Extraindo melhor valor do Big Data com Realidade Aumentada

Você sabia que 90% dos dados presentes no mundo hoje foram criados apenas nos últimos dois anos!” Esta declaração descreve a imensa velocidade com que o big data está sendo acumulado, gerado, processado, analisado e visualizado. Várias empresas conseguiram utilizar o potencial de valor do big data para garantir que permaneçam sustentáveis, expandam suas margens de negócios e dêem impulso à sua estratégia operacional de longo prazo. Por exemplo, a McKinsey observa que os varejistas que aproveitam todo o poder do big data conseguem melhorar suas margens operacionais em até 60%.

Não é apenas que os volumes de big data são grandes; até mesmo o potencial do impacto que pode ser criado pela aplicação de big data e análise avançada é grande. No entanto, a realidade terrestre mostra outra história. O nível de impacto previsto não se concretizou. Concedido, há um punhado de exemplos como Google e Amazon que estão usando análise e visualização de big data com grande efeito. Muitos não conseguiram colher as recompensas esperadas adotando a análise de big data em escala em toda a organização.

Vemos muitos motivos que aparecem como desafios na implementação da análise de big data de uma maneira melhor. Esses incluem -

As ferramentas são difíceis de dominar – Todo o conjunto de ferramentas e recursos de TI, incluindo ETL e Hadoop, provaram que as ferramentas podem ser usadas para extrair melhor valor do big data coletado de diversas fontes. No entanto, é igualmente verdade que essas ferramentas são difíceis de dominar. Como a tecnologia é bastante recente, muitos cientistas e analistas de dados não conseguem usá-la para gerenciar e analisar o enorme volume de dados estruturados e não estruturados gerados a partir de big data.

Escalabilidade – Embora se saiba que os projetos de big data crescem exponencialmente, as empresas têm dificuldade em aumentar os recursos e o capital humano de acordo. Como resultado, a gerência precisa pausar e atualizar constantemente suas estratégias de projeto para atender ao crescente volume e veracidade de big data. Além disso, na ausência de uma estratégia de nuvem, torna-se caro alinhar ativos de hardware e infraestrutura a qualquer momento para atender ao crescente big data.

Insights acionáveis ​​– É difícil correlacionar diretamente um volume maior de big data com insights melhores. O principal problema é a falta de coesão entre as partes interessadas e os cientistas de dados. A comunicação inadequada ou incompleta de objetivos de negócios para a equipe de web scraping, análise de dados e ciência de dados significa que as fontes de dados para coletar dados, sua análise e visualização serão diferentes dos resultados esperados pelo gerenciamento.

Fora dessas questões, hoje vamos olhar para um desafio específico – geração de insights e ver como podemos abordar esta questão de forma satisfatória.

Lembre-se da declaração de abertura deste artigo? A importância dessa afirmação significa que os meios para analisar esses volumosos números de big data ainda não estão prontos. Mesmo nós, como seres humanos, não estamos prontos ou projetados para processar números tão grandes e entendê-los para uma melhor geração de insights. Isso significa que campos alternativos precisam ser trazidos à tona para nos ajudar a entender os 2,5 quintilhões de bytes de dados gerados todos os dias.

A visualização e interpretação de big data analytics ajudam a técnica a ser mais relevante perante os stakeholders e a gestão. Várias ferramentas de interpretação e visualização de dados ajudam a tornar a análise de big data significativa.

É precisamente aqui que a Realidade Aumentada entra em cena.[spacer height=”10px”]

Apresentando a Realidade Aumentada

A Realidade Aumentada (AR) ajuda a superar os problemas de percepção humana limitada e limitações de dimensões e tamanhos de tela. AR ajuda a descrever os dados produzidos por computadores que são sobrepostos no mundo real. Com uma combinação única de abordagens de visualização de filtragem, reconhecimento de movimento e projeção dinâmica, a RA pode fornecer uma representação multidimensional da visualização de dados, ajudando a descobrir fatias de dados ocultas à vista, para uma melhor geração de insights. No mundo da visualização de big data, os cientistas de dados geralmente acham difícil superar a questão do dimensionamento – ou seja, a necessidade de expandir para outro ramo de informações a partir de um ponto específico dos dados apresentados. Este problema é resolvido de forma eficaz pela Realidade Aumentada.

Desafios e soluções de Realidade Aumentada na visualização de big data

Rastreamento e identificação – A calibração e recalibração constantes são o principal fator para o sucesso na combinação de Realidade Aumentada com análise e visualização de big data. Como o rastreamento é dinâmico e muda a cada nanossegundo, a infraestrutura adequada deve estar instalada para monitorar e identificar as coordenadas. Rastrear os valores de posição e ângulo de objetos virtuais na tela 3D e reestimá-los dinamicamente durante a apresentação é fundamental para melhorar o envolvimento do usuário e transmitir melhor a ideia por trás da análise de big data por meio da realidade aumentada.

