VR – Veri Görselleştirme için Sonraki Büyük Sınır

Son zamanlarda, hacim ve hızdaki verilerin olağanüstü büyümesi, devasa hacimlerde bilgiyi tüketmeyi ve anlamlandırmayı karmaşık hale getirdi. Bu, Büyük Veriyi doğru bir şekilde analiz etmede ve üstün kalite ve stratejik karar verme için veri görselleştirmeyi kullanmada bir zorluk yarattı.

Veri görselleştirmenin rolü

Büyük Veri'nin tüm değer zincirinin farkında olanlar için veri görselleştirme, tüm zincirin son fakat kritik bir aşamasıdır. Genellikle Büyük Veri'nin en önemli son adımıdır. Veri madenciliği ve web çıkarma uzmanlarının yardımıyla çeşitli kaynaklardan elde edilen veriler , Hadoop gibi Büyük Veri analitiği araçlarıyla analiz edilir. Ancak hikaye burada bitmiyor. Analitikten sonra çok önemli bir son adım kalır - yani, veri analistleri tarafından üretilen içgörüleri iletmek ve bunu iş analistleri ve karar vericilerle paylaşmak, böylece alıcıların karar verme amaçları için bu eyleme dönüştürülebilir öngörülerden doğru mesajı almasıdır.

Veri görselleştirme aşamasının temel amacı, veri bilimcilerinin bulgularını birleştirmek ve mesajın işi anlayan insanlara (verileri anlayanlara değil) iletilmesini sağlayacak şekilde ilgi çekici bir anlatı oluşturmaktır. Geleneksel görselleştirme eski güzel çubuk grafikleri ve pasta grafikleri kullanırken, bu modlardan elde edilen bilgiler oldukça yüksek düzeyde veya geneldir. Oysa günümüzün patlayıcı Büyük Veri analizi, verileri sunmak ve tüm hikayeyi anlatmak için çok daha ayrıntılı bir yaklaşıma ihtiyaç duyar.

Veri Görselleştirmede Sanal Gerçekliğe Girin

Emlak, perakende, medya ve eğlence gibi belirli sektörler için müşteri hizmetleri deneyimini geliştirmede Sanal gerçeklik (VR) ve Artırılmış Gerçekliğin (AR) etkisi hakkında çok şey yazıldı. Ancak, daha ilginç bir kullanım örneği, veri görselleştirme ve veri bilimi biçiminde gelir. Ve bunun arkasında bir sebep var.

Gözlerimizin ve zihnimizin bir dizüstü bilgisayar veya projektör ekranından ne kadar veri emebileceğinin temel dezavantajları vardır; bu, çeşitli gerçeklere, içgörülere ve korelasyonlara bakıldığında katlanarak artar. Saat ihtiyacı, veri görselleştirme tarafından sunulan daldırma düzeyini artırmaktır. SAS, saniyede 1 kilobitten daha az bilgi işleme kısıtlamamız olduğunu söylüyor. Bu, günün her saniyesinde bize ulaşan devasa miktarda veri düşünüldüğünde ufuk açıcı bir ifadedir. Veri görselleştirme aşamasında başa çıkamadığımız zaman, Büyük Veri analizinin bize yıldırım hızıyla gelmesinin ne anlamı var?

İşte tam da bu noktada sanal gerçeklik devreye giriyor.

Kapsamlı sürükleyici deneyimin yardımıyla, kullanıcı 3D hareketle 360ᵒ görüş mesafesine sahip dijital bir alana başlatılabilir. Bu deneyim, veri noktalarının düz bir sunumundan daha emicidir. LinkedIn gibi bir sosyal medya platformunda milyonlarca bağlantı düğümü sunduğunuzu ve bundan içgörüleri ölçmeye çalıştığınızı hayal edin. VR kullanmak, mega sunum sorununu güzelce çözmeye yardımcı olabilir.

