Extraire une meilleure valeur du Big Data avec la réalité augmentée

Saviez-vous que 90 % des données présentes dans le monde aujourd'hui ont été créées au cours des deux dernières années seulement ! Cette déclaration décrit l'immense vitesse à laquelle les mégadonnées sont accumulées, générées, traitées, analysées et visualisées. De nombreuses entreprises ont été en mesure d'utiliser le potentiel de valeur du Big Data pour s'assurer qu'elles restent durables, augmentent leurs marges commerciales et donnent de l'élan à leur stratégie opérationnelle à long terme. Par exemple, McKinsey note que les détaillants qui exploitent toute la puissance du Big Data sont en mesure d'améliorer leurs marges opérationnelles jusqu'à 60 %.

Ce n'est pas seulement que les gros volumes de données sont importants ; même le potentiel de l'impact qui peut être créé en appliquant le Big Data et l'analyse avancée est important. Cependant, la réalité du terrain montre une autre histoire. Le niveau d'impact prévu ne s'est pas matérialisé. Certes, il existe une poignée d'exemples comme Google et Amazon qui utilisent l'analyse et la visualisation de données volumineuses à bon escient. Beaucoup n'ont pas été en mesure de récolter les fruits attendus en adoptant l'analyse du Big Data à grande échelle dans toute l'organisation.

Nous voyons de nombreuses raisons qui se présentent comme des défis pour une meilleure mise en œuvre de l'analyse de données volumineuses. Ceux-ci inclus -

Les outils sont difficiles à maîtriser - L'ensemble de la suite d'outils et de ressources informatiques, y compris ETL et Hadoop, a prouvé que les outils peuvent être utilisés pour extraire une meilleure valeur des mégadonnées collectées à partir de diverses sources. Cependant, il est également vrai que ces outils sont difficiles à maîtriser. Étant donné que la technologie est assez récente, de nombreux scientifiques et analystes de données ne sont pas en mesure de l'utiliser pour gérer et analyser le volume massif de données structurées et non structurées générées à partir du Big Data.

Évolutivité – Alors que les projets de Big Data sont connus pour croître rapidement de façon exponentielle, les entreprises ont du mal à augmenter leurs ressources et leur capital humain en conséquence. En conséquence, la direction doit constamment mettre en pause et mettre à jour ses stratégies de projet pour répondre au volume et à la véracité croissants des mégadonnées. De plus, en l'absence d'une stratégie cloud, il devient coûteux d'aligner les ressources matérielles et l'infrastructure à tout moment pour répondre à la croissance du Big Data.

Informations exploitables – Il est difficile de corréler directement un volume plus élevé de données volumineuses avec de meilleures informations. Le principal problème est le manque de cohésion entre les parties prenantes et les scientifiques des données. La communication inappropriée ou incomplète des objectifs commerciaux à l'équipe de grattage Web, d'analyse de données et de science des données signifie que les sources de données pour collecter les données, leur analyse et leur visualisation seront différentes des résultats attendus par la direction.

Parmi ces problèmes, nous examinerons aujourd'hui un défi spécifique - la génération d'informations et verrons comment nous pouvons résoudre ce problème de manière satisfaisante.

Vous souvenez-vous de la déclaration d'ouverture de cet article ? L'importance de cette déclaration signifie que les moyens d'analyser ces chiffres volumineux du Big Data ne sont toujours pas prêts. Même nous, en tant qu'êtres humains, ne sommes pas prêts ou conçus pour traiter des nombres aussi énormes et leur donner un sens pour une meilleure génération d'informations. Cela signifie que des champs alternatifs doivent être intégrés à l'image pour nous aider à donner un sens aux 2,5 quintillions d'octets de données générés chaque jour.

La visualisation et l'interprétation des analyses de données volumineuses aident la technique à être plus pertinente devant les parties prenantes et la direction. Divers outils d'interprétation et de visualisation des données contribuent à donner un sens à l'analyse des mégadonnées.

C'est précisément là que la réalité augmentée entre en scène.[spacer height=”10px”]

Présentation de la réalité augmentée

La réalité augmentée (AR) aide à surmonter les problèmes de perception humaine limitée et les limitations des dimensions et de la taille des écrans. La RA aide à décrire les données produites par les ordinateurs qui se superposent au monde réel. Avec un mélange unique d'approches de visualisation de filtrage, de reconnaissance de mouvement et de projection dynamique, la réalité augmentée peut fournir une représentation multidimensionnelle de la visualisation des données, aidant ainsi à découvrir des tranches de données cachées à la vue, pour une meilleure génération d'informations. Dans le monde de la visualisation de données volumineuses, les scientifiques des données ont souvent du mal à surmonter le problème de mise à l' échelle , c'est-à-dire la nécessité d'étendre à une autre branche d'informations à partir d'un point spécifique des données présentées. Ce problème est résolu efficacement par la réalité augmentée.