Percepção – Embora a proeza computacional dos sistemas modernos seja alta, graças a tecnologias avançadas como aprendizado de máquina e redes neurais artificiais, o fato é que ainda está atrás das capacidades perceptivas e cognitivas do cérebro humano. Essa desconexão entre tecnologia e inteligência humana também é um desafio na união efetiva de visualização de big data e realidade aumentada. A percepção humana tem seu próprio conjunto de peculiaridades e características. Torna-se difícil imitar esses recursos por meio da integração de interface e hardware. Além disso, como o público reagirá a um determinado movimento e mudança de aspecto visual também precisa ser levado em consideração. Uma ótima solução para esse desafio será garantir a simplicidade na visualização das informações. Isso evita que a apresentação habilitada para RA se transforme em uma atividade entorpecente ou percepção ou reação incorreta aos dados visualizados apresentados pela realidade aumentada. Os desenvolvedores de tecnologia podem analisar a análise psicofísica para entender melhor a função cognitiva e perceptiva do cérebro humano.

Integrando as duas tecnologias – A Realidade Aumentada está equipada com algumas funcionalidades interessantes, como movimento através de espaços 3D, fatiamento de dados além do campo de visão e dimensionamento. Em big data, essas funcionalidades podem ser aplicadas com grande sucesso para gerar insights que impulsionam a tomada de decisões. Outro passo adiante pode ser a implementação de voz e gestos para fornecer uma melhor experiência de usuário ao seu público durante a fase de narrativa da visualização de big data. A aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para definir gestos básicos funcionaria bem para melhorar a eficácia geral da visualização de big data com a ajuda da Realidade Aumentada.

Interface de hardware – A integração de hardware com visualização de big data precisa de um certo nível de habilidades e aprendizado. Com seu conjunto avançado de habilidades, os cientistas de dados podem superar desafios típicos, como visão de campo limitada, distorção da resolução da cena, atraso de tempo e, o mais importante, fator de custo. Uma resolução de som será conceber uma estrutura que permita uma interação perfeita com o modelo 3D com gestos intuitivos ou voz. Muitos sistemas já estão implementados – como Head Mounted Displays e rastreamento manual em tempo real para atuar como um dispositivo secundário de entrada do usuário. Embora o rastreamento manual para manipular objetos virtuais não ofereça respostas táteis, essa dificuldade precisa ser superada com melhor tecnologia para que a eficácia da visualização de big data melhore substancialmente.

Disparidade entre objetos reais e virtuais – A beleza da realidade aumentada é que ela consegue misturar perfeitamente o mundo real com objetos e cenas virtuais. Executar essa beleza é um dos maiores desafios do uso da realidade aumentada para impulsionar a visualização de big data. Uma disparidade entre os objetos reais e os objetos virtuais leva a vários problemas – distorção da visão, foco ruim, resposta incorreta a uma cena de visualização de dados ou problemas de brilho e contraste. Uma contra-medida seria usar equipamentos avançados com as mais recentes tecnologias ópticas que renderizam brilho, saturação e contraste em sua verdadeira forma.

Fator de conforto – A proximidade da tela ao olho do usuário é um grande desafio na visualização confortável da visualização de big data em ação usando realidade aumentada. A tecnologia atual é voltada para renderizar as cenas de realidade aumentada em uma tela. Uma solução adequada será melhorar a resolução da tela e eliminar problemas de pixel, como imagens granuladas.

Aprimoramento de habilidades – A união de diversos campos de realidade aumentada e visualização de big data só será bem-sucedida com o aumento da aplicação dessa combinação e isso só poderá acontecer quando mais e mais pessoas adotarem essa abordagem. Ao treinar talentos para identificar essa nova tecnologia e interagir de forma produtiva, o aprimoramento de habilidades em torno dessa nova disciplina melhorará substancialmente.

Concluir

A Realidade Aumentada tocou em vários setores de negócios e o Big Data não é exceção a essa tendência. Vemos o impacto do Big Data sendo amplificado muitas vezes graças à proposta de valor visualmente impressionante e facilmente compreensível da Realidade Aumentada. O que é limitado pela percepção e visão humana, é aprimorado substancialmente com os ricos elementos visuais apresentados pela Realidade Aumentada. Isso torna a Realidade Aumentada um acessório vital para influenciar o alcance e o impacto do Big Data.