化するための適切なチャートタイプを選び出すことです。選択できるチャートタイプは無限にあり、それぞれがメッセージやデータのストーリーを最もよく伝えるのに役立つ固有の属性を持っています。

そして、あなたのデータは複数のチャートで機能する可能性がありますが、聞き手にとってデータを明確かつ簡潔にするチャートタイプを選択するのは、ダッシュボードUIデザイナーであるあなた次第です。

チャートタイプを選ぶときは、これらの重要な問いを考えてください。

• チャートで伝えたい重要なポイントは何か？
• 変数を比較したいか？
• データの分布を理解する必要があるか？
• 分析すべき傾向はあるか？

伝えたいポイントを選び、それに最適なチャートタイプを選択してください。

4. 本質的なデータを表示する

これは当たり前のことのように聞こえるかもしれませんが、そうではありません。気を散らす不要なデータや要素で埋め尽くされたダッシュボードの例を、私たちは数多く見てきたのではないでしょうか？

ここでの課題は、ダッシュボードに表示できるデータと、表示すべきデータとの間のバランスを見つけることです。あらゆる可能なチャートやフィルターをダッシュボードに追加したくなるかもしれませんが、それが効果的で高インパクトなものになるでしょうか — いいえ、なりません！

製品の別の領域でデータをより深く掘り下げるアクセスを提供することで、ユーザーがより多くの情報を簡単に見つけられるようにしましょう。

5. シンプルさを目指す

前のポイントのロジックに基づけば、ダッシュボードは本質的なデータを表示しつつユーザーを圧倒しないようにするだけでなく、シンプルさを追求する必要もあります。

ダッシュボードのUI/UXデザインを直感的にしましょう。たとえば、ユーザーがそこにあると期待する画面の左側にサイドバーを配置します。

また、これについてはすぐに触れますが、色、グラフィック、エフェクトなどをやりすぎないでください。ダッシュボードは印象的である必要も、素晴らしい必要もありません。効率的でなければならないのです。

6. コンテキストを明らかにする

優れた高インパクトなダッシュボードには、ユーザーがデータを素早く理解し、ダッシュボードを簡単にナビゲートできるよう、説明的なタイトルと説明文も含まれます。

チャートの理由と説明をユーザーに与える、説明的で簡潔なタイトルを使用してください。データとビジュアライゼーションがストーリーの核心を語るべきなので、チャートのタイトルはシンプルで要点を押さえたものにしましょう。タイトルは、その下のチャートに直接関連し、それを裏付けるものであるべきです。

さらに:

• x軸でカテゴリを使用していて、人々が探しているものを素早く見つけられるよう手助けする必要がある場合は、データをアルファベット順に並べ替えます。
• 成長のストーリーを伝える手助けが必要な場合は、データを昇順に並べ替えます。
• 最大から最小まで比較する必要がある場合は、データを降順に並べ替えます。

7. 色の適切な使用

色は重要なものを強調するのに役立つこともあれば、ダッシュボードを台無しにすることもあります。しかし、色について語るとき、私たちは皆、さまざまな色に関する幅広い先入観を持っています。たとえば、赤は一般的に悪い兆候と見なされ、緑は一般的に良い兆候と見なされます。

当然ながら、ダッシュボードを設計する際には、これを考慮し、基本的なデザイン心理学の原則を念頭に置くことを忘れないようにしなければなりません。

しかし、チャートの混乱やストーリーからの逸脱を避けるために、ダッシュボードで使用できる色のスキームには、ダイバージング（発散）、シーケンシャル（連続）、カテゴリカル（分類）の3種類があります。

• 両端で中心的な値が共有される場合は、ダイバージングの色スキームを使用します。
• 数値または順序付けられた値には、シーケンシャルの色を使用します。
• 順序のない明確な変数には、カテゴリカルの色を使用します。

8. 重要なものを強調する

データストーリーの最も重要な点にユーザーを集中させるようにビジュアライゼーションを設計しましょう。データ内の重要なポイント、傾向、境界を強調することは、エンドユーザーが必要とする素早いインサイトを提供する鍵となります。

重要なデータを強調しようとするときは、これらの主要な機能を使用してください。

• 系列のハイライトを使用して、見てほしいものにユーザーの注意を集中させます。
• 条件付き書式で重要なデータポイントに注意を引きます。データの変動に対応する境界を設定します。
• チャートの注釈を使えば、チャート上またはコラボレーションを通じてデータストーリーテリングを支援できます。注釈は、データポイントよりも深いインサイトをユーザーに提供します。
• 外れ値検出を使用して、データセット内の異常や偏差を素早く強調します。
• 時系列予測を使用して、過去および現在のデータに基づいて将来のデータポイントを予測し、ユーザーに予測分析を提供します。
• 線形回帰を使えば、従属変数と独立変数の間の傾向をプロットできます。データの全体的な傾向に一致（予測）する「最適な」線を示したい場合に線形回帰を使用します。

9. 効果的なインタラクションを使用する

モダンなデータ分析プログラムは、ユーザーが答えを求めている問いについてより深いインサイトを得るために、データをさまざまな角度から分析できるインタラクションの作成を容易にします。

