VR – Die nächste große Grenze für die Datenvisualisierung

In jüngster Zeit hat das phänomenale Wachstum von Datenvolumen und -geschwindigkeit es komplex gemacht, gigantische Informationsmengen zu nutzen und zu verstehen. Dies hat die korrekte Analyse von Big Data und den Einsatz von Datenvisualisierung für überlegene Qualität und strategische Entscheidungsfindung zu einer Herausforderung gemacht.

Die Rolle der Datenvisualisierung

Für diejenigen, die sich der gesamten Wertschöpfungskette von Big Data bewusst sind, ist die Datenvisualisierung die vorletzte, aber entscheidende Phase der gesamten Kette. Es ist oft der entscheidende letzte Schritt von Big Data. Sobald die Daten mit Hilfe von Data-Mining- und Webextraktionsexperten aus verschiedenen Quellen extrahiert wurden, werden sie mit Big-Data-Analysetools wie Hadoop analysiert. Die Geschichte endet jedoch nicht dort. Nach der Analyse bleibt ein entscheidender letzter Schritt, dh die Übermittlung der von Datenanalysten generierten Erkenntnisse und deren Weitergabe an Geschäftsanalysten und Entscheidungsträger, sodass die Empfänger aus diesen umsetzbaren Erkenntnissen die richtige Botschaft für ihren Entscheidungsfindungszweck erhalten.

Das Hauptziel der Datenvisualisierungsphase besteht darin, die Erkenntnisse der Datenwissenschaftler zu binden und eine überzeugende Erzählung so zu erstellen, dass die Botschaft an Personen übermittelt wird, die das Geschäft verstehen (und nicht an Personen, die Daten verstehen). Während die traditionelle Visualisierung die guten alten Balkendiagramme und Tortendiagramme nutzte, sind die Erkenntnisse, die aus diesen Modi generiert werden, ziemlich hochrangig oder generisch. Während die heutige explosive Big-Data-Analyse einen viel granulareren Ansatz für die Präsentation von Daten und das Erzählen der vollständigen Geschichte erfordert.

Betreten Sie die virtuelle Realität in der Datenvisualisierung

Es wurde viel über die Auswirkungen von Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) auf die Verbesserung des Kundendiensterlebnisses für bestimmte Sektoren wie Immobilien, Einzelhandel, Medien und Unterhaltung geschrieben. Ein interessanterer Anwendungsfall ist jedoch die Datenvisualisierung und Datenwissenschaft. Und dafür gibt es einen Grund.

Es gibt entscheidende Nachteile, wie viele Daten unsere Augen und unser Verstand von einem Laptop oder Projektorbildschirm aufnehmen können – was exponentiell verstärkt wird, wenn man sich die verschiedenen Fakten, Erkenntnisse und Korrelationen ansieht. Die Notwendigkeit für die Stunde besteht darin, den Grad der Immersion durch die Datenvisualisierung zu erhöhen. SAS sagt , dass wir eine Verarbeitungsbeschränkung von weniger als 1 Kilobit pro Sekunde an Informationen haben. Dies ist eine augenöffnende Aussage angesichts der riesigen Datenmengen, die uns jede Sekunde des Tages treffen. Was nützt uns die Big-Data-Analyse in Windeseile, wenn wir damit in der Phase der Datenvisualisierung nicht zurechtkommen?

Genau hier setzt Virtual Reality an.

Mithilfe umfassender immersiver Erfahrung kann der Benutzer in einen digitalen Raum mit einem 360ᵒ-Sichtbereich mit 3D-Bewegung eingeführt werden. Diese Erfahrung ist fesselnder als eine flache Präsentation von Datenpunkten. Stellen Sie sich vor, Sie präsentieren Millionen von Verbindungsknoten auf einer Social-Media-Plattform wie LinkedIn und versuchen, daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Die Verwendung von VR kann dabei helfen, das Mega-Präsentationsproblem wunderbar zu lösen.

