Estrarre valore migliore dai big data con la realtà aumentata

Lo sapevi che il 90% dei dati presenti oggi nel mondo è stato creato solo negli ultimi due anni!” Questa affermazione delinea l'immensa velocità con cui i big data vengono accumulati, generati, elaborati, analizzati e visualizzati. Molteplici aziende sono state in grado di utilizzare il potenziale di valore dei big data per assicurarsi che rimangano sostenibili, espandano i propri margini aziendali e diano slancio alla propria strategia operativa a lungo termine. Ad esempio, McKinsey osserva che i rivenditori che sfruttano tutta la potenza dei big data sono in grado di migliorare i propri margini operativi fino al 60%.

Non è solo che i grandi volumi di dati sono grandi; anche il potenziale dell'impatto che può essere creato applicando big data e analisi avanzate è grande. Tuttavia, la realtà di terra mostra un'altra storia. Il livello di impatto previsto non si è concretizzato. Certo, ci sono una manciata di esempi come Google e Amazon che utilizzano l'analisi e la visualizzazione dei big data con grande efficacia. Molti non sono stati in grado di raccogliere i frutti attesi adottando l'analisi dei big data su larga scala in tutta l'organizzazione.

Vediamo molte ragioni che si presentano come sfide nell'implementazione dell'analisi dei big data in un modo migliore. Questi includono -

Gli strumenti sono difficili da padroneggiare : l'intera suite di strumenti e risorse IT, inclusi ETL e Hadoop, ha dimostrato che gli strumenti possono essere utilizzati per estrarre un valore migliore dai big data raccolti da diverse fonti. Tuttavia, è altrettanto vero che questi strumenti sono difficili da padroneggiare. Poiché la tecnologia è abbastanza recente, molti data scientist e analisti non sono in grado di utilizzarla per gestire e analizzare l'enorme volume di dati strutturati e non strutturati generati dai big data.

Scalabilità : mentre è noto che i progetti di big data crescono rapidamente in modo esponenziale, le aziende trovano difficile aumentare di conseguenza le risorse e il capitale umano. Di conseguenza, la direzione deve costantemente mettere in pausa e aggiornare le proprie strategie di progetto per soddisfare il crescente volume e veridicità dei big data. Inoltre, in assenza di una strategia cloud, diventa costoso allineare le risorse hardware e l'infrastruttura in un attimo per soddisfare la crescita dei big data.

Approfondimenti attuabili : è difficile correlare direttamente un volume maggiore di big data con approfondimenti migliori. Il problema principale è la mancanza di coesione tra le parti interessate e gli scienziati dei dati. La comunicazione inappropriata o incompleta degli obiettivi aziendali al team di web scraping, analisi dei dati e scienza dei dati significa che le origini dati per raccogliere i dati, la loro analisi e visualizzazione differiranno dai risultati attesi dalla direzione.

Tra questi problemi, oggi esamineremo una sfida specifica: la generazione di insight e vedremo come possiamo affrontare questo problema in modo soddisfacente.

Ricordi la dichiarazione di apertura di questo articolo? L'importanza di questa affermazione significa che i mezzi per analizzare questi voluminosi big data non sono ancora pronti. Anche noi come esseri umani non siamo pronti o progettati per elaborare numeri così enormi e dargli un senso per una migliore generazione di insight. Ciò significa che i campi alternativi devono essere inseriti nell'immagine per aiutarci a dare un senso ai 2,5 quintilioni di byte di dati generati ogni singolo giorno.

La visualizzazione e l'interpretazione dell'analisi dei big data aiutano la tecnica a essere più rilevante di fronte agli stakeholder e al management. Vari strumenti di interpretazione e visualizzazione dei dati aiutano a rendere significativa l'analisi dei big data.

È proprio qui che entra in gioco la Realtà Aumentata.[spacer height=”10px”]

Presentazione della realtà aumentata

La realtà aumentata (AR) aiuta a superare i problemi della percezione umana limitata e le limitazioni dovute alle dimensioni e alle dimensioni dello schermo. AR aiuta a descrivere i dati prodotti dai computer che sono sovrapposti nel mondo reale. Con una miscela unica di approcci di visualizzazione filtrante, riconoscimento del movimento e proiezione dinamica, l'AR può fornire una rappresentazione multidimensionale della visualizzazione dei dati, aiutando così a scoprire porzioni di dati nascoste in bella vista, per una migliore generazione di informazioni dettagliate. Nel mondo della visualizzazione dei big data, i data scientist hanno spesso difficoltà a superare il problema del ridimensionamento , ovvero la necessità di espandersi a un altro ramo di informazioni da un punto specifico dei dati presentati. Questo problema è risolto efficacemente dalla Realtà Aumentata.

Sfide e soluzioni della realtà aumentata nella visualizzazione dei big data

Tracciamento e identificazione – La costante calibrazione e ricalibrazione è il fattore chiave del successo nell'unione della realtà aumentata con l'analisi e la visualizzazione dei big data. Poiché il tracciamento è dinamico e cambia ogni nanosecondo, è necessario disporre di un'infrastruttura adeguata per monitorare e identificare le coordinate. Tracciare la posizione e i valori dell'angolo degli oggetti virtuali all'interno dell'area di disegno 3D e rivalutarli dinamicamente durante la presentazione è la chiave per un maggiore coinvolgimento dell'utente e una migliore trasmissione dell'idea alla base dell'analisi dei big data attraverso la realtà aumentata.

