증강 현실로 빅 데이터에서 더 나은 가치 추출

오늘날 전 세계에 존재 하는 데이터의 90%가 지난 2년 동안 생성 되었다는 사실을 알고 계셨습니까? ” 이 진술은 빅 데이터가 축적, 생성, 처리, 분석 및 시각화되는 엄청난 속도를 설명합니다. 여러 기업이 빅 데이터의 가치 잠재력을 활용하여 지속 가능성을 유지하고 비즈니스 마진을 확장하며 장기 운영 전략에 추진력을 제공할 수 있었습니다. 예를 들어 McKinsey 는 빅 데이터의 모든 기능을 활용하는 소매업체가 운영 마진을 최대 60%까지 개선할 수 있다고 말합니다.

빅 데이터 볼륨만 큰 것이 아닙니다. 빅데이터와 고급 분석을 적용하여 창출할 수 있는 영향의 잠재력도 큽니다. 그러나 지상 현실은 또 다른 이야기를 보여줍니다. 예상했던 영향 수준이 실현되지 않았습니다. 물론 Google 및 Amazon과 같이 빅 데이터 분석 및 시각화를 사용하여 큰 효과를 거두고 있는 소수의 예가 있습니다. 많은 사람들이 조직 전반에 걸쳐 대규모로 빅 데이터 분석을 수용하여 기대한 보상을 얻지 못했습니다.

더 나은 방식으로 빅 데이터 분석을 구현하는 데 어려움이 있는 많은 이유를 봅니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

도구는 마스터하기 어렵습니다 . ETL 및 Hadoop을 포함한 전체 도구 제품군과 IT 리소스는 도구를 사용하여 다양한 소스에서 수집된 빅 데이터에서 더 나은 가치를 추출할 수 있음을 입증했습니다. 그러나 이러한 도구를 마스터하기 어려운 것도 마찬가지입니다. 이 기술은 상당히 최근의 기술이기 때문에 많은 데이터 과학자와 분석가는 빅 데이터에서 생성된 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 관리하고 분석하는 데 이 기술을 사용할 수 없습니다.

확장성 – 빅 데이터 프로젝트는 기하급수적으로 빠르게 성장하는 것으로 알려져 있지만 기업은 그에 따라 리소스와 인적 자본을 확장하기가 어렵습니다. 결과적으로 경영진은 증가하는 빅 데이터의 양과 진실성을 충족하기 위해 프로젝트 전략을 지속적으로 일시 중지하고 업그레이드해야 합니다. 또한 클라우드 전략이 없으면 증가하는 빅 데이터를 수용하기 위해 하드웨어 자산과 인프라를 즉시 조정하는 데 비용이 많이 듭니다.

실행 가능한 통찰력 – 더 많은 양의 빅 데이터와 더 나은 통찰력을 직접적으로 연관시키는 것은 어렵습니다. 주요 문제는 이해 관계자와 데이터 과학자 간의 응집력 부족입니다. 웹 스크래핑, 데이터 분석 및 데이터 과학 팀에 대한 비즈니스 목표의 부적절하거나 불완전한 커뮤니케이션은 데이터, 분석 및 시각화를 수집하기 위한 데이터 소스가 경영진이 기대하는 결과와 다를 수 있음을 의미합니다.

이러한 문제 중에서 오늘 우리는 통찰력 생성이라는 특정 과제를 살펴보고 이 문제를 만족스럽게 해결할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

이 기사의 첫 문장을 기억하십니까? 이 진술의 중요성은 이러한 방대한 빅 데이터 수치를 분석할 수단이 아직 준비되지 않았음을 의미합니다. 인간인 우리조차도 그러한 엄청난 수를 처리하고 더 나은 통찰력 생성을 위해 이해할 준비가 되어 있지 않거나 설계되지 않았습니다. 이는 매일 생성되는 250000000000000000바이트의 데이터를 이해하는 데 도움이 되도록 대체 필드를 그림으로 가져와야 함을 의미합니다.

빅 데이터 분석의 시각화 및 해석은 기술이 이해 관계자 및 경영진 앞에서 보다 관련성이 높은 데 도움이 됩니다. 다양한 데이터 해석 및 시각화 도구는 빅 데이터 분석을 의미 있게 만드는 데 도움이 됩니다.

이것은 증강 현실이 그림에 등장하는 바로 그 지점입니다.[spacer height=”10px”]

증강 현실 소개

증강 현실(AR)은 인간의 제한된 지각 문제와 치수 및 화면 크기의 한계를 극복하는 데 도움이 됩니다. AR은 현실 세계에 겹쳐진 컴퓨터에서 생성된 데이터를 설명하는 데 도움이 됩니다. 필터링 시각화 접근 방식, 모션 인식 및 동적 프로젝션의 고유한 조합을 통해 AR은 데이터 시각화의 다차원 표현을 제공할 수 있으므로 더 나은 통찰력 생성을 위해 일반 보기에 숨겨진 데이터 조각을 발견하는 데 도움이 됩니다. 빅 데이터 시각화 세계에서 데이터 과학자들은 종종 스케일링 문제를 극복하기 어렵다는 것을 알게 됩니다 . 이 문제는 증강 현실에 의해 효과적으로 해결됩니다.

빅 데이터 시각화에서 증강 현실의 과제와 솔루션

추적 및 식별 – 지속적인 교정 및 재교정은 증강 현실을 빅 데이터 분석 및 시각화와 결합하는 성공의 핵심 동인입니다. 추적은 동적이며 나노초마다 변경되므로 좌표를 모니터링하고 식별할 수 있는 적절한 인프라가 있어야 합니다. 3D 캔버스 내에서 가상 개체의 위치 및 각도 값을 추적하고 프레젠테이션 중에 이를 동적으로 재평가하는 것은 증강 현실을 통해 빅 데이터 분석 이면의 아이디어를 더 잘 전달하고 사용자 참여를 향상시키는 데 중요합니다.

