Data Storytellingについて: Data Visualizationからの解釈と、クラウドデータ基盤との関わり

2025/1/17
Snowflake x Salesforce User Group (#SF2UG) オンサイト ミーティング #1
での発表資料です。

Transcript

1. Data Storytellingについて： Data Visualizationからの解釈と、 クラウドデータ基盤との関わり GANEKO Satoshi 2021-2023 Tableau Visionary 2019-2021,2023 Tableau Public Ambassador DATA Saber Snowflake Snow Pro Core
2. 自己紹介 Tableau歴まもなく11年 航空会社で安全管理業務を担当。航空機が飛行中に記録する センサーデータを安全運航維持に活用しています。 併せて会社全体のTableau推進、データ活用推進を担当。 2018年からJapan Tableau User Communityで活動。 趣味でもTableauによるData Visualizationを楽しんでいます。 Tableau PublicサイトのVizが600を越えました。 https://public.tableau.com/app/profile/satoshi.ganeko/vizzes 我如古 聡志 GANEKO Satoshi
4. Viz Gamesの紹介 2024年6月にSalesforce社Event 「Viz Games」に出場させて頂きました。 https://www.salesforce.com/plus/experience/world_tour/series/best_of_world_tour_t okyo_2024/episode/episode-s1e24 採点基準は Design、Analytics、Storytelling ここにStorytellingがあります。
5. https://www.westlakeanalytics.com/blog/iron-viz-a-spotlight-on-storytelling 本家、Iron Vizでの定義は？
6. 本家、Iron Vizでの定義は？ ストーリーテリング • 明確なストーリーが語られている。 • ストーリーはビジュアライゼーション とガイドを通じて流れ、見る人を洞察 へと導いている。 • ビジュアライゼーションとアニメー ションが語られているストーリーをサ ポートしている。 • ストーリーには独自のアイデアや視 点が含まれている。 • 語られているストーリーには、ビ ジュアライゼーションを高める複雑性 やニュアンスがある。 • ストーリーテリングはビジュアライ ゼーション全体を通じて興味を引きつ け、維持している。 Storytelling • A clear story is being told • Story flows through visualizations and guides consumers from question to insight • Visualizations and animations support the story being told • The story includes a unique idea or perspective • The story being told has complexity/nuance that elevates the visualizations • Storytelling captures and maintains interest throughout the entire visualization https://www.westlakeanalytics.com/blog/iron-viz-a-spotlight-on-storytelling
7. Webでの定義紹介 グ ラ フ ィ カ ル ユ ー ザ ー イ ン タ ー フ ェ イ ス , テ キ ス ト , ア プ リ ケ ー シ ョ ン 自 動 的 に 生 成 さ れ た 説 明 テ キ ス ト 自 動 的 に 生 成 さ れ た 説 明 ス ク リ ー ン シ ョ ッ ト , 人 , ノ ー ト パ ソ コ ン , 屋 内が 含 ま れ て い る 画 像 自 動 的 に 生 成 さ れ た 説 明 *クリックすると各サイトに飛びます。
