データ可視化
それは過去10年間にわたる利益のようなデータドリブンあるいはどのように特定組織が構築されたかみたいな概念的考察である。この問いに答えが出ると、次に情報を伝達しようとしているのか(宣言的可視化)あるいは何かを表現しようとしているのか(探索的可視化) に焦点を絞ることができる。スコット・ベリナートはこれら議題を組み合わせて、それぞれ独自の目標を持つ視覚伝達を4種類挙げている。
以下が視覚伝達の4種類である。
思考の図示(概念的&宣言的) 概念を教えたり説明するのに使われる。例えば組織図や決定木など。
思考の生成(概念的&探索的) 問題を発見したり解決するのに使われる。例えばブレインストーミング会議後のホワイトボード。
視覚的発見(データドリブン&探索的) データの傾向を見分けたり理解するのに使われる。この種の視覚は、データ群がどこか不明であったり業務が自由形式な場合の大規模かつ複雑なデータでより一般的である。
日常的なデータ可視化(データドリブン&宣言的) 最も一般的かつ単純な種類の可視化で、文脈の断定および設定に使われる。例えば、時間経過に伴う GDPの折れ線グラフ。