Extrayendo un mejor valor de Big Data con Realidad Aumentada

¿Sabías que el 90% de los datos presentes en el mundo hoy en día se crearon solo en los últimos dos años? Esta declaración describe la inmensa velocidad a la que se acumulan, generan, procesan, analizan y visualizan los grandes datos. Múltiples empresas han podido utilizar el potencial de valor de los grandes datos para asegurarse de que siguen siendo sostenibles, amplían sus márgenes comerciales y dan impulso a su estrategia operativa a largo plazo. Por ejemplo, McKinsey señala que los minoristas que aprovechan todo el poder de los grandes datos pueden mejorar sus márgenes operativos hasta en un 60 %.

No es solo que los grandes volúmenes de datos sean grandes; incluso el potencial del impacto que se puede crear mediante la aplicación de big data y análisis avanzado es grande. Sin embargo, la realidad del terreno muestra otra historia. El nivel de impacto que se predijo no se ha materializado. Por supuesto, hay un puñado de ejemplos como Google y Amazon que están utilizando análisis y visualización de big data con gran efecto. Muchos no han podido cosechar las recompensas esperadas al adoptar el análisis de big data a escala en toda la organización.

Vemos muchas razones que se presentan como desafíos para implementar el análisis de big data de una mejor manera. Éstos incluyen -

Las herramientas son difíciles de dominar : todo el conjunto de herramientas y recursos de TI, incluidos ETL y Hadoop, han demostrado que las herramientas se pueden usar para extraer un mejor valor de los grandes datos recopilados de diversas fuentes. Sin embargo, es igualmente cierto que estas herramientas son difíciles de dominar. Dado que la tecnología es bastante reciente, muchos científicos y analistas de datos no pueden usarla para administrar y analizar el volumen masivo de datos estructurados y no estructurados generados a partir de big data.

Escalabilidad : si bien se sabe que los proyectos de big data crecen rápidamente de manera exponencial, a las empresas les resulta difícil aumentar los recursos y el capital humano en consecuencia. Como resultado, la gerencia tiene que pausar y actualizar constantemente sus estrategias de proyectos para cumplir con el creciente volumen y veracidad de los grandes datos. Además, en ausencia de una estrategia de nube, se vuelve costoso alinear los activos de hardware y la infraestructura en cualquier momento para atender el crecimiento de los grandes datos.

Información procesable : es difícil correlacionar directamente un mayor volumen de big data con una mejor información. El problema principal es la falta de cohesión entre las partes interesadas y los científicos de datos. La comunicación inapropiada o incompleta de los objetivos comerciales al equipo de web scraping, análisis de datos y ciencia de datos significa que las fuentes de datos para recopilar datos, su análisis y visualización diferirán de los resultados esperados por la gerencia.

De estos problemas, hoy veremos un desafío específico: la generación de conocimientos y veremos cómo podemos abordar este problema de manera satisfactoria.

¿Recuerdas la declaración de apertura de este artículo? La importancia de esta declaración significa que los medios para analizar estas voluminosas cifras de big data aún no están listos. Incluso nosotros, como seres humanos, no estamos preparados o diseñados para procesar números tan grandes y darles sentido para una mejor generación de conocimientos. Esto significa que es necesario incorporar campos alternativos para ayudarnos a dar sentido a los 2,5 quintillones de bytes de datos que se generan todos los días.

La visualización e interpretación de análisis de big data ayudan a que la técnica sea más relevante frente a las partes interesadas y la administración. Varias herramientas de interpretación y visualización de datos ayudan a que el análisis de big data sea significativo.

Aquí es precisamente donde entra en escena la Realidad Aumentada.[spacer height=”10px”]

Introducción a la realidad aumentada

La Realidad Aumentada (AR) ayuda a superar los problemas de la percepción humana limitada y las limitaciones de las dimensiones y tamaños de pantalla. AR ayuda a describir los datos producidos por las computadoras que se superponen en el mundo real. Con una combinación única de enfoques de visualización de filtrado, reconocimiento de movimiento y proyección dinámica, AR puede proporcionar una representación multidimensional de la visualización de datos, lo que ayuda a descubrir segmentos de datos ocultos a simple vista, para una mejor generación de información. En el mundo de la visualización de big data, a los científicos de datos a menudo les resulta difícil superar el problema del escalado , es decir, la necesidad de expandirse a otra rama de información desde un punto específico de los datos presentados. Este problema se resuelve de manera efectiva mediante la Realidad Aumentada.

