Wydobywanie lepszej wartości z Big Data dzięki rozszerzonej rzeczywistości

Czy wiesz, że 90% danych obecnych na świecie powstało tylko w ciągu ostatnich dwóch lat!” To stwierdzenie przedstawia ogromną prędkość, z jaką big data jest gromadzona, generowana, przetwarzana, analizowana i wizualizowana. Wiele firm było w stanie wykorzystać potencjał wartości big data, aby zapewnić ich trwałość, zwiększyć marże biznesowe i nadać impet swojej długoterminowej strategii operacyjnej. Na przykład McKinsey zauważa, że ​​detaliści, którzy wykorzystują pełną moc big data, są w stanie poprawić swoje marże operacyjne nawet o 60%.

Nie chodzi tylko o to, że duże ilości danych są duże; nawet potencjał wpływu, jaki można wytworzyć dzięki zastosowaniu big data i zaawansowanej analityki, jest duży. Rzeczywistość naziemna pokazuje jednak inną historię. Przewidywany poziom wpływu nie zmaterializował się. To prawda, że ​​istnieje kilka przykładów, takich jak Google i Amazon, które z doskonałym skutkiem wykorzystują analitykę i wizualizację dużych zbiorów danych. Wielu z nich nie było w stanie zebrać oczekiwanych korzyści, stosując analitykę dużych zbiorów danych na dużą skalę w całej organizacji.

Widzimy wiele powodów, które jawią się jako wyzwania w lepszym wdrażaniu analityki Big Data. Obejmują one -

Narzędzia są trudne do opanowania – cały zestaw narzędzi i zasobów IT, w tym ETL i Hadoop, dowiódł, że narzędzia można wykorzystać do wydobycia lepszej wartości z dużych zbiorów danych zebranych z różnych źródeł. Jednak równie prawdą jest, że te narzędzia są trudne do opanowania. Ponieważ technologia ta jest stosunkowo nowa, wielu analityków i analityków danych nie jest w stanie jej używać do zarządzania i analizowania ogromnej ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych generowanych z dużych zbiorów danych.

Skalowalność — chociaż wiadomo, że projekty Big Data szybko rosną wykładniczo, firmom trudno jest odpowiednio skalować zasoby i kapitał ludzki. W rezultacie kierownictwo musi stale wstrzymywać i aktualizować swoje strategie projektowe, aby sprostać rosnącemu wolumenowi i prawdziwości dużych zbiorów danych. Dodatkowo, w przypadku braku strategii chmury, natychmiastowe dostosowanie zasobów sprzętowych i infrastruktury do obsługi rosnącej ilości danych big data staje się kosztowne.

Analizy umożliwiające podjęcie działań — trudno jest bezpośrednio skorelować większą ilość danych big data z lepszymi analizami. Podstawowym problemem jest brak spójności wśród interesariuszy i naukowców zajmujących się danymi. Niewłaściwe lub niepełne przekazanie celów biznesowych zespołowi zajmującemu się web scrapingiem, analityką danych i nauką danych oznacza, że ​​źródła danych do zbierania danych, ich analizy i wizualizacji będą różnić się od wyników oczekiwanych przez kierownictwo.

Spośród tych problemów dzisiaj przyjrzymy się jednemu konkretnemu wyzwaniu – generowaniu insightów i zobaczymy, jak możemy rozwiązać ten problem w sposób zadowalający.

Pamiętasz oświadczenie otwierające ten artykuł? Znaczenie tego stwierdzenia oznacza, że ​​środki do analizy tych obszernych danych big data wciąż nie są gotowe. Nawet my, jako istoty ludzkie, nie jesteśmy gotowi ani nie zaprojektowani do przetwarzania tak ogromnych liczb i zrozumienia tego w celu uzyskania lepszego wglądu. Oznacza to, że na obrazie należy umieścić alternatywne pola, aby pomóc nam zrozumieć 2,5 trylionów bajtów danych generowanych każdego dnia.

