Bessere Wertschöpfung aus Big Data mit Augmented Reality

Wussten Sie, dass 90 % der heute weltweit vorhandenen Daten allein in den letzten zwei Jahren erstellt wurden!“ Diese Aussage umreißt die immense Geschwindigkeit, mit der Big Data gesammelt, generiert, verarbeitet, analysiert und visualisiert werden. Mehrere Unternehmen konnten das Wertpotenzial von Big Data nutzen, um sicherzustellen, dass sie nachhaltig bleiben, ihre Geschäftsmargen erweitern und ihrer langfristigen Betriebsstrategie Schwung verleihen. McKinsey stellt beispielsweise fest, dass Einzelhändler, die die volle Leistungsfähigkeit von Big Data nutzen, ihre Betriebsmargen um bis zu 60 % verbessern können.

Große Datenmengen sind nicht nur groß; Selbst das Wirkungspotenzial, das durch die Anwendung von Big Data und Advanced Analytics erzielt werden kann, ist groß. Die Bodenrealität zeigt jedoch eine andere Geschichte. Das prognostizierte Ausmaß an Auswirkungen ist ausgeblieben. Zugegeben, es gibt eine Handvoll Beispiele wie Google und Amazon, die Big-Data-Analysen und -Visualisierungen mit großer Wirkung einsetzen. Viele waren nicht in der Lage, die erwarteten Früchte zu ernten, indem sie Big-Data-Analysen in großem Umfang im gesamten Unternehmen einsetzten.

Wir sehen viele Gründe, die sich als Herausforderungen für eine bessere Implementierung von Big-Data-Analysen erweisen. Diese beinhalten -

Tools sind schwer zu meistern – Die gesamte Suite von Tools und IT-Ressourcen, einschließlich ETL und Hadoop, hat bewiesen, dass Tools verwendet werden können, um einen besseren Nutzen aus den großen Datenmengen zu ziehen, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden. Es ist jedoch ebenso wahr, dass diese Werkzeuge schwer zu beherrschen sind. Da die Technologie relativ neu ist, sind viele Data Scientists und Analysten nicht in der Lage, sie zu verwenden, um die riesige Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die aus Big Data generiert werden, zu verwalten und zu analysieren.

Skalierbarkeit – Während Big-Data-Projekte dafür bekannt sind, schnell exponentiell zu wachsen, fällt es Unternehmen schwer, Ressourcen und Humankapital entsprechend zu skalieren. Infolgedessen muss das Management seine Projektstrategien ständig pausieren und aktualisieren, um dem wachsenden Big-Data-Volumen und der Wahrhaftigkeit gerecht zu werden. Darüber hinaus wird es ohne eine Cloud-Strategie kostspielig, Hardware-Ressourcen und Infrastruktur kurzfristig auf die wachsenden Big Data auszurichten.

Umsetzbare Erkenntnisse – Es ist schwierig, ein größeres Volumen an Big Data direkt mit besseren Erkenntnissen zu korrelieren. Das Hauptproblem ist der mangelnde Zusammenhalt zwischen den Interessengruppen und Datenwissenschaftlern. Die unangemessene oder unvollständige Kommunikation der Geschäftsziele an das Web-Scraping-, Datenanalyse- und Data-Science-Team bedeutet, dass die Datenquellen zum Sammeln von Daten, deren Analyse und Visualisierung von den vom Management erwarteten Ergebnissen abweichen.

Aus diesen Themen werden wir uns heute eine spezifische Herausforderung ansehen – die Generierung von Erkenntnissen – und sehen, wie wir dieses Problem zufriedenstellend angehen können.

Erinnern Sie sich an die Eröffnungsaussage dieses Artikels? Die Bedeutung dieser Aussage bedeutet, dass die Mittel zur Analyse dieser umfangreichen Big-Data-Zahlen noch nicht bereit sind. Sogar wir als Menschen sind nicht bereit oder darauf ausgelegt, solch große Zahlen zu verarbeiten und daraus einen Sinn für eine bessere Erkenntnisgewinnung zu machen. Das bedeutet, dass alternative Felder ins Bild gebracht werden müssen, um uns dabei zu helfen, die 2,5 Quintillionen Bytes an Daten, die jeden Tag generiert werden, zu verstehen.