Retos y soluciones de la Realidad Aumentada en la visualización de big data

Seguimiento e identificación : la calibración y la recalibración constantes son el factor clave del éxito en la combinación de la Realidad Aumentada con el análisis y la visualización de big data. Dado que el seguimiento es dinámico y cambia cada nanosegundo, debe existir una infraestructura adecuada para monitorear e identificar las coordenadas. El seguimiento de los valores de posición y ángulo de los objetos virtuales dentro del lienzo 3D y su reestimación dinámica durante la presentación es clave para mejorar la participación del usuario y transmitir mejor la idea detrás del análisis de big data a través de la Realidad Aumentada.

Percepción : si bien la destreza computacional de los sistemas modernos es alta, gracias a tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales, el hecho es que todavía está rezagado con respecto a las capacidades perceptivas y cognitivas del cerebro humano. Esta desconexión entre la tecnología y la capacidad intelectual humana también es un desafío en la unión efectiva de la visualización de big data y la realidad aumentada. La percepción humana tiene su propio conjunto de peculiaridades y características. Se vuelve difícil imitar estas características a través de la interfaz y la integración del hardware. Además, también se debe tener en cuenta cómo reaccionará la audiencia ante un determinado movimiento y cambio de aspecto visual. Una gran solución a este desafío será garantizar la simplicidad en la visualización de la información. Esto evita que la presentación habilitada para AR se convierta en una actividad aturdidora o una percepción o reacción incorrecta a los datos visualizados presentados por la realidad aumentada. Los desarrolladores de tecnología pueden observar el análisis psicofísico para comprender mejor la función cognitiva y perceptiva del cerebro humano.

Integrando las dos tecnologías : la Realidad Aumentada está equipada con algunas funcionalidades geniales como movimiento a través de espacios 3D, corte de datos más allá del campo de visión y escalado. En big data, estas funcionalidades se pueden aplicar con gran éxito para generar conocimientos que impulsen la toma de decisiones. Otro paso más puede ser implementar voz y gestos para brindar una mejor experiencia de usuario a su audiencia durante la fase de narración de la visualización de big data. La aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para definir gestos básicos funcionaría bien para mejorar la eficacia general de la visualización de big data con la ayuda de la Realidad Aumentada.

Interfaz de hardware: la integración del hardware con la visualización de big data necesita un cierto nivel de habilidades y aprendizaje. Con su conjunto de habilidades avanzadas, los científicos de datos pueden superar desafíos típicos como visión de campo limitada, distorsión de la resolución de la escena, retraso de tiempo y, lo que es más importante, factor de costo. Una buena resolución será diseñar un marco que permita una interacción fluida con el modelo 3D con gestos intuitivos o voz. Muchos sistemas ya están implementados, como pantallas montadas en la cabeza y seguimiento de manos en tiempo real para actuar como un dispositivo de entrada de usuario secundario. Si bien el seguimiento manual para manipular objetos virtuales no ofrece respuestas táctiles, esta dificultad debe superarse con una mejor tecnología para que la eficacia de la visualización de big data mejore sustancialmente.

Disparidad entre objetos reales y virtuales : la belleza de la realidad aumentada es que logra combinar a la perfección el mundo real con objetos y escenas virtuales. Ejecutar esta belleza es uno de los mayores desafíos del uso de la realidad aumentada para impulsar la visualización de big data. Una disparidad entre los objetos reales y los objetos virtuales genera múltiples problemas: distorsión de la visión, mal enfoque, respuesta incorrecta a una escena de visualización de datos o problemas de brillo y contraste. Una contramedida sería utilizar equipos avanzados con las últimas tecnologías ópticas que brinden brillo, saturación y contraste en su forma real.

Factor de comodidad : la proximidad de la pantalla al ojo del usuario es un gran desafío en la visualización cómoda de la visualización de big data en acción utilizando la realidad aumentada. La tecnología actual está orientada a representar las escenas de realidad aumentada en una pantalla. Una solución adecuada será mejorar la resolución de la pantalla y eliminar los problemas de píxeles, como las imágenes granuladas.

Mejora de habilidades : la unión de diversos campos de realidad aumentada y visualización de big data solo tendrá éxito con una mayor aplicación de esta combinación y esto solo puede suceder cuando más y más personas adopten este enfoque. Al capacitar al talento para identificar esta nueva tecnología e interactuar de manera productiva, la mejora de las habilidades en torno a esta nueva disciplina mejorará sustancialmente.

Para concluir

La Realidad Aumentada ha afectado a varios sectores comerciales, y Big Data no es una excepción a esta tendencia. Vemos que el impacto de Big Data se amplifica muchas veces gracias a la propuesta de valor visualmente impresionante y fácilmente comprensible de la Realidad Aumentada. Lo que está limitado por la percepción y la visión humanas, se mejora sustancialmente con los ricos elementos visuales presentados por la Realidad Aumentada. Esto convierte a la Realidad Aumentada en un accesorio vital para influir en el alcance y el impacto de Big Data.