ダッシュボードの設計

ダッシュボードの種類

経営

KPIダッシュボード

• 主要KPI管理

 

分析ダッシュボード

• 部門別ボトルネック抽出

 

マーケティング

KPIダッシュボード

• サイト訪問管理
• リード管理

 

分析ダッシュボード

• 流入別コンバージョン分析
• リードクオリフィケーション

 

営業

KPIダッシュボード

• 売上管理
• 営業活動管理

 

分析ダッシュボード

• 成約/不成約分析
• 営業プロセス改善分析

 

販売

KPIダッシュボード

• 来店管理
• 在庫管理

 

分析ダッシュボード

• 顧客カルテ
• 新商品の発売初動分析

 

製造

KPIダッシュボード

• 設備稼働管理
• 異常検知

 

分析ダッシュボード

• 生産効率改善
• 不具合要因特定

 

人事

KPIダッシュボード

• 従業員評価
• 従業員満足度評価

 

分析ダッシュボード

• パフォーマンス分析
• 定着分析

 

ダッシュボード構築プロセス

要求定義・要件定義

要求定義

ダッシュボードの要求定義とは、

「ダッシュボードで何を実現したいのか？」

「どのビジネス課題に対して使うものか？」

「何が改善されるとビジネス課題は解決に近づくのか？」

 

• ビジネス課題整理
• KGI/KPI整理
• 環境の取り組みや今後の取り組み案確認

 

要求定義で行うこと

1. ビジネス・業務理解
2. KGI/KPI/CSF整理
3. ロジックツリー整理
4. As-Is/To-Be整理
5. 課題の整理

 

• ビジネス理解
  • どんな事業をしていて、誰が顧客なのか
  • 現状の課題や目標、取り組んでいる施策　など
• ダッシュボード利用ユーザーの業務理解
  • 担当領域（広告宣伝、商品企画、販促企画など）
  • KGI/KPIの整理（売上、購入者数、サイト来訪数、広告リーチ数など）
  • 現状の課題や目標、取り組んでいる施策　など
• 現状や課題の整理
  • KGI/KPI/CSF整理
  • As-Is/To-Be整理
  • 課題整理　など

 

ビジネス理解

市場理解

• 自社　自社商品のシェアや強み・弱みなど
• 競合　競合商品のシェアや強み・弱みなど
• 顧客　市場や顧客のニーズ、市場規模、成長率など

外部要因

• 政治的要因　法規制、税制、外国の動きなどによる影響
• 経済的要因　物価、GDP、金利、為替、株価などによる影響
• 社会的要因　人口動態、価値観、流行などによる影響
• 技術的要因　新技術の研究開発、特許化、応用商品などによる影響

 

業務理解

担当部署　ダッシュボードを使用する部署

担当商品・サービス　モニタリングしたい商品・サービス

目標

KGI　一般的には売上や利益などビジネスの最重要目標

KPI　CSFの具体的定量目標（検索流入数、ページ閲覧率など）

CSF　KGIを達成するために必要な成功要因（商品の認知率、購入単価など）

取り組み・施策　目標のために取り組んでいることや具体的な施策

 

要件定義

ダッシュボードの要件定義とは、

「改善に向けてダッシュボードをどう使ってもらうか？」

「ダッシュボードで何を見る必要があるのか？」

「ダッシュボードにどのようなデータが必要なのか？」

 

• 利用目的、ユーザーなど整理
• 業務プロセスのどの段階で利用するのか整理
• ダッシュボードに必要な要素の整理

 

要件定義で行うこと

1. 想定ユースケースの策定
2. ダッシュボードの全体構成整理
3. ダッシュボードの構成要素整理
4. 利用データの整理

 

• ダッシュボードの想定ユースケースの整理
  • 誰が使うのか
  • どんな目的で、いつ使うのか　など
• 構築するダッシュボードと利用するデータの整理
  • 目的を果たすために必要なダッシュボードの整理
  • 用いるデータの整理
• ダッシュボードの構成要素の整理
  • 主要な指標
  • 指標間の関係性
  • 比較軸　など

 

プロジェクトメンバー

プロジェクトマネージャー

• プロジェクト管理
• 要求・要望整理
• ディレクション
• ヒアリング
• 情報整理

 

