Извлечение большей ценности из больших данных с помощью дополненной реальности

Знаете ли вы, что 90% данных, присутствующих сегодня в мире, были созданы только за последние два года!» В этом утверждении подчеркивается огромная скорость, с которой накапливаются, генерируются, обрабатываются, анализируются и визуализируются большие данные. Многие компании смогли использовать ценный потенциал больших данных, чтобы обеспечить свою устойчивость, увеличить прибыль своего бизнеса и придать импульс своей долгосрочной операционной стратегии. Например, McKinsey отмечает, что розничные продавцы, использующие всю мощь больших данных, могут повысить свою операционную прибыль на целых 60%.

Дело не только в том, что большие объемы данных велики; даже потенциал влияния, которое может быть достигнуто за счет применения больших данных и расширенной аналитики, велик. Однако наземная реальность показывает другую историю. Прогнозируемый уровень воздействия не оправдался. Конечно, есть несколько примеров, таких как Google и Amazon, которые используют аналитику больших данных и визуализацию с большим эффектом. Многие не смогли получить ожидаемых результатов, внедрив аналитику больших данных в масштабе всей организации.

Мы видим множество причин, которые кажутся трудностями в улучшении реализации аналитики больших данных. Это включает -

Инструменты трудно освоить — весь набор инструментов и ИТ-ресурсов, включая ETL и Hadoop, доказал, что инструменты можно использовать для извлечения большей пользы из больших данных, собранных из различных источников. Однако в равной степени верно и то, что этими инструментами трудно овладеть. Поскольку эта технология появилась относительно недавно, многие специалисты по данным и аналитики не могут использовать ее для управления и анализа огромного объема структурированных и неструктурированных данных, генерируемых из больших данных.

Масштабируемость . Хотя известно, что проекты с большими данными быстро растут в геометрической прогрессии, компаниям трудно соответствующим образом масштабировать ресурсы и человеческий капитал. В результате руководству приходится постоянно приостанавливать и обновлять свои проектные стратегии, чтобы соответствовать растущему объему и достоверности больших данных. Кроме того, при отсутствии облачной стратегии мгновенная синхронизация аппаратных ресурсов и инфраструктуры с учетом растущего объема больших данных становится дорогостоящей.

Практическая информация . Трудно напрямую связать больший объем больших данных с более качественной информацией. Основная проблема заключается в отсутствии сплоченности среди заинтересованных сторон и специалистов по данным. Ненадлежащее или неполное сообщение бизнес-целей команде веб-скрапинга, аналитики данных и науки о данных означает, что источники данных для сбора данных, их анализа и визуализации будут отличаться от результатов, ожидаемых руководством.

Из этих вопросов сегодня мы рассмотрим одну конкретную задачу — получение информации и посмотрим, как мы можем удовлетворительно решить эту проблему.

Помните вступительную фразу этой статьи? Важность этого утверждения означает, что средства для анализа этих объемных цифр больших данных еще не готовы. Даже мы, человеческие существа, не готовы или не предназначены для обработки таких огромных чисел и осмысления их для лучшего понимания. Это означает, что необходимо ввести в картину альтернативные поля, чтобы помочь нам понять 2,5 квинтиллиона байтов данных, генерируемых каждый день.

Визуализация и интерпретация аналитики больших данных помогают методу быть более актуальным для заинтересованных сторон и руководства. Различные инструменты интерпретации и визуализации данных помогают сделать аналитику больших данных значимой.

Именно здесь на сцену выходит дополненная реальность.[spacer height=”10px”]

Представляем дополненную реальность

Дополненная реальность (AR) помогает преодолеть проблемы ограниченного человеческого восприятия и ограничения размеров и размеров экрана. AR помогает описывать данные, созданные компьютерами, которые накладываются на реальный мир. Благодаря уникальному сочетанию подходов к визуализации с фильтрацией, распознаванию движения и динамической проекции, дополненная реальность может обеспечить многомерное представление визуализации данных, помогая выявить срезы данных, скрытые в обычном представлении, для лучшего понимания. В мире визуализации больших данных специалистам по данным часто трудно решить проблему масштабирования — т. е. необходимость расширения на другую ветвь информации из конкретной точки представленных данных. Эту проблему эффективно решает дополненная реальность.

Проблемы и решения дополненной реальности в визуализации больших данных

Отслеживание и идентификация . Постоянная калибровка и повторная калибровка являются ключевым фактором успеха в объединении дополненной реальности с аналитикой и визуализацией больших данных. Поскольку отслеживание является динамическим и изменяется каждую наносекунду, необходима надлежащая инфраструктура для отслеживания и определения координат. Отслеживание положения и угловых значений виртуальных объектов на 3D-холсте и их динамическая переоценка во время презентации являются ключом к повышению вовлеченности пользователей и лучшему донесению идеи, лежащей в основе аналитики больших данных, с помощью дополненной реальности.

