VR — следующий большой рубеж для визуализации данных

В последнее время феноменальный рост объемов данных, а также их скорости усложнил потребление и осмысление гигантских объемов информации. Это поставило задачу правильно анализировать большие данные и использовать визуализацию данных для обеспечения высокого качества и принятия стратегических решений.

Роль визуализации данных

Для тех, кто знаком со всей цепочкой создания стоимости больших данных, визуализация данных является последней, но важной фазой всей цепочки. Зачастую это решающий последний этап работы с большими данными. После извлечения данных из различных источников с помощью экспертов по интеллектуальному анализу данных и веб-извлечению они анализируются с помощью инструментов аналитики больших данных, таких как Hadoop. Однако на этом история не заканчивается. После аналитики остается решающий последний шаг, т. е. передача информации, полученной аналитиками данных, и обмен ею с бизнес-аналитиками и лицами, принимающими решения, таким образом, чтобы получатели получили правильное сообщение от этих действенных идей для целей принятия решений.

Основная цель этапа визуализации данных — связать выводы специалистов по обработке и анализу данных и составить убедительное повествование таким образом, чтобы сообщение было донесено до людей, разбирающихся в бизнесе (а не тех, кто разбирается в данных). В то время как традиционная визуализация использовала старые добрые гистограммы и круговые диаграммы, информация, полученная с помощью этих режимов, довольно высокого уровня или общего характера. Принимая во внимание, что сегодня взрывной анализ больших данных требует гораздо более детального подхода к представлению данных и рассказу полной истории.

Войдите в виртуальную реальность в визуализации данных

Много было написано о влиянии виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR) на улучшение обслуживания клиентов в определенных секторах, таких как недвижимость, розничная торговля, СМИ и развлечения. Однако более интересным вариантом использования является визуализация данных и наука о данных. И этому есть причина.

Есть ключевые недостатки в том, сколько данных наши глаза и разум могут усвоить с экрана ноутбука или проектора, которые увеличиваются в геометрической прогрессии при просмотре различных фактов, идей и корреляций. Потребность в этом часе состоит в том, чтобы повысить уровень погружения, представленный визуализацией данных. SAS говорит , что у нас есть ограничение обработки менее 1 килобита информации в секунду. Это поучительное заявление, учитывая огромные объемы данных, которые обрушиваются на нас каждую секунду дня. Какой смысл молниеносно приходить к нам с анализом больших данных, когда мы не можем с ним справиться на этапе визуализации данных?

Именно здесь на помощь приходит виртуальная реальность.

С помощью обширного иммерсивного опыта пользователь может попасть в цифровое пространство с обзором 360ᵒ и трехмерным движением. Этот опыт более захватывающий, чем плоское представление точек данных. Представьте себе, что вы представляете миллионы узлов соединений на платформе социальных сетей, таких как LinkedIn, и пытаетесь извлечь из них информацию. Использование виртуальной реальности может помочь красиво решить проблему мегапрезентации.

Думаете, что идея довольно новая? На самом деле нет, идея виртуальной реальности для представления огромного количества точек данных или их взаимосвязанных связей существует уже довольно давно. Возьмем, к примеру, шины Goodyear . Они работали с ветераном виртуальной реальности доктором Робертом Мэйплзом, чтобы создать захватывающую симуляцию своих гоночных шин с данными, полученными из исторических указателей. Влияние и влияние гоночных шин на каждую переменную было смоделировано, отслежено и проанализировано в виртуальной реальности в реальном времени. Цель? Чтобы найти ответ на ключевой вопрос «Почему автомобили с шинами Goodyear проигрывают гонки?» Визуализация данных на основе виртуальной реальности помогла им найти ответы в очень короткие сроки.

Доступные нам варианты

Что делает визуализацию данных на основе виртуальной реальности более привлекательной, так это доступность оборудования, которое может похвастаться более легкими экранами и меньшими устройствами виртуальной реальности, способными вводить, обрабатывать, а также хранить. Все началось с выпуска в 2014 году гарнитуры Google Cardboard VR и было революционизировано гарнитурой потребительского класса Oculus Rift от Facebook. Последними в набеге стали популярные VR-приложения и игровые решения Unity 3D. Компания твердо привержена тому, чтобы ее приложения использовались аналитиками данных, и работает над рядом решений, предназначенных для повышения качества визуализации данных.

Первое имя, которое сегодня приходит на ум в отношении VR-решений исключительного качества, — это Oculus. Компания разработала богатый набор инструментов, предназначенных исключительно для разработчиков VR-приложений. Хотя верно то, что большинство инструментов ориентированы на интерактивный опыт, необходимый для таких отраслей, как игры и развлечения, в равной степени верно и то, что есть все шансы, что будет добавлено больше инструментов, чтобы помочь процессу визуализации данных в аналитике больших данных.