8. 生成AIの回答例 データストーリーテリングとは、データを使って物語を伝える技術や方法のことを指します。データ分析の結果 を単に提示するのではなく、データを基にして一貫したストーリーを作り上げることで、情報をより理解しやす く、記憶に残りやすくすることを目的としています。 以下の要素が含まれます。 1. データの収集と分析: 信頼性のあるデータを収集し、適切な分析を行うことが基本です。 2. ストーリーテリングの構成: データの背景や文脈を理解し、それを基にしてストーリーを構築します。ストーリーには、導入、 展開、クライマックス、結論といった基本的な構成要素が含まれます。 3. 視覚化: グラフやチャート、インフォグラフィックなどを用いてデータを視覚的に表現します。これにより、 データのパターンやトレンドが一目で理解できるようになります。 4. ナラティブ: データの背後にある意味やインサイトを言葉で説明します。データの数値だけでなく、その意味や影響を伝えるこ とが重要です。 5. 感情的な要素: ストーリーに感情的な要素を加えることで、聴衆の共感を得やすくします。これにより、データのインパクトが 増します。 データストーリーテリングは、ビジネスの意思決定、マーケティング、教育、ジャーナリズムなど、さまざまな分野で活用されて います。データを効果的に伝えることで、聴衆の理解を深め、行動を促すことができます。
9. 今回の登壇にあたっての悩み • Data Storytellingについてまとめたサイトは多くある。 • 生成AIの回答は、まさにその通り。極めて納得感が高い。 • Data Storytellingに必要なスキル や各要素についても、おそらく生成AIが答えてくれるでしょう。 教材となるものもあるし、ネットに資料もたくさんある。 • 調べれば分るような事や、生成AIが答えてくれそうな事をここで話すべだろうか？ • 普段、Data Cloud基盤を扱っている方々に、何をどうお話させて頂くと、ささるのだろうか？ そこで今回は何を参考にするでもなく、数多くのData Visualizationを作ってき た経験に基づき、自分なりの解釈を整理してきました。 Data Storytellingについての理解というより、 Data Storytellingに興味を持って いただくきっかけ、モチベーションになると幸いです。
10. そもそもデータとは何だろうか？ • データは今や、どこにでも存在しています • 構造化データ、非構造化データ、さまざまなものがあります • 一番古いデータは何でしょうか？ エジプトでパピルスに書かれた文字情報 or もっと前の、洞窟内に書かれた壁画による画像情報 ？ もっと古いものもあったかもしれません。 データとは(個人的解釈） 「この世の何かの事象、現象、事実、状況」を記録しようとした結果として生ま れたもの。記録の対象は実態があるものも、実態がないものも（人々の感情な ど）も含む。 そしてデータは、それら記録の対象となったものを、時間、空間を越えて、人に 伝える手段となる。 Data Drivenな意思決定、行動 ＝ 現実に即した意思決定、行動
11. ひとつの例：渋谷スクランブル交差点 「渋谷スクランブル交差点って、どのような場所ですか」 と、人に聞かれたら、どう答えますか？ そもそも、あなたは好きですか？嫌いですか？ 行くことを勧めますか？行くなら、いつがおすすめですか？ その理由はなぜですか？
12. 人が多い 土日、平日どちらが多い？年齢 は？ 高校生？会社員？目的は？ 時間帯による差は？ 一度の青信号で何人横断する？ 交通量はどう？ 走っているのはバス？トラック？ 乗用車？宣伝カー？ そもそも渋谷ってどんな街？ 電車何路線？利用客は何人？ 外国観光客も多い。 どこから来ている？ いつが多い？ 観光用ゴーカートも多いよね にぎやか。騒々しい。 つねに、宣伝が流れている。 何デシベルぐらい？ 大型画面はいくつある？ どのくらいみんな見ている？ 環境は？ ごみの量は？ 清掃にかかる費用は？ 何時に何人で清掃している？ 安全なところ？ 事故は起きてる？ イベント時の人出は？ ハロウィーン、ワールドカップの 時は？ 警備に必要な警官は？予算は？ 周辺の地価は？ 開発の投資規模は？ 周囲のビルの高さの変化は？ 当然、聞いている人が誰なのか、どんな事が目的なのかで変わります。 また、あなたが感じた感情、伝えたい事が何なのかでも、大きく変わります。 ここで、渋谷スクランブル交差点の説明するとき、どのような情報が使えそうか考えてみま しょう。 気温は？雨多い？ こんなに人いるけど、 スマホの通信速度は？
13. 例：渋谷センター街 Live Streaming Camera https://center- gai.jp/live-camera/ AIによる人数カウント
