データビジュアライゼーションが必要な理由
しかし、データを眺めているだけでは、その特徴を理解することはほとんど不可能といってよいでしょうし、データ分析できたとしても人に何かを効果的に伝えることはまた別の話です。そこで必要になるのがデータのビジュアライゼーションなのです。実際、最前線のこのジャンルは、海外（主に米国）でのカンファレンスが活発です。まだまだケーススタディが足りない状態なので、カンファレンスなどでコミュニティを醸成してそこで実践例やナレッジ、アイディアのシェアなどのサイクルを高速で回しているようです。
具体的には「Data Visualization Summit at SF」「Visualized at NYC」「OpenVis Conf at Boston」「tapestry at Tennessee」「EuroVis at UK」などがあります。
データビジュアライゼーションと言われるものは以前からありました。しかし最近のデータビジュアライゼーションは旧来言われているものとは明らかに質が異なるものです。
まず今までに前例がないほど大量のデータを扱わねばならない点が挙げられます。SNSの普及と発達で日常生活に密接し、従来であれば無視されてきたようなデータもすべて保存されていることや、モバイルデバイスの普及によるセンシングがサポートされる範囲の拡大、オンラインでのアクティビティの増加、インフラのオンラインへの移行なども挙げられそうです。
もう1つは、より多面的多層的であることや、関係性の複雑なデータを表現する必要があり、これまでのフォーマットでは扱いきれないためです。データを仔細に見ていこうとすればするほど複雑な構造をもった全体像のごく一部を切り取る形となり、全体を見失いがちになります。
全体像を見ようとすれば多数のチャートを1度に俯瞰してつき合わせながら論理的な関係を組み立てなくてはなりません。つまりチャートをたくさん並べるだけの解決法では、表組みのデータを並べているのとあまり変わらなくなってしまいます。そこで新しいやり方が求められているというのが現状です。
