Artırılmış Gerçeklik ile Büyük Veriden Daha İyi Değer Çıkarma

Bugün dünyada mevcut olan verilerin %90'ının yalnızca son iki yılda oluşturulduğunu biliyor muydunuz !" Bu ifade, büyük verilerin biriktiği, üretildiği, işlendiği, analiz edildiği ve görselleştirildiği muazzam hızı özetlemektedir. Birden fazla işletme, sürdürülebilir kalmalarını sağlamak, iş marjlarını genişletmek ve uzun vadeli operasyonel stratejilerine ivme kazandırmak için büyük verilerin değer potansiyelini kullanabildi. Örneğin McKinsey , büyük verinin tüm gücünden yararlanan perakendecilerin operasyonel marjlarını %60'a kadar artırabileceklerini belirtiyor.

Sadece büyük veri hacimleri büyük değil; büyük veri ve gelişmiş analitik uygulayarak yaratılabilecek etkinin potansiyeli bile büyük. Ancak, yer gerçekliği başka bir hikaye gösteriyor. Öngörülen etki düzeyi gerçekleşmedi. Google ve Amazon gibi büyük veri analitiğini ve görselleştirmeyi harika bir etki için kullanan birkaç örnek var. Birçoğu, kuruluş genelinde büyük veri analitiğini geniş ölçekte benimseyerek beklenen ödülleri elde edemedi.

Büyük veri analitiğini daha iyi bir şekilde uygulamada zorluklar olarak karşımıza çıkan birçok neden görüyoruz. Bunlar şunları içerir -

Araçlara hakim olmak zordur – ETL ve Hadoop dahil tüm araçlar ve BT kaynakları, çeşitli kaynaklardan toplanan büyük verilerden daha iyi değer elde etmek için araçların kullanılabileceğini kanıtlamıştır. Ancak, bu araçlarda ustalaşmanın zor olduğu da aynı derecede doğrudur. Teknoloji oldukça yeni olduğu için, birçok veri bilimcisi ve analisti, büyük verilerden oluşturulan büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri yönetmek ve analiz etmek için onu kullanamıyor.

Ölçeklenebilirlik – Büyük veri projelerinin hızla katlanarak büyüdüğü bilinirken, şirketler kaynakları ve insan sermayesini buna göre ölçeklendirmekte zorlanıyor. Sonuç olarak, yönetim, artan büyük veri hacmini ve doğruluğunu karşılamak için proje stratejilerini sürekli olarak duraklatmak ve yükseltmek zorundadır. Ek olarak, bir bulut stratejisinin yokluğunda, donanım varlıklarını ve altyapıyı, büyüyen büyük veriye hizmet etmek için bir an önce uyumlu hale getirmek maliyetli hale gelir.

Eyleme dönüştürülebilir içgörüler – Daha yüksek hacimli büyük veriyi daha iyi içgörülerle doğrudan ilişkilendirmek zordur. Birincil sorun, paydaşlar ve veri bilimcileri arasındaki uyum eksikliğidir. İş hedeflerinin web kazıma, veri analitiği ve veri bilimi ekibine uygunsuz veya eksik iletişimi, veri toplamak için veri kaynaklarının, analizinin ve görselleştirilmesinin yönetim tarafından beklenen sonuçlardan farklı olacağı anlamına gelir.

Bu sorunların dışında, bugün belirli bir zorluğa bakacağız - içgörü oluşturma ve bu sorunu nasıl tatmin edici bir şekilde ele alabileceğimizi göreceğiz.

Bu makalenin açılış ifadesini hatırlıyor musunuz? Bu açıklamanın önemi, bu hacimli büyük veri rakamlarını analiz etme araçlarının hala hazır olmadığı anlamına geliyor. Biz insanlar bile bu kadar büyük sayıları işlemeye ve daha iyi içgörü üretimi için anlamlandırmaya hazır veya tasarlanmadık. Bu, her gün üretilen 2,5 kentilyon bayt veriyi anlamlandırmamıza yardımcı olması için alternatif alanların resme dahil edilmesi gerektiği anlamına gelir.