Проблемы и решения

Теперь давайте перейдем к изучению некоторых ключевых препятствий для интеграции VR и AR с визуализацией данных и их соответствующих разрешений.

• Аппаратное обеспечение и оборудование. Текущая тенденция заключается в использовании головного дисплея (HMD) для смешивания виртуальных объектов с реальными сценами. Это страдает от ограничений, таких как более низкое разрешение сцены, совпадение точек обзора и непомерные затраты. Кроме того, сегодня в большинстве HMD отсутствует взаимодействие с интуитивными жестами.

В качестве решения этой проблемы интерфейс и оборудование должны быть переработаны, чтобы обеспечить их легкость и улучшенные интуитивно понятные возможности.

• Улучшенная интеграция. Современные системы и решения неадекватно решают такие проблемы, как навигация в трехмерной области, масштабирование, элементы потока/пути, выбор подпространств или планирование маршрута просмотра.

Идеальное решение должно иметь возможность интегрировать жесты и голосовое взаимодействие, чтобы сделать всю систему более интуитивно понятной. Этого можно добиться, разработав систему машинного обучения, которая сделает эти голоса и жесты более эффективными.

• Влияние восприятия. Даже самые передовые вычислительные технологии, такие как нейронные сети, не могут конкурировать с человеческим разумом. Двойные характеристики человеческого восприятия и рассуждения очень сложны, с детализированными характеристиками и чертами, которые взаимодействуют с большим разнообразием у разных людей.

Решением было бы устранение барьеров из-за информационной перегрузки и неправильного восприятия путем достижения простоты визуализации данных.

• Ограничения по размеру экрана. Текущие головные дисплеи имеют два экрана. Однако непосредственная близость дисплеев к глазу делает неудобным непрерывный просмотр.

Помимо устранения зернистости и низкого разрешения производителям оборудования необходимо провести НИОКР, чтобы понять, как можно улучшить комфортность просмотра для лучшего взаимодействия с гаджетом дольше.

• Отслеживание объектов. Отслеживание объектов в виртуальном 3D-пространстве необходимо для повышения уровня взаимодействия пользователя с системой. При этом необходимо учитывать координаты положения и значения ориентации объектов, которые часто меняются во время презентации.

Насущная потребность состоит в том, чтобы иметь более мощное, точное и эффективное программное обеспечение, обеспечивающее беспрепятственное отслеживание и распознавание реального из виртуального.

• Несовпадение виртуального и реального. Когда виртуальные объекты или элементы размещаются поверх реальных сцен, цель состоит в том, чтобы добиться плавного выравнивания положения, координат, фокуса и расстояния между ними. Однако даже незначительная проблема в конфигурации может привести к неправильному отображению контраста, яркости и фокусировки, тем самым искажая выравнивание и смешение виртуального и реального в трехмерном пространстве виртуальной реальности.

Современные аппаратные технологии должны учитывать возможности и ограничения человеческого глаза, а также то, как он воспринимает такие характеристики, как яркость, контрастность, оттенки и насыщенность.

Подписать

Доказано, что захватывающий опыт, обеспечиваемый виртуальной реальностью (VR), улучшает представление и визуальную привлекательность медиаформатов, используемых компаниями из различных отраслей. Индустрия науки о данных также охвачена потенциалом виртуальной реальности в процессе визуализации данных. При правильном использовании этот медиаформат может оказать огромное влияние на то, как данные представляются и обрабатываются заинтересованными сторонами бизнеса и лицами, принимающими решения.

Несмотря на то, что диапазон доступного нам программного обеспечения (начиная от собственного программного обеспечения, такого как API Oculus и Gear, до инструментов с открытым исходным кодом, таких как Blender) достаточен для передачи визуально привлекательной информации о визуализации данных во всеохватывающем трехмерном опыте, нам еще предстоит пройти долгий путь. идти до того, как наука о данных сможет по-настоящему использовать инструменты виртуальной реальности, созданные специально для поддержки визуализации данных на новом уровне. Однако правда остается в том, что виртуальная реальность очень хорошо подходит для визуализации больших данных благодаря своей способности повышать детализацию визуализации, сохраняя при этом ее увлекательность, значимость и увлекательность. Конечно, конечная цель предоставления лицам, принимающим решения, ясности для принятия целенаправленных и конкретных действий на основе визуализации всегда будет оставаться основной для всего этапа визуализации данных в цепочке создания стоимости больших данных.

Следите за нашей следующей статьей, чтобы узнать, почему медицинские компании должны обратить внимание на веб-скрапинг.

Планируете получать данные из Интернета? Мы здесь, чтобы помочь. Дайте нам знать о ваших требованиях.