VR – Perbatasan Besar Berikutnya untuk Visualisasi Data

Belakangan ini, pertumbuhan data yang fenomenal dalam volume dan kecepatan telah membuatnya rumit untuk mengkonsumsi dan memahami volume informasi yang sangat besar. Ini telah menimbulkan tantangan dalam menganalisis Big Data dengan benar dan menggunakan visualisasi data untuk kualitas unggul dan pengambilan keputusan strategis.

Peran visualisasi data

Bagi mereka yang mengetahui seluruh rantai nilai Big Data, visualisasi data adalah yang terakhir tetapi merupakan fase kritis dari keseluruhan rantai. Ini sering kali merupakan langkah terakhir yang penting dari Big Data. Setelah data diekstraksi dari berbagai sumber dengan bantuan penambangan data dan pakar ekstraksi web , data tersebut dianalisis melalui alat analitik Big Data seperti Hadoop. Namun, cerita tidak berakhir di situ. Langkah terakhir yang penting tetap ada setelah analitik – yaitu mentransmisikan wawasan yang dihasilkan oleh analis data dan membagikannya dengan analis bisnis dan pembuat keputusan, dengan cara agar penerima mendapatkan pesan yang benar dari wawasan yang dapat ditindaklanjuti ini untuk tujuan pengambilan keputusan mereka.

Tujuan utama dari fase visualisasi data adalah untuk mengikat temuan ilmuwan data dan menyusun narasi yang menarik sedemikian rupa sehingga pesan tersebut disampaikan kepada orang-orang yang memahami bisnis (bukan mereka yang memahami data). Sementara visualisasi tradisional memanfaatkan grafik batang dan diagram lingkaran lama yang bagus, wawasan yang dihasilkan dari mode ini cukup tinggi atau umum. Sedangkan analisis Big Data yang eksplosif saat ini membutuhkan pendekatan yang jauh lebih terperinci untuk menyajikan data dan menceritakan kisah lengkapnya.

Masukkan Realitas Virtual dalam Visualisasi Data

Banyak yang telah ditulis tentang dampak Virtual reality (VR) dan Augmented Reality (AR) dalam meningkatkan pengalaman layanan pelanggan untuk sektor tertentu seperti real estat, ritel, media, dan hiburan. Namun, kasus penggunaan yang lebih menarik hadir dalam bentuk visualisasi data dan ilmu data. Dan ada alasan di balik ini.

Ada kelemahan utama dari seberapa banyak data yang dapat diserap oleh mata dan pikiran kita dari layar laptop atau proyektor – yang meningkat secara eksponensial ketika melihat berbagai fakta, wawasan, dan korelasi. Kebutuhan jam adalah untuk meningkatkan tingkat pencelupan yang disajikan oleh visualisasi data. SAS mengatakan bahwa kami memiliki batasan pemrosesan informasi kurang dari 1 kilobit per detik. Ini adalah pernyataan yang membuka mata mengingat volume data yang sangat besar yang menghantam kita setiap detik setiap hari. Apa gunanya analisis Big Data datang kepada kita dengan kecepatan kilat ketika kita tidak dapat mengatasinya pada tahap visualisasi data?

Di sinilah realitas virtual masuk.

Dengan bantuan pengalaman mendalam yang luas, pengguna dapat diluncurkan ke ruang digital dengan jangkauan penglihatan 360 dengan gerakan 3D. Pengalaman ini lebih menyerap daripada presentasi titik data yang datar. Bayangkan menghadirkan jutaan simpul koneksi di platform media sosial seperti LinkedIn dan mencoba mengukur wawasan darinya. Menggunakan VR dapat membantu menyelesaikan masalah mega presentasi dengan indah.

Berpikir bahwa idenya cukup baru? Sebenarnya tidak, ide VR untuk menyajikan sejumlah besar titik data atau koneksi yang saling terkait telah ada selama beberapa waktu. Ambil contoh ban Goodyear . Mereka telah bekerja dengan veteran VR Dr. Robert Maples untuk membuat simulasi yang mengasyikkan dari ban balap mereka dengan data yang berasal dari petunjuk historis. Pengaruh dan dampak ban balap pada setiap variabel dimodelkan, dipantau, dan dianalisis secara real-time VR. Objektif? Untuk menemukan jawaban atas pertanyaan kunci “Mengapa mobil yang dipasangi ban Goodyear kalah balapan?” Visualisasi data berbasis VR membantu mereka menemukan jawaban dalam waktu yang sangat cepat.

Pilihan yang tersedia untuk kita

Apa yang membuat visualisasi data berbasis VR lebih menarik adalah ketersediaan perangkat keras yang menawarkan layar yang lebih ringan dan unit VR yang lebih kecil yang mampu melakukan input, pemrosesan, serta penyimpanan. Semuanya dimulai dengan peluncuran headset Cardboard VR Google tahun 2014 dan direvolusi oleh headset kelas konsumen Oculus Rift Facebook. Yang terbaru untuk terjun adalah aplikasi VR populer dan solusi game yang disediakan, Unity 3D. Perusahaan berkomitmen kuat untuk aplikasinya yang digunakan oleh analis data dan sedang mengerjakan berbagai solusi yang dimaksudkan untuk meningkatkan pengalaman visualisasi data.

Nama pertama yang muncul di benak saat ini dalam solusi VR berkualitas luar biasa adalah Oculus. Perusahaan telah mengembangkan rangkaian alat yang kaya yang dimaksudkan khusus untuk pengembang aplikasi VR. Meskipun benar bahwa sebagian besar alat berfokus pada pengalaman interaktif yang dibutuhkan oleh industri seperti game dan hiburan, juga benar bahwa ada kemungkinan lebih banyak alat akan ditambahkan untuk membantu proses visualisasi data dalam analitik Big Data.