Büyük veri analitiğinin görselleştirilmesi ve yorumlanması, tekniğin paydaşlar ve yönetim önünde daha alakalı olmasına yardımcı olur. Çeşitli veri yorumlama ve görselleştirme araçları, büyük veri analitiğini anlamlı hale getirmeye yardımcı olur.

Artırılmış Gerçeklik tam da bu noktada devreye giriyor.[spacer height=”10px”]

Artırılmış Gerçeklikle Tanışın

Artırılmış Gerçeklik (AR), sınırlı insan algısı sorunlarının ve boyutlar ve ekran boyutlarından kaynaklanan sınırlamaların üstesinden gelmeye yardımcı olur. AR, gerçek dünyada süper empoze edilen bilgisayarlar tarafından üretilen verileri tanımlamaya yardımcı olur. AR, filtreleme görselleştirme yaklaşımları, hareket tanıma ve dinamik projeksiyonun benzersiz bir karışımıyla, veri görselleştirmenin çok boyutlu bir temsilini sağlayabilir ve böylece daha iyi içgörü üretimi için düz görünümde gizlenmiş veri dilimlerinin ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir. Büyük veri görselleştirme dünyasında, veri bilimcileri genellikle ölçeklendirme sorununun üstesinden gelmekte zorlanırlar - yani sunulan verilerin belirli bir noktasından başka bir bilgi dalına genişleme ihtiyacı. Bu sorun Artırılmış Gerçeklik ile etkili bir şekilde çözülür.

Büyük veri görselleştirmede Artırılmış Gerçekliğin zorlukları ve çözümleri

İzleme ve tanımlama – Sürekli kalibrasyon ve yeniden kalibrasyon, Artırılmış Gerçekliği büyük veri analitiği ve görselleştirme ile harmanlamadaki başarının temel itici gücüdür. İzleme dinamik olduğundan ve her nano saniyede bir değiştiğinden, koordinatları izlemek ve tanımlamak için uygun altyapının mevcut olması gerekir. 3B tuval içindeki sanal nesnelerin konum ve açı değerlerini izlemek ve sunum sırasında dinamik olarak yeniden tahmin etmek, gelişmiş kullanıcı katılımı ve Artırılmış Gerçeklik aracılığıyla büyük veri analitiğinin arkasındaki fikrin daha iyi iletilmesi için anahtardır.

Algı - Modern sistemlerin hesaplama gücü yüksek olsa da, makine öğrenimi ve yapay sinir ağları gibi ileri teknolojiler sayesinde, insan beyninin algısal ve bilişsel yeteneklerinin hala gerisinde olduğu gerçeği devam ediyor. Teknoloji ve insan beyin gücü arasındaki bu kopukluk da büyük veri görselleştirme ve artırılmış gerçekliğin etkili birlikteliğinde bir meydan okumadır. İnsan algısının kendine has özellikleri ve özellikleri vardır. Arayüz ve donanım entegrasyonu yoluyla bu özellikleri taklit etmek zorlaşıyor. Ayrıca izleyicinin belirli bir hareket ve görsel yönün değişmesine nasıl tepki vereceği de hesaba katılmalıdır. Bu zorluğa büyük bir geçici çözüm, bilgilerin görselleştirilmesinde basitliği sağlamak olacaktır. Bu, AR destekli sunumun, artırılmış gerçeklik tarafından sunulan görselleştirilmiş verilere zihin uyuşturan bir etkinliğe veya yanlış algılamaya veya tepkiye dönüşmesini engeller. Teknoloji geliştiricileri, insan beyninin bilişsel ve algısal işlevini daha iyi anlamak için psiko-fiziksel analize bakabilir.

