VR – データビジュアライゼーションの次の大きなフロンティア

公開: 2016-08-22

最近では、データの量と速度の驚異的な増加により、膨大な量の情報を消費して理解することが複雑になっています。これは、ビッグデータを正しく分析し、優れた品質と戦略的意思決定のためにデータの視覚化を採用するという課題をもたらしました。

データビジュアライゼーションの役割

ビッグデータのバリューチェーン全体を認識している人にとって、データの視覚化はチェーン全体の最後の段階ですが、重要な段階です。多くの場合、これはビッグデータの重要な最後のステップです。データマイニングとWeb 抽出の専門家の助けを借りて、さまざまなソースからデータが抽出されると、Hadoop などのビッグデータ分析ツールを使用して分析されます。しかし、話はそれだけではありません。分析の後に重要な最後のステップが残ります。つまり、データアナリストによって生成された洞察を送信し、それをビジネスアナリストや意思決定者と共有して、受信者が意思決定の目的でこれらの実用的な洞察から正しいメッセージを取得できるようにします。

データビジュアライゼーションフェーズの主な目的は、データサイエンティストの調査結果を結び付け、(データを理解する人ではなく) ビジネスを理解する人々にメッセージが伝わるように説得力のある物語を作成することです。従来のビジュアライゼーションでは古き良き棒グラフと円グラフが使用されていましたが、これらのモードから生成される洞察はかなり高レベルまたは一般的です。今日の爆発的なビッグデータ分析では、データを提示して完全なストーリーを伝えるために、より詳細なアプローチが必要です。

データ視覚化で仮想現実に入る

仮想現実 (VR) と拡張現実 (AR) が、不動産、小売、メディア、エンターテイメントなどの特定のセクターのカスタマーサービスエクスペリエンスを向上させる影響については、多くのことが書かれています。ただし、より興味深いユースケースは、データの視覚化とデータサイエンスの形で提供されます。そして、これには理由があります。

私たちの目と心がラップトップやプロジェクターの画面から吸収できるデータの量には、重大な欠点があります。これは、さまざまな事実、洞察、相関関係を見ると指数関数的に強化されます。時間の必要性は、データの視覚化によって提示される没入感のレベルを上げることです。 SAS によると、情報の処理は 1 秒あたり 1 キロビット未満という制約があります。これは、1 秒ごとに私たちを襲う膨大な量のデータを考えると、驚くべき声明です。データビジュアライゼーションの段階で対処できないビッグデータ分析が電光石火の速さでやって来るのに、何の意味があるのでしょうか?

これがまさに仮想現実の出番です。

広範な没入型体験の助けを借りて、ユーザーは 3D の動きで 360° の視野を持つデジタル空間に入ることができます。この経験は、データポイントのフラットなプレゼンテーションよりも魅力的です。 LinkedIn のようなソーシャルメディアプラットフォームで何百万もの接続のノードを提示し、そこから洞察を得ようとすることを想像してみてください。 VR を使用すると、メガプレゼンテーションの問題を美しく解決できます。

アイデアはかなり新しいと思いますか？実際、そうではありません。膨大な数のデータポイントまたはそれらの相互関係を提示するための VR のアイデアは、かなり前から存在していました。グッドイヤータイヤの例を見てみましょう。彼らは、VR のベテランである Robert Maples 博士と協力して、過去のポインターから得られたデータを使用して、レーシングタイヤの魅力的なシミュレーションを作成しました。すべての変数に対するレーシングタイヤの影響と影響は、リアルタイム VR でモデル化、監視、分析されました。目的は？「なぜグッドイヤータイヤを装着した車はレースに負けているのか?」という重要な質問に対する答えを見つけること。 VR ベースのデータビジュアライゼーションにより、非常に短時間で答えを見つけることができました。

私たちが利用できるオプション

VR ベースのデータビジュアライゼーションをより魅力的なものにしているのは、より軽量な画面と、入力、処理、およびストレージが可能な小型の VR ユニットを備えたハードウェアが利用できることです。すべては 2014 年の Google の Cardboard VR ヘッドセットの発売に始まり、Facebook の Oculus Rift 消費者向けヘッドセットによって革命が起こりました。最近参入したのは、人気のある VR アプリケーションとゲームソリューションが提供する Unity 3D です。同社は、アプリケーションがデータアナリストによって使用されることに固くコミットしており、データビジュアライゼーションエクスペリエンスを向上させるためのさまざまなソリューションに取り組んでいます。

卓越した品質の VR ソリューションで今日頭に浮かぶ最初の名前は Oculus です。同社は、VR アプリ開発者専用の豊富なツールスイートを開発しました。ほとんどのツールがゲームやエンターテイメントなどの業界で必要とされるインタラクティブな体験に焦点を当てていることは事実ですが、ビッグデータ分析のデータ視覚化プロセスを支援するツールがさらに追加される可能性があることも同様に真実です.

