VR - La prochaine grande frontière pour la visualisation de données

Ces derniers temps, la croissance phénoménale des données en volume ainsi qu'en vitesse a rendu complexe la consommation et la compréhension de volumes gigantesques d'informations. Cela a posé un défi pour analyser correctement le Big Data et utiliser la visualisation des données pour une qualité supérieure et une prise de décision stratégique.

Le rôle de la visualisation des données

Pour ceux qui connaissent toute la chaîne de valeur du Big Data, la visualisation des données est la dernière mais une phase critique de toute la chaîne. C'est souvent la dernière étape cruciale du Big Data. Une fois que les données sont extraites de diverses sources avec l'aide d' experts en exploration de données et en extraction Web , elles sont analysées à l'aide d'outils d'analyse de Big Data tels que Hadoop. Cependant, l'histoire ne s'arrête pas là. Une dernière étape cruciale reste après l'analyse, c'est-à-dire transmettre les informations générées par les analystes de données et les partager avec les analystes commerciaux et les décideurs, de manière à ce que les destinataires reçoivent le bon message de ces informations exploitables pour leur prise de décision.

L'objectif principal de la phase de visualisation des données est de lier les conclusions des scientifiques des données et d'élaborer un récit convaincant de manière à ce que le message soit transmis aux personnes qui comprennent les affaires (plutôt qu'à celles qui comprennent les données). Alors que la visualisation traditionnelle utilisait les bons vieux graphiques à barres et camemberts, les informations générées par ces modes sont de niveau assez élevé ou génériques. Alors que l'analyse explosive du Big Data d'aujourd'hui nécessite une approche beaucoup plus granulaire pour présenter les données et raconter toute l'histoire.

Entrez la réalité virtuelle dans la visualisation de données

Beaucoup a été écrit sur l'impact de la réalité virtuelle (VR) et de la réalité augmentée (AR) sur l'amélioration de l'expérience de service client pour des secteurs spécifiques tels que l'immobilier, la vente au détail, les médias et le divertissement. Cependant, un cas d'utilisation plus intéressant se présente sous la forme de visualisation de données et de science des données. Et il y a une raison derrière cela.

La quantité de données que nos yeux et notre esprit peuvent absorber à partir d'un ordinateur portable ou d'un écran de projecteur présente des inconvénients majeurs, ce qui est amélioré de manière exponentielle lorsque l'on examine les divers faits, idées et corrélations. Le besoin de l'heure est d'augmenter le niveau d'immersion présenté par la visualisation de données. SAS dit que nous avons une contrainte de traitement inférieure à 1 kilobit par seconde d'information. Il s'agit d'une déclaration révélatrice compte tenu des énormes volumes de données qui nous frappent à chaque seconde de la journée. A quoi bon l'analyse du Big Data qui nous arrive à la vitesse de l'éclair quand on ne peut pas y faire face au stade de la visualisation des données ?

C'est exactement là qu'intervient la réalité virtuelle.

À l'aide d'une vaste expérience immersive, l'utilisateur peut être lancé dans un espace numérique avec une plage de vision à 360ᵒ avec un mouvement 3D. Cette expérience est plus absorbante qu'une présentation plate de points de données. Imaginez que vous présentez des millions de nœuds de connexions sur une plate-forme de médias sociaux telle que LinkedIn et que vous essayez d'en tirer des informations. L'utilisation de la réalité virtuelle peut aider à résoudre magnifiquement le problème de la méga présentation.

Vous pensez que l'idée est assez nouvelle ? En fait non, l'idée de la réalité virtuelle pour présenter un grand nombre de points de données ou leurs connexions interdépendantes existe depuis un certain temps. Prenons l'exemple des pneus Goodyear . Ils avaient travaillé avec le vétéran de la réalité virtuelle, le Dr Robert Maples, pour créer une simulation captivante de leurs pneus de course avec des données dérivées de pointeurs historiques. L'influence et l'impact des pneus de course sur chaque variable ont été modélisés, surveillés et analysés en VR en temps réel. L'objectif? Pour trouver une réponse à une question clé "Pourquoi les voitures équipées de pneus Goodyear perdent les courses ?" La visualisation des données basée sur la réalité virtuelle les a aidés à trouver les réponses en un temps record.

Options qui s'offrent à nous

Ce qui rend la visualisation de données basée sur la réalité virtuelle plus attrayante, c'est la disponibilité de matériel doté d'écrans plus légers et d'unités de réalité virtuelle plus petites capables d'entrée, de traitement et de stockage. Tout a commencé avec le lancement en 2014 du casque Cardboard VR de Google et a été révolutionné par le casque grand public Oculus Rift de Facebook. Le dernier à entrer dans l'incursion est l'offre d'applications VR et de solutions de jeu populaires, Unity 3D. La société s'engage fermement à ce que ses applications soient utilisées par les analystes de données et travaille sur une gamme de solutions destinées à améliorer l'expérience de visualisation des données.