İki teknolojinin entegre edilmesi – Artırılmış Gerçeklik, 3B alanlarda hareket, görüş alanının ötesinde veri dilimleme ve ölçekleme gibi bazı harika işlevlerle donatılmıştır. Büyük verilerde, bu işlevler, karar vermeyi yönlendiren içgörüler oluşturmak için büyük bir başarıyla uygulanabilir. Bir diğer adım, büyük veri görselleştirmesinin hikaye anlatımı aşamasında hedef kitlenize daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlamak için ses ve hareketleri uygulamak olabilir. Temel hareketleri tanımlamak için makine öğrenimi algoritmaları uygulamak, Artırılmış Gerçekliğin yardımıyla büyük veri görselleştirmesinin genel etkinliğini artırmak için iyi sonuç verir.

Donanım arayüzü – Büyük veri görselleştirme ile donanım entegrasyonu, belirli düzeyde beceri ve öğrenme gerektirir. Veri bilimciler, gelişmiş becerileriyle sınırlı alan görüşü, sahne çözünürlüğünün bozulması, zaman gecikmesi ve en önemlisi maliyet faktörü gibi tipik zorlukların üstesinden gelebilirler. Ses çözünürlüğü, sezgisel hareketler veya sesle 3D model ile sorunsuz etkileşime izin veren bir çerçeve tasarlamak olacaktır. Başa Monte Ekranlar ve ikincil bir kullanıcı giriş cihazı olarak işlev gören gerçek zamanlı el izleme gibi pek çok sistem halihazırda mevcuttur. Sanal nesneleri manipüle etmek için el izleme, dokunsal tepkiler sunmasa da, büyük veri görselleştirmesinin etkinliğinin önemli ölçüde artması için bu zorluğun daha iyi teknoloji ile üstesinden gelinmesi gerekir.

Gerçek ve sanal nesneler arasındaki eşitsizlik - Artırılmış gerçekliğin güzelliği, gerçek dünyayı sanal nesneler ve sahnelerle sorunsuz bir şekilde harmanlamayı başarmasıdır. Bu güzelliği gerçekleştirmek, büyük veri görselleştirmesini desteklemek için artırılmış gerçekliği kullanmanın en büyük zorluklarından biridir. Gerçek nesneler ve sanal nesneler arasındaki bir eşitsizlik, birden çok soruna yol açar - görüntü bozulması, kötü odak, bir veri görselleştirme sahnesine yanlış yanıt veya parlaklık ve kontrast sorunları. Bir karşı önlem, parlaklığı, doygunluğu ve kontrastı gerçek biçiminde sağlayan en son optik teknolojilere sahip gelişmiş ekipmanları kullanmak olacaktır.

Konfor faktörü – Ekranın kullanıcının gözüne yakınlığı, artırılmış gerçeklik kullanılarak büyük veri görselleştirmesinin rahat bir şekilde görüntülenmesinde büyük bir zorluktur. Mevcut teknoloji, artırılmış gerçeklik sahnelerini bir ekranda işlemeye yöneliktir. Uygun bir geçici çözüm, ekran çözünürlüğünü artırmak ve grenli görüntüler gibi piksel sorunlarını ortadan kaldırmak olacaktır.

Beceri geliştirme – Artırılmış gerçeklik ve büyük veri görselleştirmenin çeşitli alanlarının bir araya getirilmesi, ancak bu karışımın daha fazla uygulanmasıyla başarılı olacaktır ve bu ancak daha fazla insan bu yaklaşımı benimsediğinde gerçekleşebilir. Yetenekleri bu yeni teknolojiyi tanımlayacak şekilde eğiterek ve verimli bir şekilde etkileşime girerek, bu yeni disiplin etrafında beceri geliştirme önemli ölçüde gelişecektir.

sonuçlandırmak

Artırılmış Gerçeklik, çeşitli iş sektörlerine değindi ve Büyük Veri, bu eğilimin bir istisnası değil. Artırılmış Gerçekliğin görsel olarak çarpıcı ve kolay anlaşılır değer önerisi sayesinde Büyük Veri'nin etkisinin defalarca arttığını görüyoruz. İnsan algısı ve vizyonu ile sınırlandırılanlar, Artırılmış Gerçekliğin sunduğu zengin görsel öğelerle önemli ölçüde geliştirilir. Bu, Artırılmış Gerçekliği, Büyük Verinin erişimini ve etkisini etkilemek için hayati bir aksesuar haline getirir.