Denken Sie, dass die Idee ziemlich neu ist? Eigentlich nein, die Idee von VR zur Darstellung einer großen Anzahl von Datenpunkten oder deren Zusammenhängen gibt es schon seit geraumer Zeit. Nehmen Sie das Beispiel von Goodyear-Reifen . Sie hatten mit dem VR-Veteranen Dr. Robert Maples zusammengearbeitet, um eine fesselnde Simulation ihrer Rennreifen mit Daten aus historischen Hinweisen zu erstellen. Der Einfluss und Einfluss der Rennreifen auf jede einzelne Variable wurde modelliert, überwacht und in Echtzeit-VR analysiert. Das Ziel? Um eine Antwort auf eine Schlüsselfrage zu finden: „Warum verlieren Autos mit Goodyear-Reifen die Rennen?“ VR-basierte Datenvisualisierung half ihnen, die Antworten in superschneller Zeit zu finden.

Optionen, die uns zur Verfügung stehen

Was die VR-basierte Datenvisualisierung attraktiver macht, ist die Verfügbarkeit von Hardware, die sich durch leichtere Bildschirme und kleinere VR-Einheiten auszeichnet, die Eingabe, Verarbeitung und Speicherung ermöglichen. Alles begann mit der Einführung des Cardboard VR-Headsets von Google im Jahr 2014 und wurde durch das Consumer-Headset Oculus Rift von Facebook revolutioniert. Das Neueste, das in den Streifzug einsteigt, sind beliebte VR-Anwendungen und Spielelösungen, die Unity 3D anbieten. Das Unternehmen setzt sich fest dafür ein, dass seine Anwendungen von Datenanalysten verwendet werden, und arbeitet an einer Reihe von Lösungen, die das Erlebnis der Datenvisualisierung verbessern sollen.

Der erste Name, der einem heute bei VR-Lösungen von außergewöhnlicher Qualität in den Sinn kommt, ist Oculus. Das Unternehmen hat eine umfangreiche Suite von Tools entwickelt , die ausschließlich für Entwickler von VR-Apps bestimmt sind. Obwohl es stimmt, dass sich die meisten Tools auf das interaktive Erlebnis konzentrieren, das von Branchen wie Gaming und Unterhaltung benötigt wird, ist es ebenso wahr, dass es sehr wahrscheinlich ist, dass weitere Tools hinzugefügt werden, um den Datenvisualisierungsprozess in der Big-Data-Analyse zu unterstützen.

Herausforderungen und Lösungen

Lassen Sie uns nun damit fortfahren, einige der wichtigsten Hindernisse für die Integration von VR und AR mit Datenvisualisierung und ihren jeweiligen Auflösungen zu untersuchen –

• Hardware und Ausstattung – Der aktuelle Trend geht dahin, Head Mounted Displays (HMD) zu verwenden, um virtuelle Objekte mit realen Szenen zu verschmelzen. Dies leidet unter Einschränkungen wie einer geringeren Auflösung der Szene, dem Anpassen des Blickwinkels und exorbitanten Kosten. Außerdem mangelt es den meisten heutigen HMDs an Interaktion mit intuitiven Gesten.

Als Antwort auf dieses Problem müssen die Benutzeroberfläche und die Ausrüstung überarbeitet werden, um sicherzustellen, dass diese leicht verfügbar sind und über bessere intuitive Fähigkeiten verfügen.

• Bessere Integration – Die heutigen Systeme und Lösungen gehen Probleme wie Navigation innerhalb des 3D-Bereichs, Skalierung, Fluss-/Pfadelemente, Auswahl von Unterräumen oder Planung einer Ansichtsroute nicht angemessen an.

Eine ideale Lösung sollte in der Lage sein, Gesten und Sprachinteraktion zu integrieren, um das gesamte System intuitiver zu gestalten. Dies kann durch die Entwicklung eines maschinellen Lernsystems erreicht werden, das diese Stimmen und Gesten wirkungsvoller machen kann.

• Einfluss der Wahrnehmung – Selbst die fortschrittlichsten Rechenleistungen wie neuronale Netze können nicht mit dem menschlichen Verstand konkurrieren. Die Zwillingsmerkmale der menschlichen Wahrnehmung und des logischen Denkens sind sehr komplex, mit körnigen Merkmalen und Merkmalen, die bei verschiedenen Menschen mit großer Vielfalt interagieren.

