Перед вами третья часть статьи о дополненной реальности в мире Big Data, написанной Джозефом Треваскисом (Joseph Trevaskis) для отраслевого сайта icrunchdata.
В любом хаосе есть космос, в любом беспорядке находится порядок.
Карл Густав Юнг.
Утверждается, что своим созданием и развитием определённые боевые искусства, такие как Кунг-фу, обязаны изучению движений богомола. Наблюдение было ключом к пониманию потоков и движений тела, которые затем переросли в Кунг-фу.
Если принять, что в ряде случаев визуализация данных может быть полезной, то также стоит принять, что визуализация полезна в их представлении и резюмировании. Из-за обширности и постоянного роста Больших данных весьма желанной является гибкость. Изучение и развитие прогресса в визуализации по сути случайны. И совершенно определённо дополненная реальность является методом, который сегодня разрабатывается не для этой цели, но действительно даёт мощный визуализационный инструмент.
Кстати, как AR можно использовать? Дополненная реальность имеет возможность показывать в 3D. Почему это полезно? Потому что Big Data обычно имеют больше переменных, чем обычные данные; полезны предоставление возможности отображения с большим количеством аспектов и при большей визуализационной адаптивности. Зритель на самом деле может перемещаться относительно изображения и наблюдать его с разных углов. Также наблюдатель может осматривать накладки и пересечения на гораздо более продвинутом уровне, чем на обычных графических дисплеях. Возможность видеть изображение с разных углов и в разных комбинациях предоставляет гораздо больше гибкости в наблюдении.
Дополненная реальность не ограничивается просмотром в 3D. Ключевой возможностью, которую AR даёт зрителю, является взаимодействие с контентом. Наблюдатель может повернуть и сдвинуть изображение таким образом, что будет наблюдаться взаимодействие. Это делается так же легко, будто наблюдатель касается изображения своими руками, перенося его в разные ракурсы или увеличивая его части. Далее дополненная реальность позволяет отобразить процесс перемещения видимого во времени. Эта способность обеспечивает высокую степень дисперсии в процессе наблюдения. Наблюдения, как у оператора из второй части статьи.
Особенность дополненной реальности, упомянутая во второй части статьи — способность отображать огромные объёмы и наличие различных способов ввода в реальном времени — делает AR беспроигрышным вариантом для обработки и чистки Big Data. Визуализация, манипуляция и возможность наблюдать данные в их взаимодействии и прохождении через различные вводные и выводные источники и среды имеют ключевое значение для занимающегося данными учёного или аналитика. Любой опытный учёный или аналиик согласится, что просмотр и манипуляция анализируемыми и подвергающимися чистке данными имеют важное значение для эффективности, точности и понимания. Без них невозможно обеспечить надлежащий анализ, не говоря о коммуникации, представлении и отображении того, что проанализировано.
Визуализационные возможности могут быть исключительно полезны в обзоре данных даже до их очистки. AR будет мощным инструментом именно с этой стороны, для определения областей данных, требующих очистки, и помощи в определении того, какие методы должны быть использованы для наиболее эффективного анализа. Те же методы могут работать в рамках стадий и фаз процесса, определяющего направляющую функцию, а также между ними.
После того как данные были очищены и проанализированы, должны быть представлены результаты. И снова дополненная реальность может использоваться не только для отображения, но и в качестве модели для демонстрации действий и взаимодействия с данными.
Возможности AR-визуализации значительно расширяют способности коммуникации потоков и функций для их чёткого понимания. Понимание будет как со стороны изучающих данные, так и со стороны учёных, не имеющих к этому отношения. Также дополненная реальность может быть весьма эффективна для поддержки связи с аудиторией практически любого уровня.
Если мы дружим с данными, это не значит, что с ними не могут дружить другие.
