Визуализация больших данных с помощью дополненной реальности

Передача информации в визуальном формате всегда является лучшим способом. Существует много методов визуализации данных, но визуализация огромных объемов данных всегда была проблемой.

С недавним прогрессом в области технологий появилось много новых способов представления данных. Одним из таких способов является визуализация данных в дополненной реальности.

Дополненная реальность, и большие данные всегда дополняли друг друга, так как AR требует огромных наборов данных для передачи информации в виртуальную среду, которую предоставляют большие данные.

Что такое большие данные?

Данные являются важным компонентом и всегда влияли на человеческую жизнь, хранясь веками. Благодаря легкому доступу в интернет и расширению использования социальных сетей увеличивается объем хранимых данных, отсюда появился термин «большие данные».

Существует много разных определений для больших данных, поскольку они охватывают несколько областей и сегментов технологического мира.

В малой форме огромные наборы данных, измеряемые в петабайтах или эксабайтах, используемые для анализа и улучшения живого мира, определяются как большие данные. Большая часть таких данных представлена в виде музыки, видео, изображений и текста, которые генерируются через социальные сети, облачные приложения и сообщества.

Как определяются большие данные?

Большие данные определяются на основе 3 факторов:

1. Объем данных. Размер данных.
2. Скорость передачи данных. Скорость, с которой данные передаются в потоковом режиме, требует соответствующей обработки.
3. Разнообразие данных. Доступны многочисленные источники данных, которые могут быть структурированными, неструктурированными.
   

С обилием данных также возникает необходимость в их обработке. Существует много методов, для обработки больших данных, которые были получены из различных областей исследований.

Краткая история визуализации данных

Методы визуализации были разработаны в 1980 годах и назывались научными и информационными визуализациями. В основном это были модели трехмерной визуализации.

Успешные методы визуализации должны учитывать свойства человеческого разума, чтобы улучшить восприятие и предоставить сопутствующую среду для взаимодействия с огромными объемами данных. Большие данные требуют существенных методов визуализации для сравнения данных в разных контрольных точках, извлечения образцов, улучшения взаимодействия и т. д.

Методы визуализации развивались за последние годы с огромной скоростью, выходящей за рамки человеческого воображения. Были разработаны точные инструменты для визуализации данных. 

В нашем поколении больше внимания уделяется методам интерактивной визуализации, способным обрабатывать большие объемы данных и реализовывать графику в 2D или 3D. Эти методы в основном направлены на представление данных на широкоэкранных электронных устройствах.

Методы визуализации больших данных могут быть классифицированы на основе типа данных, техники визуализации и совместимости. Важно, чтобы большие данные были сохранены, поскольку человеческое мышление ограничено. Основная мотивация современных методов визуализации информации вращается вокруг изображений, рисунков, многомерной анимации и т. д.

Что такое дополненная реальность?

Дополненная реальность позволяет пользователю видеть реальный мир с виртуальными объектами, которые накладываются на реальный мир или сочетаются с ним.

Большие данные и AR взаимосвязаны, что дает начало появлению нового типа сложной прикладной области. Дополненная реальность обладает способностью обрабатывать, улучшать и визуализировать информацию без каких-либо внешних отвлекающих факторов, полностью взаимодействуя с аудиторией.

Приложениям AR требуется больше данных, чем любым другим визуальным приложениям, чтобы обрабатывать и визуализировать их наиболее интерактивным способом.

Источником больших данных для AR-приложений будут зеттабайты данных, которые ежедневно создаются в интернете. Сотрудничество AR и больших данных в настоящее время является важной исследовательской точкой для многих исследователей, и обе технологии предоставляют более широкие возможности для инноваций в области визуализации данных.

возможности AR

Потенциальные возможности для сотрудничества обеспечивают интеллектуальные приложения и системы, которые предоставляют личные предложения, аналитику информации и т. д. пользователям и организациям. Любые данные должны быть проанализированы, чтобы получить результаты из этого, и это серьезная задача при работе с большими наборами данных.

Кроме того, большие данные требуют взаимодействия человека с машиной для ввода данных в целях анализа. Преобладающее сотрудничество помогает лучше понять данные и выполнимо извлечь из них некоторую полезную информацию.

Даже при многих методах визуализации, таких как таблицы, графики, AR для 2D и 3D моделирования выделяется как визуализация данных в случае, встроенная в реальный мир, чтобы обеспечить лучшее понимание данных. Например, отображение трехмерного плана здания на строительной площадке через среду AR было бы более привлекательным, чем двухмерный план на листе бумаги или экране, который является примером визуализации ситуации, помогающей в диагностике рабочего места.

Большие данные можно улучшить, если добавить слой AR, так как AR дает клиентам возможность погрузиться в совершенно новый мир, смешанный с интерактивной информацией и их перспективами. Такие данные будут значительно легче восприниматься, если они связаны с оригинальным содержанием и не возникает необходимости в интерпретации данных.

Необходимо быть в курсе даже при рендеринге больших данных в реальных средах с AR. При этом следует учитывать множество специфических приложений и требований к содержанию. Данные должны обрабатываться и внедряться в среду реального времени таким образом, чтобы они легко вписывались в среду. AR имеет трехмерный визуальный интерфейс, который отображает данные, не отвлекая пользователя от реальности.

Дополненная реальность и Визуализация больших данных ввели новые бизнес-правила. Но не все предприятия могут реализовать эту методику совместной визуализации из-за неадекватности или ограниченности данных. Хотя есть только ограниченные отрасли, где эта визуализация применима, очевидно, что она может выйти далеко за рамки.

Медицина

Потребность в информации и мгновенной обработке крайне необходима в области медицины и здравоохранения. AR используется в сфере здравоохранения около 10 лет. Легко доступны большие объемы данных о пациентах, которые можно визуализировать для выявления частых заболеваний в отдельном или географическом районе и использовать для целей медицинского исследования.

Люди используют смартфоны и другие устройства для отслеживания здоровья и активности, которые на ходу генерируют данные о кровяном давлении, частоте сердечных сокращений, уровнях холестерина и т. д.

Вся эта информация может быть обработана, и AR может визуализировать ее в интерактивном режиме с уведомлениями в режиме реального времени. Существует также возможность, что AR может предсказать питательную ценность еды, просто просканировав ее через мобильную камеру.

Розничная торговля

Дополненная реальность также повлияла на розничные рынки, но ограничена в некоторых географических регионах. Слои с поддержкой AR накладывают информацию на существующий экран, принимая во внимание окружающую среду.

IKEA является одной из компаний, внедрившей AR в свое мобильное приложение, которое фактически размещает предмет мебели в доме или офисе клиента, для демонстрации.

Туризм

Большие наборы данных генерируются из пространственного исследования, отслеживания на основе GPS, анализа тенденций из твитов или регистраций, опросов и т. д., которые можно использовать для анализа и предоставления клиентам интерактивного планировщика туров.

Географические данные также используются для разработки интерактивных трехмерных карт для улучшенных навигационных систем.

Концепции больших данных и дополненной реальности очень новы по сравнению с другими существующими. Дополненная реальность – это платформа для погружения в данные, предлагающая более широкий масштаб для визуализации, которая хранит большие объемы цифровых данных без ущерба для деталей. Непрерывные исследования и разработки могут только раскрыть весь потенциал этой технологической конвергенции и стать законодателем моды.