課題と解決策

VR と AR をデータビジュアライゼーションと統合する上での主な障壁のいくつかと、それぞれの解決策の探索に移りましょう。

ハードウェアと機器 – 現在の傾向は、ヘッドマウントディスプレイ (HMD) を使用して、仮想オブジェクトと実際のシーンを融合させることです。これには、シーンの低解像度、視点の一致、法外なコストなどの制限があります。また、今日のほとんどの HMD には、直感的なジェスチャーによる操作が欠けています。

この問題への答えとして、インターフェイスと機器を再設計して、これらが簡単に利用でき、より直感的な機能を備えていることを確認する必要があります。

より良い統合 – 今日のシステムとソリューションは、3D エリア内のナビゲーション、スケーリング、フロー/パス要素、サブスペースの選択、ビュールートのスケジューリングなどの問題に適切に対処していません。

理想的なソリューションは、ジェスチャーと音声対話を統合して、システム全体をより直感的にすることができる必要があります. これは、これらの声やジェスチャーをよりインパクトのあるものにする機械学習システムを開発することで実現できます。

知覚の影響 – ニューラルネットワークなどの最先端のコンピューティング能力でさえ、人間の心には太刀打ちできません。人間の知覚と推論の 2 つの特性は非常に複雑で、粒度の細かい特性と機能がさまざまな人間の多種多様な要素と相互作用します。

解決策は、データの視覚化をシンプルにすることで、情報の過負荷や誤解による障壁を取り除くことです。

画面サイズの制約 – 現在のヘッドマウントディスプレイは 2 つの画面を備えています。ただし、ディスプレイが目の近くにあるため、連続して見るのは不快です。

機器メーカーは、粒状性と低解像度を取り除くことに加えて、研究開発を実施して、ガジェットとのより長い相互作用のために表示の快適さを改善する方法を確認する必要があります。

オブジェクトの追跡 – 仮想 3D 空間でのオブジェクトの追跡は、ユーザーとシステムの相互作用のレベルを高めるために不可欠です。これには、プレゼンテーション中に頻繁に変化するオブジェクトの位置座標と方向の値を考慮する必要があります。

今必要なのは、仮想から現実への追跡と認識がスムーズに行われるように、より強力で正確かつ効果的なソフトウェアを導入することです。

仮想と現実の不一致 - 仮想オブジェクトまたは要素が実際のシーン上に配置される場合、目的は、2 つの間の位置、座標、焦点、および距離をシームレスに整列させることです。ただし、構成の小さな問題でも、コントラスト、明るさ、フォーカスが正しくレンダリングされず、3D 仮想現実空間内の仮想と現実の配置とブレンドが歪む可能性があります。

最新のハードウェアテクノロジでは、人間の目の能力と限界、および明るさ、コントラスト、色相、彩度などの特性を知覚する方法を考慮する必要があります。

サインオフするには

バーチャルリアリティ (VR) によって提供される没入型体験は、さまざまな業界にまたがる企業が使用するメディア形式のプレゼンテーションと視覚的な魅力を高めることが証明されています。データサイエンス業界も、データビジュアライゼーションプロセスにおける VR の可能性に注目しています。このメディア形式は、適切に活用することで、ビジネス関係者や意思決定者によるデータの表示方法や消化方法に大きな影響を与えることができます。

私たちが利用できるソフトウェアの範囲 (Oculus API や Gear などの所有者向けソフトウェアから、Blender などのオープンソースツールまで) は、全周囲の 3D エクスペリエンスで視覚的に魅力的なデータビジュアライゼーション情報を伝えるのに十分ですが、実現するにはまだ長い道のりがあります。データサイエンスが、データビジュアライゼーションをまったく新しいレベルに引き上げるために特別に構築された VR ツールを真に活用できるようになる前に。しかし、VR は視覚化の粒度を高めながら、非常に魅力的で、有意義で、エキサイティングな視覚化を維持できるため、ビッグデータの視覚化に非常に適していることは事実です。もちろん、ビジュアライゼーションに基づいて的を絞った特定のアクションを意思決定者に明確にするという最終目標は、ビッグデータバリューチェーン内のデータビジュアライゼーションのフェーズ全体の中核であり続けます。

ヘルスケア企業が Web スクレイピングに注目すべき理由については、次の記事をお楽しみに

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