Le premier nom qui vient à l'esprit aujourd'hui dans les solutions VR de qualité exceptionnelle est Oculus. La société a développé une riche suite d'outils destinés exclusivement aux développeurs d'applications VR. S'il est vrai que la plupart des outils se concentrent sur l'expérience interactive dont ont besoin des industries comme les jeux et le divertissement, il est tout aussi vrai qu'il y a toutes les chances que d'autres outils soient ajoutés pour faciliter le processus de visualisation des données dans l'analyse du Big Data.

Défis et solutions

Passons maintenant à l'exploration de certains des principaux obstacles à l'intégration de la réalité virtuelle et de la réalité augmentée avec la visualisation de données et leurs résolutions respectives -

• Matériel et équipement - La tendance actuelle est d'utiliser le Head Mounted Display (HMD) pour mélanger des objets virtuels avec des scènes réelles. Cela souffre de limitations telles qu'une résolution inférieure de la scène, la correspondance des points de vue et des coûts exorbitants. De plus, il y a un manque d'interaction avec les gestes intuitifs dans la plupart des HMD aujourd'hui.

En réponse à ce problème, l'interface et l'équipement doivent être repensés pour s'assurer qu'ils sont facilement disponibles et ont de meilleures capacités intuitives.

• Meilleure intégration - Les systèmes et solutions d'aujourd'hui ne traitent pas de manière adéquate des problèmes tels que la navigation dans la zone 3D, la mise à l'échelle, les éléments de flux/chemin, la sélection de sous-espaces ou la planification d'un itinéraire de visualisation.

Une solution idéale devrait pouvoir intégrer des gestes et une interaction vocale pour rendre l'ensemble du système plus intuitif. Cela peut être fait en développant un système d'apprentissage automatique qui peut rendre ces voix et ces gestes plus percutants.

• Impact de la perception - Même les prouesses informatiques les plus avancées telles que les réseaux de neurones ne peuvent rivaliser avec l'esprit humain. Les caractéristiques jumelles de la perception et du raisonnement humains sont très complexes, avec des caractéristiques granulaires et des caractéristiques qui interagissent avec une grande variété chez différents êtres humains.

La solution serait d'éliminer les obstacles liés à la surcharge d'informations et aux perceptions erronées en parvenant à la simplicité de la visualisation des données.

• Contraintes de taille d'écran – Les visiocasques actuels comportent deux écrans. Cependant, la proximité des écrans avec l'œil le rend inconfortable pour une visualisation continue.

En plus de supprimer le grain et la faible résolution, les fabricants d'équipements doivent mener des recherches et développement pour voir comment le confort de visionnement peut être amélioré pour une meilleure interaction avec le gadget plus longtemps.

• Suivi d'objets - Le suivi d'objets dans l'espace 3D virtuel est essentiel pour augmenter le niveau d'interaction de l'utilisateur avec le système. Cela doit prendre en compte les coordonnées de position et les valeurs d'orientation des objets qui changent fréquemment au cours de la présentation.

Le besoin de l'heure est de disposer de logiciels plus puissants, précis et efficaces pour garantir que le suivi et la reconnaissance du réel du virtuel se déroulent sans heurts.

• Non alignement du virtuel par rapport au réel - Lorsque des objets ou des éléments virtuels sont placés sur des scènes réelles, l'objectif est d'obtenir un alignement transparent de la position, des coordonnées, de la mise au point et de la distance entre les deux. Cependant, même un problème mineur de configuration peut rendre le contraste, la luminosité et la mise au point incorrects, déformant ainsi l'alignement et le mélange du virtuel et du réel dans l'espace de réalité virtuelle 3D.

La technologie matérielle moderne doit tenir compte de la puissance et des limites de l'œil humain et de la façon dont il perçoit des caractéristiques telles que la luminosité, le contraste, les teintes et la saturation.

Se déconnecter

Il a été prouvé que l'expérience immersive fournie par la réalité virtuelle (VR) améliore la présentation et l'attrait visuel des formats multimédias utilisés par les entreprises de nombreux secteurs. L'industrie de la science des données est également en effervescence avec le potentiel présenté par la réalité virtuelle dans le processus de visualisation des données. Exploité de la bonne manière, ce format médiatique a la capacité d'avoir un impact énorme sur la façon dont les données sont présentées et digérées par les parties prenantes et les décideurs de l'entreprise.

Bien que la gamme de logiciels à notre disposition (des logiciels propriétaires tels que les API Oculus et Gear aux outils open source tels que Blender) soit adéquate pour transmettre des informations visuellement attrayantes de visualisation de données dans une expérience 3D complète, il reste encore un long chemin à parcourir. aller avant que la science des données ne puisse vraiment tirer parti des outils de réalité virtuelle conçus spécifiquement pour élever la visualisation des données à un tout autre niveau. Cependant, la vérité demeure que la réalité virtuelle est très bien adaptée à la visualisation de données volumineuses, grâce à sa capacité à augmenter la granularité de la visualisation tout en la gardant très absorbante, significative et passionnante. Bien entendu, l'objectif final de fournir aux décideurs des informations claires leur permettant de prendre des mesures ciblées et spécifiques basées sur la visualisation restera toujours au cœur de toute la phase de visualisation des données au sein de la chaîne de valeur du Big Data.

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