Die Visualisierung und Interpretation von Big-Data-Analysen trägt dazu bei, dass die Technik vor den Stakeholdern und dem Management relevanter wird. Verschiedene Tools zur Dateninterpretation und -visualisierung tragen dazu bei, Big Data Analytics aussagekräftig zu machen.

Genau hier kommt Augmented Reality ins Spiel.[spacer height=“10px“]

Einführung in Augmented Reality

Augmented Reality (AR) hilft, die Probleme der eingeschränkten menschlichen Wahrnehmung und der Einschränkungen durch Abmessungen und Bildschirmgrößen zu überwinden. AR hilft dabei, die von Computern erzeugten Daten zu beschreiben, die in die reale Welt eingeblendet werden. Mit einer einzigartigen Mischung aus filternden Visualisierungsansätzen, Bewegungserkennung und dynamischer Projektion kann AR eine mehrdimensionale Darstellung der Datenvisualisierung bereitstellen und so dazu beitragen, Datenausschnitte aufzudecken, die in der Öffentlichkeit verborgen sind, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen. In der Welt der Big-Data-Visualisierung fällt es Data Scientists oft schwer, das Problem der Skalierung zu überwinden – dh die Notwendigkeit, von einem bestimmten Punkt der präsentierten Daten auf einen anderen Informationszweig zu erweitern. Dieses Problem wird durch Augmented Reality effektiv gelöst.

Herausforderungen und Lösungen von Augmented Reality in der Big-Data-Visualisierung

Verfolgung und Identifizierung – Die ständige Kalibrierung und Neukalibrierung ist der Schlüsselfaktor für den Erfolg bei der Kombination von Augmented Reality mit Big-Data-Analyse und Visualisierung. Da die Verfolgung dynamisch ist und sich jede Nanosekunde ändert, muss eine geeignete Infrastruktur vorhanden sein, um die Koordinaten zu überwachen und zu identifizieren. Das Verfolgen der Positions- und Winkelwerte virtueller Objekte innerhalb der 3D-Leinwand und deren dynamische Neuschätzung während der Präsentation ist der Schlüssel zu einer verbesserten Benutzerbindung und einer besseren Vermittlung der Idee hinter Big-Data-Analysen durch Augmented Reality.

Wahrnehmung – Obwohl die Rechenleistung moderner Systeme dank fortschrittlicher Technologien wie maschinellem Lernen und künstlichen neuronalen Netzen hoch ist, bleibt die Tatsache bestehen, dass sie immer noch hinter den Wahrnehmungs- und kognitiven Fähigkeiten des menschlichen Gehirns zurückbleibt. Auch diese Trennung zwischen Technologie und menschlicher Intelligenz ist eine Herausforderung bei der effektiven Vereinigung von Big-Data-Visualisierung und Augmented Reality. Die menschliche Wahrnehmung hat ihre eigenen Besonderheiten und Merkmale. Es wird schwierig, diese Funktionen durch Schnittstellen- und Hardwareintegration nachzuahmen. Außerdem muss berücksichtigt werden, wie das Publikum auf eine bestimmte Bewegung und Änderung des visuellen Aspekts reagiert. Eine großartige Problemumgehung für diese Herausforderung besteht darin, die Einfachheit der Visualisierung von Informationen sicherzustellen. Dadurch wird verhindert, dass sich die AR-fähige Präsentation in eine geistesbetäubende Aktivität oder eine falsche Wahrnehmung oder Reaktion auf die von Augmented Reality präsentierten visualisierten Daten verwandelt. Technologieentwickler können sich psychophysische Analysen ansehen, um die kognitive und perzeptive Funktion des menschlichen Gehirns besser zu verstehen.