最も効果的なインタラクションには次のものがあります。

動的フィルタリング – ダッシュボードやビジュアライゼーションにフィルターを追加すると、その場でデータをピボットしてより深いインサイトを得ることができます。ダッシュボードまたはビジュアライゼーションのレベルで、カテゴリフィールドや日付範囲でデータを分析するさまざまなオプションをユーザーに提供します。

ドリルダウン – カテゴリフィールドや日付フィールド内で階層を有効にすると、エンドユーザーがより深い分析を行えるようになります。

ツリーマップ – ツリーマップは、大量の階層データをコンパクトな空間に一目で表示し、全体の一部としてデータを示すため、ドリルダウンに優れたビジュアライゼーションです。

ダッシュボードリンク – データポイントやビジュアライゼーションを他のダッシュボードにリンクします。

10. マージンを2倍にする

余白（ネガティブスペースとも呼ばれる）は、ダッシュボード内のメトリクス間の目に見える余白です。その白い余白（ネガティブスペース）のバランスが取れていないと、データストーリーは読みにくくなります。

ダッシュボードのチャートや要素の間にあるこの領域を確保することで、より広く、圧倒感の少ない見た目になります。異なるビューやデータフィルターを使用してマージンを2倍にし、すべての情報を同じ画面に表示できるようにできます。

11. 適切なスケールを使用する

グラフの軸のスケールは、聞き手がデータストーリー内のメッセージをどのように解釈するかに大きな影響を与える可能性があり、データビジュアライゼーションを最適化する上で重要な部分です。

誤解を招くビジュアライゼーションの罪を犯さないための最良の方法は、Y軸のスケールを変更しないようにすることです。これは、データが語るべきものとは異なるストーリーを伝えがちです。

チャートがどのように誤ったストーリーを伝えるかの一例を紹介します。どちらのチャートも同じデータを示しています。しかし、右のチャートは軸が5%から始まっており、米国のGDPが急落しているように見えます。一方、左のチャートを見ると、実際にはわずかで緩やかな減少があるだけです。

12. ディテールに注意を払う

ディテールがダッシュボードのUI/UXを強化することもあれば、過剰なディテールがメッセージを混乱させることもあります。たとえば、数値を書式設定したり、上位の結果をフィルタリングしたりすると、データがより読みやすくなります。

データを書式設定することは、数値をより視覚的に魅力的にし、エンドユーザーが読みやすくするための素早くシンプルな方法です。ゲージや棒グラフ、縦棒グラフなどのチャートでは、データ書式を調整してデータポイントを際立たせることができます。たとえば、小数点以下の桁数を制限したり、カンマ区切りの配置を調整したりします。また、通貨、パーセンテージの測定値、または大きな数値の書式の使用も検討してください。

組み込み分析を使ってダッシュボードのための優れたUIを作成する方法は？

あなたはおそらく、組み込み分析と、そこから得られるビジネスインテリジェンスのインサイトに対する急成長する需要について耳にしたことがあるでしょう。Revealによる最近の調査では、組み込み分析プラットフォームが、データ駆動型の意思決定を行い、競争優位を得て、売上を伸ばす能力によって人気が急上昇していることが示されました。2021年には33%だったのに対し、2022年には58%の回答者が自社での使用のためにアプリに分析を組み込んでいます。

その主な理由は、組み込み分析プラットフォームが高インパクトなダッシュボードを通じてビジネス上の意思決定を改善するからです。組み込み分析は、リアルタイムでインタラクティブなデータビジュアライゼーションとダッシュボード、そしてビジネスインテリジェンス機能をユーザーのワークフローに直接もたらし、ビジネスユーザーにとってのデータの使いやすさを向上させるコンテキストデータを作り出します。

ワークフロー内で関連性のあるタイムリーなインサイトをユーザーに提供することは、データ駆動型の文化を促進し、より分析的な思考を促します。コンテキスト内分析により、ユーザーはその瞬間に利用可能な情報や、閲覧している特定の画面に表示されている情報に基づいて、より速く、よりインテリジェントな意思決定を行えるようになります。

さらに、優れた組み込み分析ソリューションには、直感的なUIを提供するセルフサービス機能が付いており、技術的な知識のない人にとってもデータとのやり取りをよりアクセスしやすくします。セルフサービス機能により、ユーザーは独立してデータにアクセスし、自分自身で分析し、情報豊富で高インパクトなダッシュボードやレポートを構築できます。

Revealは、データの力を従業員、顧客、パートナー、サプライヤーの手にもたらす、エンドツーエンドのセルフサービス組み込み分析ソリューションです。その中核において、Revealはデータ駆動型の意思決定を中心に据えており、インタラクティブなダッシュボードやデータビジュアライゼーション、ホワイトラベル機能、機械学習、予測、統計関数などを含む高度で予測的な分析を、アプリに簡単に統合できるように設計されています。これにより、ユーザーはリアルタイムのインサイトにアクセスし、どこでもどんなデバイスでも、美しく情報豊富なダッシュボードを構築できます。

SDKをダウンロードするか、簡単なデモをスケジュールすることで、Revealとその仕組みについてさらに詳しく学べます。