14. 人が多い 土日、平日どちらが多い？年齢 は？ 高校生？会社員？目的は？ 時間帯による差は？ 一度の青信号で何人横断する？ 交通量はどう？ 走っているのはバス？トラック？ 乗用車？宣伝カー？ そもそも渋谷ってどんな街？ 電車何路線？利用客は何人？ 外国観光客も多い。 どこから来ている？ いつが多い？ 観光用ゴーカートも多いよね にぎやか。騒々しい。 つねに、宣伝が流れている。 何デシベルぐらい？ 大型画面はいくつある？ どのくらいみんな見ている？ 環境は？ ごみの量は？ 清掃にかかる費用は？ 何時に何人で清掃している？ 安全なところ？ 事故は起きてる？ イベント時の人出は？ ハロウィーン、ワールドカップの 時は？ 警備に必要な警官は？予算は？ 周辺の地価は？ 開発の投資規模は？ 周囲のビルの高さの変化は？ 当然、聞いている人が誰なのか、どんな事が目的なのかで変わります。 また、あなたが感じた感情、伝えたい事が何なのかでも、大きく変わります。 ここで、渋谷スクランブル交差点の説明するとき、どのような情報が使えそうか考えてみま しょう。 気温は？雨多い？ こんなに人いるけど、 スマホの通信速度は？
15. 何を伝えるにも必要なものは、渋谷スクランブル交差点という場所、そこで起 きている事象を記録したこれらの情報。 すなわちデータです。 ある日、ずっとスクランブル交差点の中央に立っていれば、多くの事を知る事 が出来るでしょう。これを一年間続ければ、年間を通しての事が分かります。 何年もいれば、年次の変化も分かるでしょう。でも、こんな事が出来る人はい ません。また、その場にいても分からない事もあります。 なので、情報を記録したもの、すなわちデータを用いて他の人に、その場にい ないと分からない事、さらに、そこにいても分からない事まで含めて情報を把 握してもらい「渋谷スクラブル交差点」を疑似体験をしてもらいましょう。 これを目指すのが、Data Storytellingであると、思います。
16. 有名なData Storytellingの例「ナポレオンの遠征」By Minard, in 1812
17. Data Storytellingには、必ずしも作りこまれたデザインや、大量のデータは 必要ではありません。 時に、ごくシンプルな情報の付与により、強い印象を与える事ができる 場合もあります。 それを感じた2つの例(私の手前味噌な例）を紹介させてください。
18. Apple社が1秒間 で稼ぐお金
19. Ner Yorkでの、子犬飼育許可の発行数
20. Ner Yorkの人は、子犬飼育ライセンス取得に殺到したのか？ 2020/7/21 Ner York議会は、子犬を販売す る事を禁止する法案を可決 その前後に、子犬飼育ライセンス 取得数が大幅に増加している。 Ner Yorkでの、子犬飼育許可の発行数
21. Data Storytellingには、 必ずしもData Visualizationも必要ないかもしれません。 これも、Data Storytellingでしょうか？
22. 琵琶法師の語る平家物語 一之谷の戦い 平家の軍勢、総じて五万余騎、摂津の国、福原より須磨・一ノ谷に至りて、 陣を張りけり。その内、第一の陣には平教経、平経盛ら、第二の陣には平 忠度、平経正ら、大将軍各々千余騎を率い、陣を構えたり。 ・・・ 義経の軍勢、坂落としを思ひ立ち、兵七十余騎を率し、鵯越の険を駆け下 りけり。その崖の高きこと百間、木の根、草の葉に手をかけ、馬を躍らせ、 もののふの心を破りて、つひに平家の陣の背後に回りたり。 赤色は数値情報、青色は地理的情報 *鵯越：ひよどりごえ *平教経（のりつね）、平経盛（つねもり）、平忠度（ただのり）、平経正（つねまさ）
23. つまり、データ基盤がビジネスData Storytellerに力を与える。 コンテキストおよび、情報の重なりが Data Storytellingを説得力あるものにします。 これを、ビジネスの 観点の置き換えると・・ ・データ分析者のビジネスドメインに関するコンテキスト ・その領域カバーする幅広いデータ ・さらには外部のデータから得られる情報 これらが、データから得られるインサイトの説得力を強化し、 データドリブンな意思決定、Actionを促す助けになる。
24. まとめ • Data分析者はData Storyteller。 • 自身のミッション＝自身のData Storytellingを行うため、さまざまなData を欲しています。 • そのData Storytellingが出来る環境を生み出すのが、Data Cloud基盤だと 思います。 • Data Storytellingは、Dataに関わっている方であれば日ごろから気づかず に、行っているかもしれません。 以上、Data Cloud基盤を支えて下さっている方がData Storytellingに興味 を持つきっかけ、すでにData Storytellingをされている方の今後のアウト プットの参考になれば幸いです。ご清聴ありがとうございました。