Fikrin oldukça yeni olduğunu mu düşünüyorsun? Aslında hayır, çok sayıda veri noktası veya bunların birbiriyle ilişkili bağlantıları sunmak için VR fikri oldukça uzun bir süredir ortalıkta dolaşıyordu. Goodyear lastikleri örneğini alın . Geçmişteki göstergelerden elde edilen verilerle yarış lastiklerinin sürükleyici bir simülasyonunu oluşturmak için VR emektarı Dr. Robert Maples ile birlikte çalışmışlardı. Yarış lastiklerinin her bir değişken üzerindeki etkisi ve etkisi, gerçek zamanlı VR ile modellendi, izlendi ve analiz edildi. Amaç? “Goodyear lastikleri ile donatılmış otomobiller neden yarışları kaybediyor?” sorusuna yanıt bulmak için. VR tabanlı veri görselleştirme, yanıtları çok hızlı bir şekilde bulmalarına yardımcı oldu.

Bize sunulan seçenekler

VR tabanlı veri görselleştirmeyi daha çekici hale getiren şey, daha hafif ekranlara ve giriş, işleme ve depolama özelliklerine sahip daha küçük VR birimlerine sahip donanımın mevcudiyetidir. Her şey 2014 yılında Google'ın Cardboard VR başlığının piyasaya sürülmesiyle başladı ve Facebook'un Oculus Rift tüketici sınıfı kulaklığı ile devrim yarattı. Baskına en son giren popüler VR uygulamaları ve oyun çözümleri Unity 3D'dir. Şirket, uygulamalarının veri analistleri tarafından kullanılmasına sıkı sıkıya bağlıdır ve veri görselleştirme deneyimini yükseltmeye yönelik bir dizi çözüm üzerinde çalışmaktadır.

Olağanüstü kaliteli VR çözümlerinde bugün akla gelen ilk isim Oculus'tur. Şirket, yalnızca VR uygulama geliştiricileri için tasarlanmış zengin bir araç takımı geliştirdi. Araçların çoğunun oyun ve eğlence gibi endüstrilerin ihtiyaç duyduğu etkileşimli deneyime odaklandığı doğru olsa da, Büyük Veri analitiğinde veri görselleştirme sürecine yardımcı olmak için daha fazla aracın eklenme şansının olduğu da aynı derecede doğrudur.

Zorluklar ve çözümler

Şimdi VR ve AR'yi veri görselleştirme ve bunların ilgili çözünürlükleriyle entegre etmenin önündeki bazı önemli engelleri keşfetmeye geçelim –

• Donanım ve ekipman – Mevcut eğilim, sanal nesneleri gerçek sahnelerle karıştırmak için Başa Monte Edilen Ekranı (HMD) kullanmaktır. Bu, sahnenin daha düşük çözünürlüğü, bakış açısı eşleştirme ve fahiş maliyetler gibi sınırlamalardan muzdariptir. Ayrıca, bugün HMD'lerin çoğunda sezgisel hareketlerle etkileşim eksikliği var.

Bu soruna yanıt olarak, bunların kolayca erişilebilir olmasını ve daha iyi sezgisel yeteneklere sahip olmasını sağlamak için arayüzün ve ekipmanın yeniden yapılandırılması gerekir.

• Daha iyi entegrasyon – Günümüzün sistemleri ve çözümleri, 3B alan içinde gezinme, ölçekleme, akış/yol öğeleri, alt alanların seçimi veya bir görünüm rotası planlama gibi sorunları yeterince ele almıyor.

İdeal bir çözüm, tüm sistemi daha sezgisel hale getirmek için hareketleri ve ses etkileşimini entegre edebilmelidir. Bu, bu sesleri ve hareketleri daha etkili hale getirebilecek bir makine öğrenme sistemi geliştirerek yapılabilir.

• Algının etkisi – Sinir ağları gibi en gelişmiş bilgi işlem hünerleri bile insan zihniyle rekabet edemez. İnsan algısının ve muhakemesinin ikiz özellikleri, farklı insanlarda büyük çeşitlilik ile etkileşime giren tanecikli özellikler ve özelliklerle çok karmaşıktır.

