VR – La prossima grande frontiera per la visualizzazione dei dati

In tempi recenti, la crescita fenomenale dei dati in volume e velocità ha reso complesso consumare e dare un senso a enormi volumi di informazioni. Ciò ha rappresentato una sfida nell'analisi corretta dei Big Data e nell'utilizzo della visualizzazione dei dati per una qualità superiore e un processo decisionale strategico.

Il ruolo della visualizzazione dei dati

Per chi è a conoscenza dell'intera catena del valore dei Big Data, la visualizzazione dei dati è l'ultima ma una fase critica dell'intera catena. Spesso è l'ultimo passaggio cruciale dei Big Data. Una volta estratti i dati da diverse fonti con l'aiuto di esperti di data mining ed estrazione web , vengono analizzati tramite strumenti di analisi dei Big Data come Hadoop. Tuttavia, la storia non finisce qui. Un ultimo passaggio cruciale rimane dopo l'analisi, ovvero trasmettere gli insight generati dagli analisti di dati e condividerli con analisti aziendali e decisori, in modo che i destinatari ricevano il messaggio corretto da questi insight utilizzabili per il loro scopo decisionale.

L'obiettivo principale della fase di visualizzazione dei dati è legare le scoperte degli scienziati dei dati e creare una narrativa avvincente in modo tale che il messaggio venga trasmesso alle persone che capiscono il business (piuttosto che a quelle che capiscono i dati). Mentre la visualizzazione tradizionale utilizzava i buoni vecchi grafici a barre e grafici a torta, le informazioni generate da queste modalità sono di livello piuttosto elevato o generiche. Considerando che l'esplosiva analisi dei Big Data di oggi necessita di un approccio molto più granulare per presentare i dati e raccontare la storia completa.

Entra nella realtà virtuale nella visualizzazione dei dati

Molto è stato scritto sull'impatto della realtà virtuale (VR) e della realtà aumentata (AR) nel migliorare l'esperienza di assistenza ai clienti per settori specifici come immobiliare, vendita al dettaglio, media e intrattenimento. Tuttavia, un caso d'uso più interessante si presenta sotto forma di visualizzazione dei dati e scienza dei dati. E c'è una ragione dietro questo.

Ci sono degli svantaggi fondamentali nella quantità di dati che i nostri occhi e la nostra mente possono assorbire da un laptop o dallo schermo di un proiettore, il che viene migliorato in modo esponenziale quando si osservano i vari fatti, intuizioni e correlazioni. La necessità dell'ora è aumentare il livello di immersione presentato dalla visualizzazione dei dati. SAS afferma che abbiamo un vincolo di elaborazione inferiore a 1 kilobit al secondo di informazioni. Questa è una dichiarazione che apre gli occhi considerando gli enormi volumi di dati che ci colpiscono ogni secondo della giornata. Qual è lo scopo dell'analisi dei Big Data che ci arriva alla velocità della luce quando non possiamo farcela nella fase di visualizzazione dei dati?

È proprio qui che entra in gioco la realtà virtuale.

Con l'aiuto di un'ampia esperienza immersiva, l'utente può essere lanciato in uno spazio digitale con una gamma di visione a 360ᵒ con movimento 3D. Questa esperienza è più avvincente di una presentazione piatta di punti dati. Immagina di presentare milioni di nodi di connessioni su una piattaforma di social media come LinkedIn e di provare a ricavarne informazioni dettagliate. L'uso della realtà virtuale può aiutare a risolvere magnificamente il problema della mega presentazione.

Pensi che l'idea sia piuttosto nuova? In realtà no, l'idea della realtà virtuale per presentare un numero enorme di punti dati o le loro connessioni interconnesse esiste da un po' di tempo. Prendi l'esempio degli pneumatici Goodyear . Avevano lavorato con il veterano della realtà virtuale, il dottor Robert Maples, per creare una simulazione avvincente dei loro pneumatici da corsa con i dati derivati ​​da indicazioni storiche. L'influenza e l'impatto degli pneumatici da corsa su ogni singola variabile è stato modellato, monitorato e analizzato in VR in tempo reale. L'obiettivo? Per trovare una risposta a una domanda chiave "Perché le auto dotate di pneumatici Goodyear perdono le gare?" La visualizzazione dei dati basata sulla realtà virtuale li ha aiutati a trovare le risposte in tempi rapidissimi.

Opzioni a nostra disposizione

Ciò che rende più interessante la visualizzazione dei dati basata sulla realtà virtuale è la disponibilità di hardware che vanta schermi più leggeri e unità VR più piccole in grado di input, elaborazione e archiviazione. Tutto è iniziato con il lancio nel 2014 del visore Cardboard VR di Google ed è stato rivoluzionato dal visore di fascia consumer Oculus Rift di Facebook. L'ultima ad entrare nell'incursione è la popolare offerta di applicazioni VR e soluzioni di gioco, Unity 3D. L'azienda è fermamente impegnata affinché le sue applicazioni vengano utilizzate dagli analisti di dati e sta lavorando a una gamma di soluzioni intese a migliorare l'esperienza di visualizzazione dei dati.