Восприятие . Несмотря на то, что вычислительная мощность современных систем высока благодаря передовым технологиям, таким как машинное обучение и искусственные нейронные сети, факт остается фактом: они все еще отстают от способностей восприятия и познания человеческого мозга. Этот разрыв между технологиями и человеческим интеллектом также является проблемой в эффективном союзе визуализации больших данных и дополненной реальности. Человеческое восприятие имеет свой набор особенностей и особенностей. Становится трудно имитировать эти функции через интеграцию интерфейса и оборудования. Кроме того, необходимо учитывать, как аудитория будет реагировать на определенное движение и изменение визуального аспекта. Отличным решением этой проблемы будет обеспечение простоты визуализации информации. Это предотвращает превращение презентации с поддержкой AR в ошеломляющую деятельность или неправильное восприятие или реакцию на визуализированные данные, представленные дополненной реальностью. Разработчики технологий могут обратиться к психофизическому анализу, чтобы лучше понять когнитивную и перцептивную функции человеческого мозга.

Интеграция двух технологий — дополненная реальность оснащена некоторыми интересными функциями, такими как движение в трехмерном пространстве, нарезка данных за пределами поля зрения и масштабирование. В больших данных эти функции можно с большим успехом применять для получения информации, которая способствует принятию решений. Еще одним шагом вперед может быть внедрение голоса и жестов, чтобы обеспечить лучший пользовательский опыт для вашей аудитории на этапе повествования при визуализации больших данных. Применение алгоритмов машинного обучения для определения основных жестов поможет повысить общую эффективность визуализации больших данных с помощью дополненной реальности.

Аппаратный интерфейс . Аппаратная интеграция с визуализацией больших данных требует определенного уровня навыков и обучения. Благодаря его продвинутому набору навыков специалисты по данным могут преодолевать типичные проблемы, такие как ограниченное поле обзора, искажение разрешения сцены, временная задержка и, что наиболее важно, фактор стоимости. Звуковое разрешение будет заключаться в разработке фреймворка, позволяющего беспрепятственно взаимодействовать с 3D-моделью с помощью интуитивно понятных жестов или голоса. Многие системы уже существуют, например, дисплеи с креплением на голове и отслеживание рук в режиме реального времени , выступающие в качестве вторичного устройства ввода пользователя. Хотя отслеживание рук для управления виртуальными объектами не дает тактильной реакции, эту трудность необходимо преодолеть с помощью более совершенных технологий, чтобы существенно повысить эффективность визуализации больших данных.

Несоответствие между реальными и виртуальными объектами . Прелесть дополненной реальности в том, что ей удается плавно смешивать реальный мир с виртуальными объектами и сценами. Выполнение этой красоты — одна из самых больших проблем использования дополненной реальности для визуализации больших данных. Несоответствие между реальными объектами и виртуальными объектами приводит к множеству проблем — искажению зрения, плохой фокусировке, неправильной реакции на сцену визуализации данных или проблемам с яркостью и контрастностью. В качестве контрмеры можно было бы использовать передовое оборудование с новейшими оптическими технологиями, которые передают яркость, насыщенность и контрастность в их истинном виде.

Фактор комфорта . Непосредственная близость дисплея к глазу пользователя является серьезной проблемой для удобного просмотра визуализации больших данных в действии с использованием дополненной реальности. Текущая технология предназначена для визуализации сцен дополненной реальности на экране. Подходящим обходным путем будет увеличение разрешения экрана и устранение проблем с пикселями, таких как зернистость изображений.

Повышение квалификации . Объединение различных областей дополненной реальности и визуализации больших данных будет успешным только при более широком применении этого сочетания, и это может произойти только тогда, когда все больше и больше людей примут этот подход. Обучая таланты распознавать эту новую технологию и продуктивно взаимодействовать, повышение квалификации в этой новой дисциплине существенно улучшится.

Заключить

Дополненная реальность затронула различные сферы бизнеса, и Big Data не остается исключением из этой тенденции. Мы видим, что влияние больших данных многократно усиливается благодаря визуально ошеломляющим и легко понятным ценностным предложениям дополненной реальности. То, что ограничено человеческим восприятием и зрением, существенно усиливается богатыми визуальными элементами, представленными дополненной реальностью. Это делает дополненную реальность жизненно важным дополнением, позволяющим влиять на охват и воздействие больших данных.