Die Lösung bestünde darin, Barrieren durch Informationsüberflutung und Fehleinschätzungen zu beseitigen, indem eine einfache Datenvisualisierung erreicht wird.

• Beschränkungen der Bildschirmgröße – Die aktuellen Head-Mounted-Displays verfügen über zwei Bildschirme. Die unmittelbare Nähe der Displays zum Auge macht es jedoch unbequem für kontinuierliches Betrachten.

Zusätzlich zum Entfernen der Körnigkeit und der niedrigen Auflösung müssen die Gerätehersteller Forschung und Entwicklung betreiben, um zu sehen, wie der Sehkomfort für eine bessere Interaktion mit dem Gerät für eine längere Zeit verbessert werden kann.

• Objektverfolgung – Das Verfolgen von Objekten im virtuellen 3D-Raum ist unerlässlich, um den Grad der Interaktion des Benutzers mit dem System zu erhöhen. Dabei müssen die Positionskoordinaten und die Orientierungswerte der Objekte berücksichtigt werden, die sich während der Präsentation häufig ändern.

Die Notwendigkeit der Stunde besteht darin, über leistungsfähigere, präzisere und effektivere Software zu verfügen, um sicherzustellen, dass die Verfolgung und Erkennung von real und virtuell reibungslos erfolgt.

• Keine Ausrichtung des Virtuellen gegenüber dem Realen – Wenn virtuelle Objekte oder Elemente über realen Szenen platziert werden, besteht das Ziel darin, eine nahtlose Ausrichtung der Position, der Koordinaten, des Fokus und des Abstands zwischen den beiden zu erreichen. Allerdings kann selbst ein geringfügiges Problem bei der Konfiguration Kontrast, Helligkeit und Fokus falsch wiedergeben, wodurch die Ausrichtung und Mischung des Virtuellen und des Realen innerhalb des 3D-Virtual-Reality-Raums verzerrt wird.

Die moderne Hardware-Technologie sollte die Leistungsfähigkeit und Einschränkungen des menschlichen Auges berücksichtigen und wie es Eigenschaften wie Helligkeit, Kontrast, Farbtöne und Sättigung wahrnimmt.

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Das immersive Erlebnis von Virtual Reality (VR) erhöht nachweislich die Präsentation und visuelle Attraktivität der Medienformate, die von Unternehmen aus zahlreichen Branchen verwendet werden. Auch die Data-Science-Branche ist begeistert von dem Potenzial, das VR im Datenvisualisierungsprozess bietet. Richtig genutzt, kann dieses Medienformat einen großen Einfluss darauf haben, wie Daten von Geschäftsbeteiligten und Entscheidungsträgern präsentiert und verarbeitet werden.

Obwohl die uns zur Verfügung stehende Softwarepalette (von proprietärer Software wie Oculus APIs und Gear bis hin zu Open-Source-Tools wie Blender) ausreicht, um visuell ansprechende Informationen der Datenvisualisierung in einem umfassenden 3D-Erlebnis zu vermitteln, ist es noch ein weiter Weg go before Data Science kann VR-Tools wirklich nutzen, die speziell dafür entwickelt wurden, die Datenvisualisierung auf ein völlig neues Niveau zu heben. Die Wahrheit bleibt jedoch, dass VR sehr gut für die Big-Data-Visualisierung geeignet ist, dank seiner Fähigkeit, die Granularität der Visualisierung zu erhöhen und sie gleichzeitig hochspannend, aussagekräftig und spannend zu halten. Natürlich wird das Endziel, Entscheidungsträgern Klarheit zu verschaffen, basierend auf der Visualisierung gezielte und spezifische Maßnahmen zu ergreifen, immer Kern der gesamten Phase der Datenvisualisierung innerhalb der Big Data-Wertschöpfungskette bleiben.

Bleiben Sie dran für unseren nächsten Artikel, um zu erfahren, warum Gesundheitsunternehmen sich mit Web Scraping befassen sollten

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