Percezione - Sebbene l'abilità computazionale dei sistemi moderni sia elevata, grazie a tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico e le reti neurali artificiali, resta il fatto che è ancora in ritardo rispetto alle capacità percettive e cognitive del cervello umano. Anche questa disconnessione tra tecnologia e capacità intellettuali umane è una sfida nell'unione efficace della visualizzazione dei big data e della realtà aumentata. La percezione umana ha il suo insieme di peculiarità e caratteristiche. Diventa difficile imitare queste funzionalità attraverso l'interfaccia e l'integrazione hardware. Inoltre, è necessario prendere in considerazione il modo in cui il pubblico reagirà a un certo movimento e anche il cambiamento dell'aspetto visivo. Un'ottima soluzione a questa sfida sarà garantire la semplicità nella visualizzazione delle informazioni. Ciò impedisce alla presentazione abilitata all'AR di trasformarsi in un'attività stordente o in una percezione o reazione errata ai dati visualizzati presentati dalla realtà aumentata. Gli sviluppatori di tecnologia possono guardare all'analisi psicofisica per comprendere meglio la funzione cognitiva e percettiva del cervello umano.

Integrando le due tecnologie : la realtà aumentata è dotata di alcune funzionalità interessanti come il movimento attraverso spazi 3D, lo slicing dei dati oltre il campo visivo e il ridimensionamento. Nei big data, queste funzionalità possono essere applicate con grande successo per generare insight che guidano il processo decisionale. Un altro passo avanti può essere l'implementazione di voce e gesti per fornire una migliore esperienza utente al tuo pubblico durante la fase di narrazione della visualizzazione dei big data. L'applicazione di algoritmi di apprendimento automatico per definire i gesti di base funzionerebbe bene per migliorare l'efficacia complessiva della visualizzazione dei big data con l'aiuto della realtà aumentata.

Interfaccia hardware: l'integrazione hardware con la visualizzazione di big data richiede un certo livello di abilità e apprendimento. Con il suo set di competenze avanzate, i data scientist possono superare sfide tipiche come la visione del campo limitata, la distorsione della risoluzione della scena, il ritardo temporale e, soprattutto, il fattore costo. Una risoluzione sonora sarà quella di ideare un framework che consenta un'interazione senza interruzioni con il modello 3D con gesti o voce intuitivi. Molti sistemi sono già in atto, come i display montati sulla testa e il rilevamento delle mani in tempo reale per fungere da dispositivo di input dell'utente secondario. Sebbene il tracciamento delle mani per manipolare oggetti virtuali non offra risposte tattili, questa difficoltà deve essere superata con una tecnologia migliore in modo che l'efficacia della visualizzazione dei big data migliori sostanzialmente.

Disparità tra oggetti reali e virtuali – Il bello della realtà aumentata è che riesce a fondere perfettamente il mondo reale con oggetti e scene virtuali. L'esecuzione di questa bellezza è una delle maggiori sfide dell'utilizzo della realtà aumentata per guidare la visualizzazione dei big data. Una disparità tra gli oggetti reali e gli oggetti virtuali porta a molteplici problemi: distorsione della vista, cattiva messa a fuoco, risposta errata a una scena di visualizzazione dei dati o problemi di luminosità e contrasto. Una contromisura sarebbe quella di utilizzare apparecchiature avanzate con le ultime tecnologie ottiche che rendono la luminosità, la saturazione e il contrasto nella sua vera forma.

Fattore comfort : la vicinanza del display all'occhio dell'utente è una grande sfida per la visualizzazione confortevole della visualizzazione di big data in azione utilizzando la realtà aumentata. L'attuale tecnologia è orientata a rendere le scene di realtà aumentata su uno schermo. Una soluzione adeguata sarà quella di migliorare la risoluzione del display ed eliminare i problemi relativi ai pixel come le immagini sgranate.

Miglioramento delle abilità : l'unione di diversi campi della realtà aumentata e della visualizzazione dei big data avrà successo solo con una maggiore applicazione di questa miscela e ciò può accadere solo quando sempre più persone adotteranno questo approccio. Formando il talento per identificare questa nuova tecnologia e interagendo in modo produttivo, il miglioramento delle abilità intorno a questa nuova disciplina migliorerà sostanzialmente.

Concludere

La realtà aumentata ha toccato vari settori di attività e i Big Data non fanno eccezione a questa tendenza. Vediamo l'impatto dei Big Data amplificato molte volte grazie alla proposta di valore visivamente sbalorditiva e facilmente comprensibile della Realtà Aumentata. Ciò che è limitato dalla percezione e dalla visione umana, è notevolmente migliorato con i ricchi elementi visivi presentati dalla Realtà Aumentata. Ciò rende la Realtà Aumentata un accessorio fondamentale per influenzare la portata e l'impatto dei Big Data.