コンサルタント、マーケター、経営・事業企画

• 要求・要件出し

 

データアナリスト

• ヒアリング
• 情報整理

 

活用責任者

• 意思決定
• BIツール検討

 

ダッシュボード設計

分析設計

• ダッシュボード要件の詳細定義（指標、比較軸など）
• データ調査

 

詳細設計書の項目

• ダッシュボード名：ダッシュボードの名称
• チャートエリア名：チャートグループの割り当て
• チャートの役割：データ分析におけるチャートの役割
• チャートの指標：分析に使用する指標
• チャートの比較軸：集計対象を分割するために用いる情報
• チャートの形式：チャートの種類
• フィルター要素：集計対象データの抽出条件
• データマート：データマートの所在
• 指標の計算ロジック：指標の計算方法
• 指標の目標値設定：目標値を設定するかどうか

 

ダッシュボードの全体構成

・全体サマリーダッシュボード

KGI/KPIが可視化されたエグゼクティブサマリー

 

・テーマ別ダッシュボード

各テーマのKPIサマリー

各テーマに紐づく主要な分析結果

 

・詳細分析ダッシュボード

各施策やサービス利用者の詳細分析結果

 

分析のタイプ

分析の目的

事業の状況把握と改善箇所を特定

 

分析のタイプ

現状診断型

KGI/KPIの数値と推移を把握し、ビジネスの状況を診断する

• 全体サマリーダッシュボード
• テーマ別ダッシュボード

 

課題特定型

事業・商材・場所などに分解して評価し、課題を明らかにする

• テーマ別ダッシュボード
• 詳細分析ダッシュボード

 

分析の目的

戦略や施策立案に役立つ特徴や特性の発見と検証

 

分析のタイプ

特徴・特性探索型

施策の成果や顧客の行動などについて様々な比較軸で分析し、戦略や施策の立案に役立つ特徴・特性をみつける

• 詳細分析ダッシュボード

 

戦略・施策評価型

特徴・特性をもとに立案した戦略・施策が、想定通りに成果を出したか評価する

• テーマ別ダッシュボード
• 詳細分析ダッシュボード

 

行動プロセスの指標化

KPI達成までの行動プロセスを整理し指標化する

 

購入プロセス

サイト訪問→商品ページ→カート追加→決済画面→購入

サイト訪問者数→商品ページ到着者数→カート追加者数→決済画面到着者数→購入者数

 

指標タイプ

• 大きさの比較
  • 差分（目標値の差分、項目間での差分）
  • 比率
• 変化の比較
• 構成比の比較
• 分布の比較（値のばらつき、構成比のばらつき）
• 値の関係性の比較（2指標の相関性）

 

データ調査

ステップ

1. データソースレベルの調査
2. テーブルレベルの調査
3. カラムレベルの調査

 

データソースの全体像

• Webアクセスログ
• 商品販売実績
• 会員データベース
• メール配信実績
• 広告媒体実績

 

データソースレベルの調査項目

• データソース名：データソースの名称
• 提供するデータの概要：データソースが提供するデータの概要
• データの提供元：データ提供元に関する情報
• データ記録開始時期：最大でいつからのデータまで遡ったレコードを提供可能であるか
• データ利用可否：自動的に最新のデータに更新する機能を有しているか
• 管理部門：データソース提供元のサービスを管理・運用している部署や人材
• ドキュメント所在：機能詳細が把握できる資料の所在

 

テーブルレベルの調査票

• データソース名：データソースの名称
• テーブル名：テーブルの名称
• テーブルのタイプ：マスタかトランザクション
• ユニークキー：レコードで値が異なるカラム
• データ記録開始日：最大でいつからのデータまで遡ったレコードを提供可能であるか
• レコード総数：現時点のレコード数の総量
• 1か月間のレコード新規追加量：1か月で新規に記録されるレコードの量
• 更新頻度：データの更新頻度
• 更新方法：データ更新が自動か手動か
• レコード生成条件：レコードが新たに生成される状況に関する説明

 

カラムレベルの調査票

• データソース名：データソースの名称
• テーブル名：テーブルの名称
• カラム名：カラムの名称
• データ型：数値型、文字列型、日付型
• 値の特性：最大値、最小値、中央値
• 欠損値の割合：カラムの値が欠損しているレコードの割合

 