Tantangan dan solusi

Sekarang mari kita beralih ke menjelajahi beberapa hambatan utama untuk mengintegrasikan VR dan AR dengan visualisasi data dan resolusi masing-masing –

• Perangkat keras dan peralatan–Tren saat ini adalah menggunakan Head Mounted Display (HMD) untuk memadukan objek virtual dengan pemandangan nyata. Ini menderita keterbatasan seperti resolusi pemandangan yang lebih rendah, pencocokan sudut pandang, dan biaya selangit. Juga, ada kurangnya interaksi dengan gerakan intuitif di sebagian besar HMD saat ini.

Sebagai jawaban atas masalah ini, antarmuka dan peralatan perlu direkayasa ulang untuk memastikan bahwa ini mudah tersedia dan memiliki kemampuan intuitif yang lebih baik.

• Integrasi yang lebih baik – Sistem dan solusi saat ini tidak secara memadai mengatasi masalah seperti navigasi dalam area 3D, penskalaan, elemen aliran/jalur, pemilihan sub-ruang, atau penjadwalan rute tampilan.

Solusi ideal harus dapat mengintegrasikan gerakan dan interaksi suara untuk membuat seluruh sistem lebih intuitif. Hal ini dapat dilakukan dengan mengembangkan sistem pembelajaran mesin yang dapat membuat suara dan gerakan ini lebih berdampak.

• Dampak persepsi–Bahkan kecakapan komputasi paling canggih seperti jaringan saraf tidak dapat bersaing dengan pikiran manusia. Karakteristik kembar persepsi dan penalaran manusia sangat kompleks, dengan karakteristik granular dan fitur yang berinteraksi dengan berbagai variasi pada manusia yang berbeda.

Solusinya adalah menghilangkan hambatan dari informasi yang berlebihan dan salah persepsi dengan mencapai kesederhanaan dalam visualisasi data.

• Batasan ukuran layar–Tampilan yang dipasang di kepala saat ini menampilkan dua layar. Namun, jarak layar yang dekat dengan mata membuatnya tidak nyaman untuk dilihat terus menerus.

Selain menghilangkan bintik dan resolusi rendah, produsen peralatan perlu melakukan R&D untuk melihat bagaimana kenyamanan menonton dapat ditingkatkan untuk interaksi yang lebih baik dengan gadget lebih lama.

• Pelacakan objek–Pelacakan objek di ruang 3D virtual sangat penting untuk meningkatkan tingkat interaksi pengguna dengan sistem. Ini perlu memperhitungkan koordinat posisi dan nilai orientasi objek yang sering berubah selama presentasi.

Kebutuhan saat ini adalah memiliki perangkat lunak yang lebih kuat, tepat, dan efektif untuk memastikan bahwa pelacakan dan pengenalan nyata dari virtual terjadi dengan lancar.

• Non-alignment of the virtual vs the real–Ketika objek atau elemen virtual ditempatkan di atas adegan nyata, tujuannya adalah untuk mencapai keselarasan posisi, koordinat, fokus, dan jarak yang mulus antara keduanya. Namun, bahkan masalah kecil dalam konfigurasi dapat membuat kontras, kecerahan, dan fokus salah, sehingga mendistorsi keselarasan dan perpaduan antara virtual dan nyata dalam ruang realitas virtual 3D.

Teknologi perangkat keras modern harus memperhitungkan kekuatan dan keterbatasan mata manusia dan bagaimana ia melihat karakteristik seperti kecerahan, kontras, rona, dan saturasi.

Untuk keluar

Pengalaman imersif yang diberikan oleh Virtual Reality (VR) terbukti meningkatkan presentasi dan daya tarik visual dari format media yang digunakan oleh perusahaan di berbagai industri. Industri ilmu data juga beramai-ramai dengan potensi yang dihadirkan oleh VR dalam proses visualisasi data. Dimanfaatkan dengan cara yang benar, format media ini memiliki kemampuan untuk membuat dampak besar pada cara data disajikan dan dicerna oleh pemangku kepentingan bisnis dan pengambil keputusan.

Meskipun rangkaian perangkat lunak yang tersedia bagi kami (mulai dari perangkat lunak pemilik seperti Oculus APIs dan Gear hingga alat sumber terbuka seperti Blender) cukup untuk menyampaikan informasi visualisasi data yang menarik secara visual dalam pengalaman 3D menyeluruh, masih ada jalan panjang untuk pergi sebelum ilmu data benar-benar dapat memanfaatkan alat VR yang dibuat khusus untuk menopang visualisasi data ke tingkat yang baru sama sekali. Namun, kebenarannya tetap bahwa VR sangat cocok untuk visualisasi data besar, berkat kemampuannya untuk meningkatkan granularitas visualisasi sambil tetap membuatnya sangat menyerap, bermakna, dan menarik. Tentu saja, tujuan akhir memberikan kejelasan kepada pengambil keputusan untuk mengambil tindakan yang ditargetkan dan spesifik berdasarkan visualisasi akan selalu menjadi inti dari seluruh fase visualisasi data dalam rantai nilai Big Data.

Nantikan artikel kami berikutnya untuk mengetahui mengapa perusahaan perawatan kesehatan harus melihat ke arah web scraping

Berencana untuk memperoleh data dari web? Kami di sini untuk membantu. Beri tahu kami tentang kebutuhan Anda.