Défis et solutions de la réalité augmentée dans la visualisation de données volumineuses

Suivi et identification - L'étalonnage et le réétalonnage constants sont le moteur clé du succès de l'association de la réalité augmentée avec l'analyse et la visualisation de données volumineuses. Étant donné que le suivi est dynamique et change toutes les nanosecondes, une infrastructure appropriée doit être en place pour surveiller et identifier les coordonnées. Le suivi des valeurs de position et d'angle des objets virtuels dans le canevas 3D et leur réestimation dynamique au cours de la présentation sont essentiels pour améliorer l'engagement des utilisateurs et mieux transmettre l'idée derrière l'analyse du Big Data grâce à la réalité augmentée.

Perception – Bien que les prouesses informatiques des systèmes modernes soient élevées, grâce à des technologies avancées telles que l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones artificiels, il n'en reste pas moins qu'elles sont encore à la traîne par rapport aux capacités perceptives et cognitives du cerveau humain. Cette déconnexion entre la technologie et l'intelligence humaine est également un défi dans l'union efficace de la visualisation des mégadonnées et de la réalité augmentée. La perception humaine a son propre ensemble de particularités et de caractéristiques. Il devient difficile d'imiter ces fonctionnalités via l'intégration de l'interface et du matériel. De plus, la façon dont le public réagira à un certain mouvement et à un changement d'aspect visuel doit également être prise en compte. Une excellente solution de contournement à ce défi consistera à assurer la simplicité de la visualisation des informations. Cela empêche la présentation activée par la réalité augmentée de se transformer en une activité abrutissante ou en une perception ou une réaction incorrecte aux données visualisées présentées par la réalité augmentée. Les développeurs de technologies peuvent se pencher sur l'analyse psychophysique pour mieux comprendre la fonction cognitive et perceptive du cerveau humain.

Intégrant les deux technologies , la réalité augmentée est équipée de fonctionnalités intéressantes telles que le mouvement dans des espaces 3D, le découpage des données au-delà du champ de vision et la mise à l'échelle. Dans le Big Data, ces fonctionnalités peuvent être appliquées avec succès pour générer des informations qui guident la prise de décision. Une autre étape supplémentaire peut consister à mettre en œuvre la voix et les gestes pour offrir une meilleure expérience utilisateur à votre public pendant la phase de narration de la visualisation du Big Data. L'application d'algorithmes d'apprentissage automatique pour définir des gestes de base fonctionnerait bien pour améliorer l'efficacité globale de la visualisation de données volumineuses à l'aide de la réalité augmentée.

Interface matérielle - L'intégration matérielle avec la visualisation de données volumineuses nécessite un certain niveau de compétences et d'apprentissage. Grâce à ses compétences avancées, les scientifiques des données peuvent surmonter des défis typiques tels que la vision de champ limitée, la distorsion de la résolution de la scène, le retard et, plus important encore, le facteur coût. Une résolution sonore sera de concevoir un cadre qui permet une interaction transparente avec le modèle 3D avec des gestes intuitifs ou de la voix. De nombreux systèmes sont déjà en place - comme les écrans montés sur la tête et le suivi des mains en temps réel pour agir comme un périphérique d'entrée utilisateur secondaire. Bien que le suivi manuel pour manipuler des objets virtuels n'offre pas de réponses tactiles, cette difficulté doit être surmontée avec une meilleure technologie afin que l'efficacité de la visualisation des mégadonnées s'améliore considérablement.

Disparité entre les objets réels et virtuels - La beauté de la réalité augmentée est qu'elle parvient à mélanger de manière transparente le monde réel avec des objets et des scènes virtuels. L'exécution de cette beauté est l'un des plus grands défis de l'utilisation de la réalité augmentée pour piloter la visualisation de données volumineuses. Une disparité entre les objets réels et les objets virtuels entraîne de multiples problèmes - distorsion de la vision, mauvaise mise au point, réponse incorrecte à une scène de visualisation de données ou problèmes de luminosité et de contraste. Une contre-mesure serait d'utiliser un équipement de pointe avec les dernières technologies optiques qui restituent la luminosité, la saturation et le contraste dans leur véritable forme.

Facteur de confort - La proximité de l'écran avec l'œil de l'utilisateur est un grand défi dans la visualisation confortable de la visualisation de données volumineuses en action à l'aide de la réalité augmentée. La technologie actuelle vise à rendre les scènes de réalité augmentée sur un écran. Une solution de contournement appropriée consistera à améliorer la résolution d'affichage et à éliminer les problèmes de pixels tels que les images granuleuses.

Amélioration des compétences - Le rapprochement de divers domaines de la réalité augmentée et de la visualisation de données volumineuses ne réussira qu'avec une application accrue de ce mélange et cela ne pourra se produire que lorsque de plus en plus de personnes adopteront cette approche. En formant des talents à identifier cette nouvelle technologie et en interagissant de manière productive, l'amélioration des compétences autour de cette nouvelle discipline s'améliorera considérablement.

De conclure

La Réalité Augmentée a touché divers secteurs d'activité, et le Big Data n'échappe pas à cette tendance. Nous voyons l'impact du Big Data être amplifié plusieurs fois grâce à la proposition de valeur visuellement étonnante et facilement compréhensible de la réalité augmentée. Ce qui est limité par la perception et la vision humaines est considérablement amélioré grâce aux riches éléments visuels présentés par la réalité augmentée. Cela fait de la réalité augmentée un accessoire essentiel pour influencer la portée et l'impact du Big Data.