인식 – 기계 학습 및 인공 신경망과 같은 첨단 기술 덕분에 현대 시스템의 계산 능력은 높지만 여전히 인간 두뇌의 지각 및 인지 능력에 뒤쳐져 있다는 사실이 남아 있습니다. 기술과 인간의 지력 사이의 이러한 단절 역시 빅 데이터 시각화와 증강 현실의 효과적인 통합에 있어 도전 과제입니다. 인간의 지각에는 고유한 특성과 특징이 있습니다. 인터페이스와 하드웨어 통합을 통해 이러한 기능을 모방하는 것이 어려워집니다. 또한 특정 움직임과 시각적 측면의 변화에 ​​관객이 어떻게 반응할 것인지도 고려해야 합니다. 이 문제에 대한 훌륭한 해결 방법은 정보 시각화의 단순성을 보장하는 것입니다. 이를 통해 AR 지원 프레젠테이션이 정신을 마비시키는 활동이나 증강 현실이 제시하는 시각화된 데이터에 대한 잘못된 인식 또는 반응으로 바뀌는 것을 방지할 수 있습니다. 기술 개발자는 심리-물리적 분석을 통해 인간 두뇌의 인지 및 지각 기능을 더 잘 이해할 수 있습니다.

두 기술의 통합 – 증강 현실에는 3D 공간을 통한 모션, 시야를 넘어선 데이터 슬라이싱 및 스케일링과 같은 멋진 기능이 탑재되어 있습니다. 빅 데이터에서 이러한 기능을 성공적으로 적용하여 의사 결정을 이끄는 통찰력을 생성할 수 있습니다. 또 다른 단계는 음성 및 제스처를 구현하여 빅 데이터 시각화의 스토리텔링 단계에서 청중에게 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 기본 제스처를 정의하기 위해 기계 학습 알고리즘을 적용하면 증강 현실의 도움으로 빅 데이터 시각화의 전반적인 효율성을 향상시키는 데 효과적입니다.

하드웨어 인터페이스 – 빅 데이터 시각화와 하드웨어 통합에는 특정 수준의 기술과 학습이 필요합니다. 그의 고급 기술을 통해 데이터 과학자는 제한된 필드 비전, 장면 해상도의 왜곡, 시간 지연 및 가장 중요한 비용 요소와 같은 일반적인 문제를 극복할 수 있습니다. 사운드 해상도는 직관적인 제스처 또는 음성으로 3D 모델과 원활하게 상호 작용할 수 있는 프레임워크를 고안하는 것입니다. 두 번째 사용자 입력 장치 역할을 하는 헤드 마운트 디스플레이 및 실시간 손 추적 과 같은 많은 시스템이 이미 설치되어 있습니다. 가상 객체를 조작하기 위한 손 추적은 촉각적 반응을 제공하지 않지만, 이러한 어려움을 더 나은 기술로 극복해야 빅 데이터 시각화의 효율성이 크게 향상됩니다.

실제와 가상 개체 간의 차이 – 증강 현실의 아름다움은 현실 세계를 가상 개체 및 장면과 매끄럽게 혼합할 수 있다는 점입니다. 이러한 아름다움을 실행하는 것은 증강 현실을 사용하여 빅 데이터 시각화를 추진할 때 가장 큰 과제 중 하나입니다. 실제 객체와 가상 객체 사이의 불일치는 시각 왜곡, 잘못된 초점, 데이터 시각화 장면에 대한 잘못된 응답 또는 밝기 및 대비 문제와 같은 여러 문제로 이어집니다. 이에 대한 대책은 밝기, 채도 및 대비를 실제 형태로 렌더링하는 최신 광학 기술을 갖춘 고급 장비를 사용하는 것입니다.

편안함 요소 – 사용자의 눈에 디스플레이가 가까이 있다는 것은 증강 현실을 사용하여 실행 중인 빅 데이터 시각화를 편안하게 보기에 큰 도전입니다. 현재 기술은 화면에 증강 현실 장면을 렌더링하도록 되어 있습니다. 적절한 해결 방법은 디스플레이 해상도를 높이고 거친 이미지와 같은 픽셀 문제를 제거하는 것입니다.

기술 향상 – 증강 현실과 빅 데이터 시각화의 다양한 분야를 결합하는 것은 이 혼합의 적용이 증가해야만 성공할 수 있으며 이는 점점 더 많은 사람들이 이 접근 방식을 받아들일 때만 가능합니다. 인재를 훈련하여 이 새로운 기술을 식별하고 생산적으로 상호작용함으로써 이 새로운 분야에 대한 기술 향상이 크게 향상될 것입니다.

결론적으로

증강 현실은 다양한 비즈니스 분야에 영향을 미치고 있으며 빅 데이터도 이러한 추세에서 예외는 아닙니다. 우리는 증강 현실의 시각적으로 놀랍고 쉽게 이해할 수 있는 가치 제안 덕분에 빅 데이터의 영향이 여러 번 증폭되고 있음을 봅니다. 증강 현실이 제공하는 풍부한 시각적 요소로 인간의 지각과 시각으로 제한되는 것이 크게 향상됩니다. 따라서 증강 현실은 빅 데이터의 도달 범위와 영향에 영향을 미치는 중요한 액세서리가 됩니다.