ダッシュボードデザイン

• レイアウト、デザイン設計（ワイヤーフレーム、モックアップ作成）

 

ダッシュボードの構成要素

1. ダッシュボードタイトル（目的、分析要件）
2. フィルターエリア（データの制限）
3. ダッシュボードリンク（関連リンク）
4. 分析領域（可視化したいチャート）

 

チャートの種類と情報の密度

密度が高いチャート

• 数表
• クロス集計表
• 集合棒グラフ
• 積み上げ棒グラフ
• エリアチャート
• 折れ線グラフ
• 散布図、バブルチャート
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• ヒートマップ
• ツリーマップ
• エリアチャート
• 折れ線グラフ
• 円グラフ
• ドーナツチャート
• 数値

密度が低いチャート

 

基本の6チャート

1. 数値
2. 折れ線グラフ
3. エリアチャート
4. 棒グラフ
5. 数表
6. クロス集計表

 

捕捉的な4チャート

1. 散布図
2. バブルチャート
3. ヒストグラム
4. 地理的表現

 

棒グラフの応用

ゲージチャート

目標値と指標の値を比較

 

バタフライチャート

二つの異なる値の分布を表示

 

ウォーターフォールチャート

数値の総計の内訳を把握

 

バー・イン・バーチャート

二つの指標の値の大きさを比較

 

ブレットグラフ

複数項目の目標値と指標値を比較

 

ダイバージングチャート

特定の値と各集計値との差分を表示

 

チャート選択

チャート選択は、「指標の比較方法」「比較軸の数」「比較軸に時間軸を含むか」の三つの条件の掛け合わせで最適なものを選択します。

 

プロジェクトメンバー

プロジェクトマネージャー

• プロジェクト管理
• 要求・要望整理
• ディレクション
• 設計
• 実装

 

データアナリスト

• ダッシュボード設計

 

エンジニア

• ダッシュボード設計

 

活用責任者

• 意思決定
• BIツール検討

 

データ準備

データ準備の作業ステップ

要件の確認

• ダッシュボードの要件を確認する
• 必要な指標を確認し、計算ロジックを決定する

 

テーブルの設計

• 定義された指標・比較軸をBIツールで作成できるテーブルを設計する
• データの持ち方を決定する

 

テーブルの作成

• テーブル設計書に沿ってテーブルを作成する

 

データ更新のルール化

• データ更新の頻度や方法について決定する

 

データマート設計

• 計算ロジック確認
• ダッシュボードデザインを考慮したテーブル設計

 

データマート実装

• データマート作成
• データパイプライン構築

 

プロジェクトメンバー

プロジェクトマネージャー

• プロジェクト管理
• 要求・要望整理
• ディレクション
• 設計
• 実装

 

データアナリスト

• データマート設計・実装
• 数値・ロジック確認

 

エンジニア

• データマート設計・実装
• 数値・ロジック確認

 

活用責任者

• 意思決定
• BIツール検討

 

ダッシュボード構築

ダッシュボード構築

• データ接続、前処理
• 関数作成・計算チェック
• チャート作成
• ダッシュボードレイアウト作成
• チャート配置
• フィルターなどの動作設定
• 動作チェック
• パフォーマンスチェック

 

プロジェクトメンバー

プロジェクトマネージャー

• プロジェクト管理
• 要求・要望整理
• ディレクション
• 設計
• 実装

 

データアナリスト

• ダッシュボード構築

 

エンジニア

• ダッシュボード構築

 

活用責任者

• 意思決定
• BIツール検討

 

運用・レビュー・サポート

運用

• 利用状況をモニタリング
• 利用者インタビュー
• 利用に合わせた改善
• メンテナンス

 

レビュー

• 機能、デザイン確認
• 数値整合性確認
• テスト運用

 

サポート

• 説明会
• 説明資料準備
• QA設置

 

プロジェクトメンバー

プロジェクトマネージャー

• プロジェクト管理
• 要求・要望整理
• ディレクション
• 情報収集・整理

 

コンサルタント、マーケター、経営・事業企画

• ダッシュボード運用
• 改善点整理、依頼

 

データアナリスト

• 情報収集・整理
• 改善点反映

 

エンジニア

• 情報収集・整理
• 改善点反映

 

