拡張現実でビッグデータからより良い価値を引き出す

今日、世界に存在するデータの 90% は、過去 2 年間だけで作成されたものだということをご存知でしたか?」 この声明は、ビッグデータが蓄積、生成、処理、分析、視覚化される途方もない速度を概説しています。 複数の企業が、ビッグデータの価値の可能性を利用して、持続可能性を維持し、ビジネス マージンを拡大し、長期的な運用戦略に弾みをつけることができました。 たとえば、 McKinseyは、ビッグ データを最大限に活用する小売業者は、営業利益率を 60% も改善できると指摘しています。

ビッグデータ量が大きいだけではありません。 ビッグデータと高度な分析を適用することで生み出される影響の可能性も大きいです。 しかし、地上の現実は別の物語を示しています。 予測されたレベルの影響は実現できませんでした。 確かに、Google や Amazon のように、ビッグ データの分析と視覚化を使用して大きな効果を上げている例はいくつかあります。 多くの企業は、組織全体で大規模なビッグデータ分析を採用しても、期待された見返りを享受できていません。

ビッグデータ分析をより良い方法で実装する上での課題として出くわす多くの理由があります。 これらには以下が含まれます –

ツールは使いこなすのが難しい– ETL や Hadoop などのツールと IT リソースのスイート全体は、さまざまなソースから収集されたビッグ データからより良い価値を抽出するためにツールを使用できることを証明しています。 ただし、これらのツールを習得するのが難しいことも同様に真実です。 このテクノロジーはかなり最近のものであるため、多くのデータ サイエンティストやアナリストは、ビッグ データから生成される膨大な量の構造化データと非構造化データを管理および分析するために使用できません。

スケーラビリティ– ビッグデータ プロジェクトは急激に成長することが知られていますが、企業はそれに応じてリソースと人的資本を拡大するのが難しいと感じています。 その結果、経営陣は、増加するビッグデータの量と正確さに対応するために、プロジェクト戦略を常に一時停止してアップグレードする必要があります。 さらに、クラウド戦略がない場合、増大するビッグデータに対応するためにハードウェア資産とインフラストラクチャを即座に調整するのはコストがかかります。

実用的な洞察– 大量のビッグデータとより良い洞察を直接関連付けることは困難です。 主な問題は、利害関係者とデータ サイエンティストの間の結束の欠如です。 Web スクレイピング、データ分析、およびデータ サイエンス チームへのビジネス目標の不適切または不完全な伝達は、データを収集するためのデータ ソース、その分析、および視覚化が、経営陣が期待する結果とは異なることを意味します。

これらの問題のうち、今日は 1 つの特定の課題、つまり洞察の生成を見て、この問題に満足に対処する方法を見ていきます。

この記事の冒頭の言葉を覚えていますか? この声明の重要性は、これらの大量のビッグデータの数値を分析する手段がまだ準備されていないことを意味します. 私たち人間でさえ、そのような膨大な数を処理し、より良い洞察を生成するためにそれを理解する準備ができていないか、設計されていません. これは、毎日生成される 250 京バイトのデータを理解するのに役立つ代替フィールドを全体像に取り入れる必要があることを意味します。

ビッグデータ分析の視覚化と解釈は、利害関係者や経営陣の前でこの手法をより適切なものにするのに役立ちます。 データの解釈と視覚化のさまざまなツールは、ビッグデータ分析を有意義なものにするのに役立ちます。

これこそまさに、拡張現実が登場する場所です。[スペーサーの高さ=”10px”]

拡張現実の紹介

拡張現実 (AR) は、人間の知覚の制限や、寸法や画面サイズによる制限の問題を克服するのに役立ちます。 AR は、現実世界に重ね合わされたコンピューターによって生成されたデータを説明するのに役立ちます。 AR は、フィルタリング視覚化アプローチ、モーション認識、および動的投影の独自のブレンドにより、データ視覚化の多次元表現を提供できるため、プレーン ビューに隠れているデータのスライスを明らかにして、より優れた洞察を生成するのに役立ちます。 ビッグ データ ビジュアライゼーションの世界では、データ サイエンティストはスケーリングの問題を克服するのが難しいと感じることがよくあります。つまり、提示されたデータの特定のポイントから別のブランチの情報に拡張する必要があるということです。 この問題は、拡張現実によって効果的に解決されます。

ビッグデータの視覚化における拡張現実の課題と解決策

追跡と識別– 絶え間ない調整と再調整は、拡張現実とビッグデータ分析および視覚化の融合を成功させるための重要な原動力です。 追跡は動的であり、ナノ秒ごとに変化するため、座標を監視および識別するための適切なインフラストラクチャを配置する必要があります。 3D キャンバス内の仮想オブジェクトの位置と角度の値を追跡し、プレゼンテーション中に動的に再推定することは、ユーザー エンゲージメントを強化し、拡張現実によるビッグ データ分析の背後にあるアイデアをより適切に伝えるための鍵です。