Wizualizacja i interpretacja analizy big data pomagają tej technice być bardziej adekwatną wobec interesariuszy i kierownictwa. Różne narzędzia do interpretacji i wizualizacji danych pomagają nadać analizie Big Data znaczenie.

Właśnie w tym miejscu pojawia się rzeczywistość rozszerzona.[wysokość odstępnika=”10px”]

Przedstawiamy Rozszerzoną Rzeczywistość

Rzeczywistość rozszerzona (AR) pomaga przezwyciężyć problemy ograniczonej percepcji człowieka oraz ograniczeń związanych z wymiarami i rozmiarami ekranu. AR pomaga opisywać dane generowane przez komputery, które są nakładane w rzeczywistym świecie. Dzięki unikalnemu połączeniu podejść do filtrowania wizualizacji, rozpoznawania ruchu i dynamicznej projekcji, AR może zapewnić wielowymiarową reprezentację wizualizacji danych, pomagając w ten sposób odkrywać wycinki danych ukryte w zwykłym widoku, dla lepszego generowania wglądu. W świecie wizualizacji danych big data, data science często sprawia trudność przezwyciężenie problemu skalowania – czyli potrzeby ekspansji na inną gałąź informacji z określonego punktu prezentowanych danych. Ten problem skutecznie rozwiązuje Rozszerzona Rzeczywistość.

Wyzwania i rozwiązania Augmented Reality w wizualizacji big data

Śledzenie i identyfikacja — ciągła kalibracja i ponowna kalibracja jest kluczowym czynnikiem sukcesu w łączeniu rzeczywistości rozszerzonej z analizą i wizualizacją dużych zbiorów danych. Ponieważ śledzenie jest dynamiczne i zmienia się co nanosekundę, musi istnieć odpowiednia infrastruktura do monitorowania i identyfikowania współrzędnych. Śledzenie pozycji i wartości kątów wirtualnych obiektów na kanwie 3D i dynamiczne ponowne oszacowanie ich podczas prezentacji jest kluczem do większego zaangażowania użytkowników i lepszego przekazywania idei analizy big data poprzez Rozszerzoną Rzeczywistość.

Percepcja – chociaż sprawność obliczeniowa współczesnych systemów jest wysoka, dzięki zaawansowanym technologiom, takim jak uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe, faktem jest, że wciąż pozostaje w tyle za możliwościami percepcyjnymi i poznawczymi ludzkiego mózgu. Ten rozdźwięk między technologią a ludzkim umysłem również stanowi wyzwanie w skutecznym połączeniu wizualizacji dużych zbiorów danych z rzeczywistością rozszerzoną. Ludzka percepcja ma swój własny zestaw osobliwości i cech. Trudno jest naśladować te funkcje poprzez integrację interfejsu i sprzętu. Należy również wziąć pod uwagę to, jak publiczność zareaguje na określony ruch i zmianę aspektu wizualnego. Świetnym obejściem tego wyzwania będzie zapewnienie prostoty w wizualizacji informacji. Zapobiega to przekształceniu prezentacji z wykorzystaniem AR w otępiające działanie lub nieprawidłową percepcję lub reakcję na wizualizowane dane prezentowane przez rzeczywistość rozszerzoną. Twórcy technologii mogą przyjrzeć się analizie psychofizycznej, aby lepiej zrozumieć funkcje poznawcze i percepcyjne ludzkiego mózgu.

Integracja dwóch technologii — Rozszerzona Rzeczywistość jest wyposażona w kilka fajnych funkcji, takich jak ruch w przestrzeniach 3D, wycinanie danych poza pole widzenia i skalowanie. W przypadku dużych zbiorów danych funkcje te można z powodzeniem zastosować do generowania spostrzeżeń, które napędzają podejmowanie decyzji. Kolejnym krokiem może być wdrożenie głosu i gestów, aby zapewnić odbiorcom lepsze wrażenia użytkownika podczas fazy opowiadania historii wizualizacji Big Data. Zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego do definiowania podstawowych gestów dobrze by się sprawdziło w celu poprawy ogólnej skuteczności wizualizacji big data za pomocą Augmented Reality.