活用責任者

• ダッシュボード運用
• 改善点整理、依頼

 

プロジェクトメンバーのフェーズごとの役割

プロジェクトマネージャー

プロジェクト全体

• プロジェクト管理（進捗管理、体制管理）
• 要求・要望の追加・変更が発生した場合の内容整理、ディレクション

 

要求定義・要件定義フェーズ

• 要求（ビジネス課題や取り組み、KPIなど）
• 要件（ユースケースや分析の視点など）
• ヒアリング、整理

 

ダッシュボード設計～構築フェーズ

• 要求・要件に沿っているかの確認

 

運用・レビュー・サポートフェーズ

• 運用時の問い合わせ受付
• 運用後レビューの収集と改善内容整理

 

コンサルタント、マーケター、経営・事業企画

要求定義・要件定義フェーズ

• 要求・要件の洗い出し
• リクエスト

 

運用・レビュー・サポートフェーズ

• ダッシュボード運用
• 運用後のレビュー
• 改善点整理、依頼

 

データアナリスト

要求定義・要件定義フェーズ

• 要求・要件のヒアリング、整理

 

ダッシュボード設計フェーズ

• 要件をもとにダッシュボード設計
• 分析要件（指標や粒度、計算ロジック、比較軸など）整理
• 得られる結果とアクションの関係性整理
• ダッシュボードデザイン

 

データ準備フェーズ

• データマート設計・実装
• 数値、計算ロジックチェック

 

ダッシュボード構築フェーズ

• 設計をもとに、データマートを用いてダッシュボードを構築
• BIツール上でのデータ接続、前処理、関数作成
• チャート作成、ダッシュボード配置
• フィルターなど動的機能の設定
• パフォーマンスチェック

 

運用・レビュー・サポートフェーズ

• 運用後レビューの収集と改善内容整理
• 改善点の反映

 

エンジニア

ダッシュボード設計フェーズ

• 要件をもとにダッシュボード設計
• 分析要件（指標や粒度、計算ロジック、比較軸など）整理
• 得られる結果とアクションの関係性整理
• ダッシュボードデザイン

 

データ準備フェーズ

• データマート設計・実装
• 数値、計算ロジックチェック

 

ダッシュボード構築フェーズ

• 設計をもとに、データマートを用いてダッシュボードを構築
• BIツール上でのデータ接続、前処理、関数作成
• チャート作成、ダッシュボード配置
• フィルターなど動的機能の設定
• パフォーマンスチェック

 

運用・レビュー・サポートフェーズ

• 運用後レビューの収集と改善内容整理
• 改善点の反映

 

活用責任者

プロジェクト全体

• プロジェクト全体の意思決定
• 導入するBIツールの検討、意思決定

 

要求定義・要件定義フェーズ

• 要求・要件の洗い出し、リクエスト
• プロジェクトの成果物に対するレビュー

 

ダッシュボード設計～構築フェーズ

• プロジェクトの成果物に対するレビュー

 

運用・レビュー・サポートフェーズ

• ダッシュボード運用
• 運用後のレビュー・改善点整理、依頼

 

必要なスキル

ハードスキル

具体的な手段についての技術

• BIツール操作スキル
• BIツール環境構築スキル
• SQLなどを用いたデータ抽出スキル
• データパイプライン構築スキル
• データベース環境構築・運用保守スキル

 

ソフトスキル

活動を行う上でベースとなる思考力や情報処理能力など、基本的能力

• プロジェクト管理スキル
• 要求定義・要件定義スキル
• アナリティクススキル
• ダッシュボードデザインスキル
• データマート設計スキル

 

BIツール選定

主な評価軸

機能性

• 設計したダッシュボードを実現するための十分な機能を有しているか

 

機能性の評価項目

• データ接続
• データ前処理
• データ可視化
• ダッシュボードデザイン
• 高度な計算処理
• インタラクティブ機能

 

コスト

• 現状の予算にコストがマッチングしているか
• 将来利用拡大したときの想定コストを担保できるか

 

学習のしやすさ

• 学習資料の豊富さやユーザーコミュニティの規模など、自主学習しやすいか

 

環境との相性やスケーラビリティ

• 自社管理のサーバー環境へ移行できるか
• 利用権限を簡易に関する機能を提供しているか

 