知覚– 機械学習や人工ニューラル ネットワークなどの高度なテクノロジのおかげで、現代のシステムの計算能力は高いものの、人間の脳の知覚能力と認知能力にはまだ遅れているという事実が残っています。 テクノロジーと人間の脳力との間のこの断絶も、ビッグデータの視覚化と拡張現実を効果的に結合する上での課題です。 人間の知覚には、独自の一連の特性と機能があります。 インターフェイスとハードウェアの統合によってこれらの機能を模倣することは難しくなります。 また、観客が特定の動きや視覚的側面の変化にどのように反応するかも考慮する必要があります。 この課題に対する優れた回避策は、情報の視覚化を単純化することです。 これにより、AR 対応のプレゼンテーションが、拡張現実によって提示される視覚化されたデータに対して、気が遠くなるような活動や誤った認識または反応に変わることを防ぎます。 テクノロジー開発者は、精神物理学的分析を調べて、人間の脳の認知機能と知覚機能をよりよく理解することができます。

2 つのテクノロジーの統合- 拡張現実には、3D 空間でのモーション、視野を超えたデータ スライス、スケーリングなどの優れた機能が備わっています。 ビッグデータでは、これらの機能を適用して大きな成功を収め、意思決定を促進する洞察を生成できます。 もう 1 つのステップは、音声とジェスチャーを実装して、ビッグ データ ビジュアライゼーションのストーリーテリング フェーズで視聴者により良いユーザー エクスペリエンスを提供することです。 機械学習アルゴリズムを適用して基本的なジェスチャーを定義すると、拡張現実の助けを借りてビッグデータの視覚化の全体的な効率を向上させることができます。

ハードウェア インターフェイス– ビッグ データの視覚化とハードウェアの統合には、一定レベルのスキルと学習が必要です。 彼の高度なスキルセットにより、データ サイエンティストは、フィールド ビジョンの制限、シーンの解像度の歪み、時間の遅延、そして最も重要なコスト要因などの典型的な課題を克服できます。 健全な解決策は、直感的なジェスチャーや音声で 3D モデルとのシームレスなやり取りを可能にするフレームワークを考案することです。 ヘッド マウント ディスプレイやリアルタイム ハンド トラッキングなど、多くのシステムがすでに導入されており、ユーザーの二次入力デバイスとして機能します。 仮想オブジェクトを操作するためのハンド トラッキングは触覚的な反応を提供しませんが、ビッグ データの視覚化の有効性を大幅に向上させるには、この問題をより優れたテクノロジで克服する必要があります。

現実のオブジェクトと仮想オブジェクトの不一致 – 拡張現実の優れた点は、現実世界と仮想オブジェクトやシーンをシームレスに融合できることです。 この美しさを実行することは、拡張現実を使用してビッグデータの視覚化を推進する上での最大の課題の 1 つです。 実際のオブジェクトと仮想オブジェクトの間の不一致は、視覚のゆがみ、フォーカス不良、データ視覚化シーンへの不適切な反応、または明るさとコントラストの問題など、複数の問題を引き起こします。 対策としては、明るさ、彩度、コントラストを本来の形で表現する最新の光学技術を備えた高度な機器を使用することです。

快適性要因– 拡張現実を使用した実際のビッグデータ ビジュアライゼーションを快適に表示するには、ディスプレイがユーザーの目の近くにあることが大きな課題です。 現在のテクノロジーは、拡張現実のシーンを画面にレンダリングするように調整されています。 適切な回避策は、ディスプレイの解像度を上げて、画像が粗くなるなどのピクセルの問題を解消することです。

スキルの向上– 拡張現実とビッグデータの視覚化のさまざまな分野を組み合わせることが成功するのは、このブレンドの適用が増えた場合だけであり、これは、ますます多くの人々がこのアプローチを採用した場合にのみ可能になります。 この新しいテクノロジーを識別し、生産的に対話するための人材をトレーニングすることで、この新しい分野に関するスキルの向上が大幅に改善されます。

結論として

拡張現実はさまざまなビジネス セクターに影響を与えてきましたが、ビッグ データもこの傾向の例外ではありません。 拡張現実の視覚的に驚くほど簡単に理解できる価値提案のおかげで、ビッグデータの影響が何度も増幅されていることがわかります。 人間の知覚と視覚によって制限されるものは、拡張現実によって提示される豊富な視覚要素によって大幅に強化されます。 これにより、拡張現実は、ビッグデータのリーチと影響に影響を与える重要なアクセサリになります。