Interfejs sprzętowy – integracja sprzętu z wizualizacją dużych zbiorów danych wymaga pewnego poziomu umiejętności i nauki. Dzięki swoim zaawansowanym umiejętnościom naukowcy zajmujący się danymi mogą przezwyciężyć typowe wyzwania, takie jak ograniczone widzenie w terenie, zniekształcenie rozdzielczości sceny, opóźnienie i, co najważniejsze, czynnik kosztów. Rozdzielczością dźwięku będzie opracowanie struktury, która pozwoli na bezproblemową interakcję z modelem 3D za pomocą intuicyjnych gestów lub głosu. Wiele systemów jest już na miejscu – takich jak wyświetlacze na głowę i śledzenie dłoni w czasie rzeczywistym, które działają jako dodatkowe urządzenie wejściowe użytkownika. Podczas gdy śledzenie dłoni w celu manipulowania wirtualnymi obiektami nie zapewnia reakcji dotykowych, tę trudność należy przezwyciężyć za pomocą lepszej technologii, aby skuteczność wizualizacji dużych zbiorów danych znacznie się poprawiła.

Rozbieżność między obiektami rzeczywistymi i wirtualnymi – Piękno rzeczywistości rozszerzonej polega na tym, że potrafi ona płynnie łączyć świat rzeczywisty z wirtualnymi obiektami i scenami. Wykonywanie tego piękna jest jednym z największych wyzwań związanych z wykorzystaniem rzeczywistości rozszerzonej do napędzania wizualizacji Big Data. Rozbieżność między obiektami rzeczywistymi i wirtualnymi prowadzi do wielu problemów – zniekształcenia widzenia, złej ostrości, nieprawidłowej reakcji na scenę wizualizacji danych lub problemów z jasnością i kontrastem. Środkiem zaradczym byłoby użycie zaawansowanego sprzętu z najnowszymi technologiami optycznymi, które oddają jasność, nasycenie i kontrast w ich prawdziwej postaci.

Czynnik komfortu – Bliskość wyświetlacza do oka użytkownika to duże wyzwanie w komfortowym oglądaniu wizualizacji big data w akcji z wykorzystaniem rozszerzonej rzeczywistości. Obecna technologia jest nastawiona na renderowanie scen rozszerzonej rzeczywistości na ekranie. Odpowiednim obejściem będzie zwiększenie rozdzielczości wyświetlania i wyeliminowanie problemów z pikselami, takich jak ziarniste obrazy.

Wzmocnienie umiejętności – Połączenie różnych dziedzin rzeczywistości rozszerzonej i wizualizacji dużych zbiorów danych odniesie sukces tylko przy zwiększonym stosowaniu tej mieszanki, a to może nastąpić tylko wtedy, gdy coraz więcej osób przyjmie to podejście. Dzięki szkoleniu talentów w celu zidentyfikowania tej nowej technologii i produktywnej interakcji, doskonalenie umiejętności w tej nowej dyscyplinie znacznie się poprawi.

Podsumowując

Rozszerzona Rzeczywistość dotknęła różnych sektorów biznesu, a Big Data nie pozostaje wyjątkiem od tego trendu. Widzimy, jak wpływ Big Data jest wielokrotnie wzmacniany dzięki oszałamiającej wizualnie i łatwo zrozumiałej propozycji wartości Augmented Reality. To, co jest ograniczone ludzką percepcją i wizją, jest znacznie uwydatnione bogatymi elementami wizualnymi prezentowanymi przez Rozszerzoną Rzeczywistość. To sprawia, że ​​Rozszerzona Rzeczywistość jest ważnym elementem wpływającym na zasięg i wpływ Big Data.