BIツールの代表例

Tableau

• 多様なデータソースに対応可能
• ビジュアライゼーションの表現力が高い
• 外部ツールとの連携が可能

 

Power BI

• Officeツールとの連携しやすい
• Microsoft AIによる機械学習支援
• マルチデバイス対応

 

Qlik Sense

• ドラッグ＆ドロップで操作できる
• AIによる分析サポート
• マルチデバイス対応

 

Looker

• LookMLによる柔軟なデータ管理
• ドラッグ＆ドロップで操作できる
• 外部ツールとの連携が可能

 

Looker Studio

• Googleアナリティクス、広告、BigQueryなどと連携
• 無料のBIツール
• レポートテンプレートが豊富

 

Domo

• ドラッグ＆ドロップで操作できる
• 多様なデータソースに対応可能
• AIによるアラート機能の設定が可能

 

意思決定のパターンとプロセス

意思決定パターン

ビジネスにおける意思決定のパターンには大きく分けて四つあり、①〜④のプロセスに従い、大局的な意思決定から個別具体的な意思決定へと順を追って検討します。

 

①現状に対する意思決定：維持・中止・見直し

②選択と集中：リソース（予算、人材、商品など）を効果的に配分

③新たなプランの実行：データをもとに新たな戦略・施策の立案・実行

④評価と改善：実行した施策の評価と改善検討

 

①現状に対する意思決定

この意思決定のパターンでは次のような分析をし、現状維持・中止・見直しの判断を行うことが多いです。

 

・現状の把握：差によって判断

現在の数値が目標値に対して、どれだけ乖離があるかを把握

 

・指標の推移確認：増減の傾向、トレンドによって判断

増加・減少傾向の有無を確認、要因分析の実施を検討

 

・指標の予測：今後のシミュレーション結果によって判断

今後の推移・最終着地を予測、目標値との差を見積もる

 

・異常事態の察知：異常事態の構造理解と今後の影響から判断

数値の推移に大きな変動があるか確認、要因分析の実施を検討

 

②選択と集中

この意思決定のパターンでは次のような分析をし、リソースの配分を行うことが多いです。

 

・パフォーマンス、ポテンシャルの精査：投資対効果、期待値から判断

コストに対する成果（ ＝パフォーマンス）を確認

成長余地やコストの回収効率（ ＝ポテンシャル）を確認

 

・改善点の抽出：改善の実現性・方法から判断

課題に対して、軌道修正可能な改善点がないかを確認

 

③新たなプランの実行

この意思決定のパターンでは次のような分析をし、新たなプランを実行することが多いです。

 

・ビジネス成果を左右する特徴的な要素の発見：影響度から判断

ビジネス成果への影響要素（顧客属性、購買商品、店舗など）を確認

 

・有効なセグメンテーションの発見：動かすべきセグメントを検討

ビジネスの成功のために注力すべき顧客群を検討

セグメントの推定顧客数と施策実行した場合のビジネスインパクトをシミュレーション

 

・特徴的な行動特性の発見：セグメントの動かし方を検討

行動が起こる起点（トリガー）を確認

行動傾向を確認

 

④評価と改善

この意思決定のパターンでは次のような分析をし、施策の評価と改善を行うことが多いです。

 

・施策の詳細評価：目標や施策の目的と照らし合わせて評価

目標（KGI/ KPI）の達成状況の確認

ターゲットが想定通りの反応をしたか確認

 

・改善点の抽出：改善の実現性・方法から判断

目標との差の大きさから必要な改善の規模を理解

改善のために必要とされる規模に対して、誰を・どうやって動かすかを検討

 

意思決定プロセス

実行判断フェーズ

現状に対する意思決定（維持・中止・見直し）

 

分析内容

• 現状の把握
• 指標の進捗確認
• 指標の予測
• 異常の察知

 

プラン立案フェーズ

選択と集中（リソースを効果的に配分）

 

分析内容

• パフォーマンス、ポテンシャルの精査
• 改善点の抽出

 

新たなプランの実行（データドリブン戦略・施策の立案・実行）

 

分析内容

• ビジネス成果を左右する要素の発見
• 有効なセグメンテーションの発見
• 特徴的な行動特性の発見

 

評価・改善フェーズ

評価と改善

 

分析内容

• 施策の詳細評価
• 改善点の抽出