Çözüm, veri görselleştirmede basitlik sağlayarak aşırı bilgi yüklemesinden ve yanlış algılamalardan kaynaklanan engelleri ortadan kaldırmak olacaktır.

• Ekran boyutu kısıtlamaları – Mevcut başa takılan ekranlarda iki ekran bulunur. Ancak ekranların göze yakın olması sürekli izlemeyi rahatsız ediyor.

Grenliliği ve düşük çözünürlüğü ortadan kaldırmaya ek olarak, ekipman üreticilerinin gadget ile daha uzun süre daha iyi etkileşim için görüntüleme konforunun nasıl geliştirilebileceğini görmek için Ar-Ge yapmaları gerekir.

• Nesne izleme–Kullanıcının sistemle etkileşim düzeyini artırmak için sanal 3B alanda nesnelerin izlenmesi esastır. Bunun sunum sırasında sıklıkla değişen nesnelerin konum koordinatlarını ve yön değerlerini hesaba katması gerekir.

Gerçeğin sanaldan izlenmesinin ve tanınmasının sorunsuz bir şekilde gerçekleşmesini sağlamak için daha güçlü, kesin ve etkili yazılımlara ihtiyaç duyulmaktadır.

• Sanal ile gerçeğin hizalanmaması – Sanal nesneler veya öğeler gerçek sahneler üzerine yerleştirildiğinde amaç, konum, koordinatlar, odak ve ikisi arasındaki mesafenin kusursuz bir şekilde hizalanmasını sağlamaktır. Bununla birlikte, yapılandırmadaki küçük bir sorun bile kontrastı, parlaklığı ve odağı yanlış hale getirebilir, böylece 3B sanal gerçeklik alanı içinde sanal ve gerçeğin hizalanmasını ve karışımını bozabilir.

Modern donanım teknolojisi, insan gözünün gücünü ve sınırlarını ve parlaklık, kontrast, tonlar ve doygunluk gibi özellikleri nasıl algıladığını hesaba katmalıdır.

Oturumu kapatmak için

Sanal Gerçeklik (VR) tarafından sağlanan sürükleyici deneyimin, çok sayıda sektöre yayılan şirketler tarafından kullanılan medya formatlarının sunumunu ve görsel çekiciliğini yükselttiği kanıtlanmıştır. Veri bilimi endüstrisi de, veri görselleştirme sürecinde VR'nin sunduğu potansiyelle dolup taşıyor. Doğru şekilde kullanılan bu medya formatı, iş paydaşları ve karar vericiler tarafından verilerin sunulma ve sindirilme şekli üzerinde büyük bir etki yaratma yeteneğine sahiptir.

Bize sunulan yazılım yelpazesi (doğrudan Oculus API'leri ve Gear gibi sahipli yazılımlardan Blender gibi açık kaynaklı araçlara kadar), her şeyi kapsayan bir 3D deneyiminde görsel olarak çekici veri görselleştirme bilgilerini iletmek için yeterli olsa da, bunun için hala uzun bir yol var. veri biliminin, veri görselleştirmeyi tamamen yeni bir düzeye çıkarmak için özel olarak oluşturulmuş VR araçlarından gerçekten yararlanabilmesinden önce gidin. Bununla birlikte, gerçek şu ki, VR, görselleştirmenin ayrıntı düzeyini artırırken aynı zamanda son derece emici, anlamlı ve heyecan verici tutma yeteneği sayesinde büyük veri görselleştirmesi için çok uygundur. Elbette, karar vericilere görselleştirmeye dayalı olarak hedefli ve spesifik eylemde bulunmaları için netlik sağlama nihai hedefi, Büyük Veri değer zinciri içindeki veri görselleştirmenin tüm aşamasının özü olarak kalacaktır.

Sağlık şirketlerinin neden web kazıma işlemine yönelmesi gerektiğini öğrenmek için bir sonraki makalemizi takip etmeye devam edin.

Web'den veri almayı mı planlıyorsunuz? Yardım etmek için buradayız. Gereksinimleriniz hakkında bize bilgi verin.