Anschauliche Daten 03.09.2019, 11:45 Uhr

Big Data visualisieren mit AR und VR

AR und VR sind im Begriff, traditionelle 2D- und 3D-Tools zu ersetzen. Unternehmen sollten diese Arten der Visualisierung jedoch nur dann einsetzen, wenn damit ein klares Ziel verfolgt wird.
(Quelle: My name is Yanick/Unsplash)
Jeden Tag haben wir es mit immer grösser werdenden Datenmengen zu tun. So soll sich das Datenaufkommen im Jahr 2025 laut der jüngsten Schätzung von Forbes auf 175 Zettabyte (150 Billionen GB) belaufen. Um diese riesigen Datenmengen interpretieren zu können, setzen Unternehmen heute schon auf diverse Tools zur Big-Data-Analyse und auf KI-Algorithmen. Dies könnte jedoch unter Umständen nicht ausreichen, insbesondere wenn nicht nur Data Scien­tists, sondern auch technisch weniger versierte Personen aus diesen Daten Informationen oder Handlungsempfehlungen erhalten sollen.
«Wenn Sie wollen, dass andere den Erkenntnissen entsprechend handeln, müssen Sie diese so präsentieren, dass die Menschen sie verstehen und ihnen glauben», betont Steven Drucker, Forschungsleiter und Manager der Gruppe für die Visualisierung und interaktive Datenanalyse bei Microsoft Research. Das Schlüsselwort heisst Datenvisualisierung. Mit Augmented und Virtual Reality kommt dafür ein neuer Ansatz ins Spiel, der traditionelle 2D- und 3D-Tools zu ersetzen verspricht.
Die Virtualitics Immersive Platform kombiniert maschinelles Lernen, immersive Visualisierung und kollaborative virtuelle Umgebung
Quelle: Virtualitics

Datenkomplexität als Problem

Die Visualisierung von Big Data stellt eine besondere Herausforderung dar. Gerade bei grossen Datensätzen kann es schwierig sein, die richtigen Zusammenhänge zu erkennen und aufzuzeigen. Reena Ganga, Senior Designerin für Augmented Reality bei IBM, die zusammen mit ihrem Team an der App Immersive Insights für die Datenvisualisierung in Augmented Reality arbeitet, kennt das aus eigener Erfahrung: «Das erste Problem bei der computergestützten Visualisierung besteht darin, dass Datenwissenschaftler oft mehr als zwei Dimensionen in ihren Daten visualisieren müssen.» In der Regel greift man zu mehreren 2D-Diagrammen oder versucht, einem einzelnen 2D-Diagramm eine dritte Dimension hinzuzufügen.
“Das erste Problem bei der computergestützten Visualisierung besteht darin, dass Datenwissenschaftler oft mehr als zwei Dimensionen in ihren Daten visu­alisieren müssen„
Reena Ganga, IBM
Eine solche Darstellung verdeckt womöglich wichtige Daten und erschwert die Auswertung von Ergebnissen. George Djorgovski, Professor an der kalifornischen Hochschule für Technologie und Mitgründer des Start-­ups Virtualitics mit Fokus auf Datenanalysen in VR und AR, bringt es auf den Punkt: «Die grössten Herausforderungen in der Datenwissenschaft liegen nicht in der Grösse der Daten, sondern vielmehr in der Datenkomplexität, die sich häufig in einer hohen Dimensionalität äussert.»
Die gängigen Tools für die Datenvisualisierung in 3D bieten ebenfalls keine optimale Lösung. Das Erweitern eines Diagramms oder einer Abbildung um die dritte Dimension auf einem immer noch zweidimensionalen flachen Bildschirm hat zwar einen ästhetischen Effekt, kann jedoch die Analyse von Daten oder das Finden von Zusammenhängen unter Umständen sogar noch komplizierter machen. «Wenn man sich mit einer Visualisierung auf einem Computerbildschirm auseinandersetzen will, besteht der Workflow hauptsächlich aus Klicken und Ziehen, bis ein Einblick gefunden wird», erklärt Jenna Goldberg, Augmented Reality Software Designer bei IBM, die zusammen mit Reena Ganga am Immersive-Insights-Projekt arbeitet. Ein 3D-Diagramm bietet demnach lediglich eine weitere Fläche zum «Klicken und Ziehen». Dadurch, dass eine zusätzliche Dimension bei der Analyse und Auswertung von Daten in Betracht gezogen werden muss, erhöht sich ausserdem nicht nur der Arbeits-, sondern auch der kognitive Aufwand.


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