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大数据为何因VR改变?

作者:课课家教育     来源: http://www.kokojia.com点击数:977发布时间: 2017-06-29 15:00:22

标签: 大数据数据库虚拟化

  对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

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  在这个信息爆炸的时代,数据采集正以惊人的速度发展,但我们不一定了解这些数据。目前,大数据就像是一种肆无忌惮的“野兽”--非常复杂、无结构。传统2D屏幕条形图和饼状图已无法分析大数据,也无法帮助我们有效处理大型数据集。根据Forbes研究显示,我们的眼睛每秒仅能处理传统计算机屏幕中100字节的信息,所以我们需要新技术来解决大数据带来的多重挑战,幸运的是,虚拟现实可能正好可以帮助我们解决这些挑战。

  自20世纪90年代以来,虚拟现实(或者说VR)就以某种形式开始出现。然而直到最近,VR在商业和工业领域才变得可行。近年来,虚拟现实技术正在快速激增,去年超过百万人在使用三星VR耳机。VR已经渗透到了视频游戏、电影甚至社交媒体,它迅速推动用户进入3D世界。可视化对数据理解至关重要,VR让用户以更自然和直观方式将自己沉浸在数据中。我们可以想象,大数据可视化的这场革命可能带来相当大的变化。

  下面是VR将改变大数据的四种方式:

  大数据将变为沉浸式

  在2D屏幕可视化大量数据几乎是不可能完成的任务,但VR提供了一种替代方法。如果你能够站在海量数据的中心、走向一个数据点,然后飞向异常值,你觉得怎么样?通过VR技术,你真的可以走向你的数据,让你可以以不同的角度查看数据点。

  很多资源丰富的大公司已经在使用VR的沉浸功能来解决复杂问题。几年前,在VR最早倡导者之一CreveMaples的帮助下,Goodyear公司利用虚拟现实技术来分析他们为何在比赛中表现不佳的原因。Maples博士及其团队创建了一个虚拟缓解,在这个环境中,Goodyear的车辆和轮胎被复制,他们实时放大了轮胎的变化,例如轮胎压力变化。这种沉浸体验让很多重要数据变得更容易识别,Goodyear很快发现是其轮胎的问题。

很多资源丰富的大公司已经在使用VR的沉浸功能来解决复杂问题。几年前,在VR最早倡导者之一CreveMaples的帮助下,Goodyear公司利用虚拟现实技术来分析他们为何在比赛中表现不佳的原因。Maples博士及其团队创建了一个虚拟缓解,在这个环境中,Goodyear的车辆和轮胎被复制,他们实时放大了轮胎的变化,例如轮胎压力变化。这种沉浸体验让很多重要数据变得更容易识别,Goodyear很快发现是其轮胎的问题。

  分析将变成交互式

  交互性是理解大数据的关键。毕竟,如果没有动态处理数据的能力,拟真并没有太多意义。几十年以来,我们一直在使用静态数据模型来了解动态数据,但VR为我们提供了动态处理数据的能力。通过使用VR,你可以触摸数据,大数据将成为一种触觉体验,这使得它更容易理解和操纵。

  我们会以更快的速度了解更多信息

  当数据以更自然和拟真方式呈现时,人类更容易理解数据。这甚至可提高我们在特定时间内处理的数据量,以及提高数据发现。根据GE公司表示,VR有能力以更“同理”方式组织数据,因为3D数据不太可能向用户大脑加载不可理解的事实和数字。

  交叉引用数据将变得超高效

  MasterofPie展示了他们的VR技术,在他们的演示中,他们强调用户可即刻修改数据的能力。根据可测试该技术的大数据研究员表示,她可在“一瞥之下”看到四倍的信息量。

  大数据已经是我们生活的重要组成部分,而VR可帮助我们重塑与大数据的关系,并可能增强我们的数据分析能力。VR正让数据变得拟真和交互,此外,它还可增加我们可摄取的信息量,并让我们更好地了解数据。随着可用信息量的扩大,我们必须找到更有效的技术来分析数据,而VR可帮助我们做到这一点。

  大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。[5]

  从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[2]

  随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

  大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

  更多详细内容,尽在课课家教育,我们期待您的咨询!

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