Il primo nome che viene in mente oggi nelle soluzioni VR di qualità eccezionale è Oculus. L'azienda ha sviluppato una ricca suite di strumenti pensati esclusivamente per gli sviluppatori di app VR. Sebbene sia vero che la maggior parte degli strumenti si concentra sull'esperienza interattiva necessaria a settori come i giochi e l'intrattenimento, è altrettanto vero che ci sono tutte le possibilità che vengano aggiunti più strumenti per aiutare il processo di visualizzazione dei dati nell'analisi dei Big Data.

Sfide e soluzioni

Passiamo ora all'esplorazione di alcuni degli ostacoli principali all'integrazione di VR e AR con la visualizzazione dei dati e le rispettive risoluzioni:

• Hardware e apparecchiature: la tendenza attuale è quella di utilizzare Head Mounted Display (HMD) per fondere oggetti virtuali con scene reali. Ciò soffre di limitazioni come una risoluzione inferiore della scena, la corrispondenza del punto di vista e costi esorbitanti. Inoltre, nella maggior parte degli HMD odierni c'è una mancanza di interazione con i gesti intuitivi.

In risposta a questo problema, l'interfaccia e le apparecchiature devono essere riprogettate per garantire che siano facilmente disponibili e abbiano capacità intuitive migliori.

• Migliore integrazione: i sistemi e le soluzioni odierni non affrontano adeguatamente problemi come la navigazione all'interno dell'area 3D, il ridimensionamento, gli elementi di flusso/percorso, la selezione di sottospazi o la pianificazione di un percorso di visualizzazione.

Una soluzione ideale dovrebbe essere in grado di integrare gesti e interazione vocale per rendere l'intero sistema più intuitivo. Questo può essere fatto sviluppando un sistema di apprendimento automatico in grado di rendere queste voci e questi gesti più incisivi.

• Impatto della percezione: anche le capacità informatiche più avanzate come le reti neurali non possono competere con la mente umana. Le caratteristiche gemelle della percezione e del ragionamento umano sono molto complesse, con caratteristiche granulari e caratteristiche che interagiscono con grande varietà nei diversi esseri umani.

La soluzione sarebbe eliminare le barriere dal sovraccarico di informazioni e dalle percezioni errate ottenendo semplicità nella visualizzazione dei dati.

• Limiti alle dimensioni dello schermo: gli attuali display montati sulla testa sono dotati di due schermi. Tuttavia, la stretta vicinanza dei display all'occhio lo rende scomodo per la visione continua.

Oltre a rimuovere la granulosità e la bassa risoluzione, i produttori di apparecchiature devono condurre attività di ricerca e sviluppo per vedere come migliorare il comfort visivo per una migliore interazione con il gadget più a lungo.

• Tracciamento degli oggetti: il tracciamento degli oggetti nello spazio 3D virtuale è essenziale per aumentare il livello di interazione dell'utente con il sistema. Ciò deve tenere conto delle coordinate di posizione e dei valori di orientamento degli oggetti che cambiano frequentemente durante la presentazione.

La necessità del momento è di disporre di software più potenti, precisi ed efficaci per garantire che il monitoraggio e il riconoscimento del reale dal virtuale avvengano senza intoppi.

• Non allineamento del virtuale contro il reale: quando oggetti o elementi virtuali sono posizionati su scene reali, l'obiettivo è ottenere un allineamento continuo di posizione, coordinate, messa a fuoco e distanza tra i due. Tuttavia, anche un piccolo problema nella configurazione può rendere il contrasto, la luminosità e la messa a fuoco in modo errato, distorcendo così l'allineamento e la fusione del virtuale e del reale all'interno dello spazio della realtà virtuale 3D.

La moderna tecnologia hardware dovrebbe tenere conto della potenza e dei limiti dell'occhio umano e del modo in cui percepisce caratteristiche come luminosità, contrasto, tonalità e saturazione.

Per firmare

L'esperienza immersiva fornita dalla realtà virtuale (VR) ha dimostrato di elevare la presentazione e l'appeal visivo dei formati multimediali utilizzati dalle aziende di numerosi settori. Anche il settore della scienza dei dati è in fermento con il potenziale presentato dalla realtà virtuale nel processo di visualizzazione dei dati. Sfruttato nel modo giusto, questo formato multimediale ha la capacità di avere un enorme impatto sul modo in cui i dati vengono presentati e digeriti dalle parti interessate del business e dai responsabili delle decisioni.

Sebbene la gamma di software a nostra disposizione (dal software proprietario come le API di Oculus e Gear agli strumenti open source come Blender) sia adeguata per trasmettere informazioni visivamente accattivanti sulla visualizzazione dei dati in un'esperienza 3D a tutto tondo, c'è ancora molta strada per vai prima che la scienza dei dati possa davvero sfruttare gli strumenti VR creati appositamente per portare la visualizzazione dei dati a un nuovo livello. Tuttavia, la verità rimane che la realtà virtuale è molto adatta per la visualizzazione di big data, grazie alla sua capacità di aumentare la granularità della visualizzazione mantenendola comunque altamente assorbente, significativa ed eccitante. Naturalmente, l'obiettivo finale di fornire chiarezza ai decisori per intraprendere azioni mirate e specifiche basate sulla visualizzazione rimarrà sempre al centro dell'intera fase di visualizzazione dei dati all'interno della catena del valore dei Big Data.

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