Integration der beiden Technologien – Augmented Reality ist mit einigen coolen Funktionalitäten wie Bewegung durch 3D-Räume, Daten-Slicing über das Sichtfeld hinaus und Skalierung ausgestattet. In Big Data können diese Funktionalitäten mit großem Erfolg angewendet werden, um Erkenntnisse zu generieren, die die Entscheidungsfindung vorantreiben. Ein weiterer Schritt kann die Implementierung von Sprache und Gesten sein, um Ihrem Publikum während der Storytelling-Phase der Big-Data-Visualisierung ein besseres Benutzererlebnis zu bieten. Die Anwendung von maschinellen Lernalgorithmen zur Definition grundlegender Gesten würde gut funktionieren, um die Gesamteffizienz der Big-Data-Visualisierung mit Hilfe von Augmented Reality zu verbessern.

Hardware-Schnittstelle – Die Hardware-Integration mit Big-Data-Visualisierung erfordert ein gewisses Maß an Fähigkeiten und Lernen. Mit seinen fortgeschrittenen Fähigkeiten können Data Scientists typische Herausforderungen wie eingeschränktes Sichtfeld, Verzerrung der Szenenauflösung, Zeitverzögerung und vor allem den Kostenfaktor überwinden. Eine solide Lösung wird darin bestehen, ein Framework zu entwickeln, das eine nahtlose Interaktion mit dem 3D-Modell mit intuitiven Gesten oder Sprache ermöglicht. Viele Systeme sind bereits vorhanden – wie Head Mounted Displays und Echtzeit-Handtracking , um als sekundäres Benutzereingabegerät zu fungieren. Während die Handverfolgung zur Manipulation virtueller Objekte keine taktilen Reaktionen bietet, muss diese Schwierigkeit mit besserer Technologie überwunden werden, damit die Effizienz der Big-Data-Visualisierung erheblich verbessert wird.

Unterschied zwischen realen und virtuellen Objekten – Das Schöne an Augmented Reality ist, dass es gelingt, die reale Welt nahtlos mit virtuellen Objekten und Szenen zu verschmelzen. Die Ausführung dieser Schönheit ist eine der größten Herausforderungen bei der Verwendung von Augmented Reality zur Förderung der Big-Data-Visualisierung. Eine Diskrepanz zwischen realen Objekten und virtuellen Objekten führt zu mehreren Problemen – Sehverzerrung, schlechter Fokus, falsche Reaktion auf eine Datenvisualisierungsszene oder Helligkeits- und Kontrastprobleme. Eine Gegenmaßnahme wäre die Verwendung fortschrittlicher Geräte mit neuesten optischen Technologien, die Helligkeit, Sättigung und Kontrast in ihrer wahren Form wiedergeben.

Komfortfaktor – Die Nähe des Displays zum Auge des Benutzers ist eine große Herausforderung bei der komfortablen Betrachtung von Big-Data-Visualisierungen in Aktion mithilfe von Augmented Reality. Die aktuelle Technologie ist darauf ausgerichtet, die Augmented-Reality-Szenen auf einem Bildschirm darzustellen. Eine geeignete Problemumgehung besteht darin, die Anzeigeauflösung zu verbessern und Pixelprobleme wie körnige Bilder zu beseitigen.

Kompetenzerweiterung – Die Zusammenführung verschiedener Bereiche der Augmented Reality und Big-Data-Visualisierung wird nur mit einer verstärkten Anwendung dieser Mischung erfolgreich sein, und dies kann nur geschehen, wenn immer mehr Menschen diesen Ansatz annehmen. Indem Talente darin geschult werden, diese neue Technologie zu erkennen und produktiv zu interagieren, wird sich die Verbesserung der Fähigkeiten in dieser neuen Disziplin erheblich verbessern.

Schlussfolgern

Augmented Reality hat verschiedene Wirtschaftssektoren berührt, und Big Data bleibt von diesem Trend keine Ausnahme. Wir sehen, dass die Wirkung von Big Data dank des visuell beeindruckenden und leicht verständlichen Wertversprechens von Augmented Reality um ein Vielfaches verstärkt wird. Was durch die menschliche Wahrnehmung und Vision begrenzt ist, wird durch die reichhaltigen visuellen Elemente von Augmented Reality erheblich verbessert. Dies macht Augmented Reality zu einem unverzichtbaren Hilfsmittel, um die Reichweite und Wirkung von Big Data zu beeinflussen.