¿Será la Visualización la nueva y gran V de Big Data?

En las aplicaciones de Big Data resulta difícil llevar a cabo la Visualización de Datos (Data Visualization) debido al gran tamaño “Volumen”, la diversidad “Variedad” y la alta dimensión “Velocidad” de los datos. Es por ello, que en la mayor parte de las actuales herramientas de visualización de Big Data se presentan resultados no tan notables en cuanto a escalabilidad, funcionalidad y tiempo de respuesta. Asimismo, la incertidumbre de los datos “Veracidad” puede resultar en un gran desafío para la visualización efectiva durante el proceso de análisis visual. Por ellos nos preguntamos, ¿Será la Visualización la nueva y gran V de Big Data?.

El efecto de superioridad de imagen (picture superiority effect) se refiere al fenómeno en el que las imágenes son más propensas a ser recordadas que las palabras. Se basa en la idea de que “la memoria humana es extremadamente sensible a la modalidad simbólica de presentación de información de eventos”, agregó John Yuille en su libro Imagery, Memory and Cognition.

La perceptiva e interactiva escalabilidad como retos de visualización de Big Data 

  • La visualización de cada punto de datos puede dar lugar a un exceso de trazado y puede desbordar las capacidades perceptivas y cognitivas de los usuarios.
  • La reducción de los datos a través de muestreo o de filtrado puede eludir estructuras o valores atípicos interesantes.
  • La consulta de Big Data puede dar lugar a una alta latencia, lo que alteraría la interacción con fluidez.

La analítica de Big Data y la Visualización deben integrarse a la perfección para que funcionen mejor en aplicaciones de Big Data. 

Con tantos volúmenes de datos (Big Data), puede ser fácil perder la perspectiva del valor de los datos y no es que los grandes datos han emergido en los últimos dos años (aunque el 90% de los datos en el mundo fueron creados en tan sólo los últimos dos años). De hecho, grandes volúmenes de datos han existido durante el tiempo en que las estadísticas, los modelos matemáticos y el análisis de series de tiempo han sido las áreas de la matemática aplicada. Lo que ha cambiado es nuestra capacidad colectiva para acceder a esos datos: aunque los principios subyacentes para la representación de los datos han cambiado poco, las exigencias físicas que existen en torno a Big Data -almacenamiento de datos y la infraestructura necesaria para apoyar el almacenamiento, entrega y gestión de cantidades masivas de datos- se han vuelto mucho más asequible y accesible.

Incluso con los increíbles aumentos exponenciales que vemos en la potencia de cálculo año a año, nuestra necesidad de consumir datos es muy superior a nuestra capacidad de procesarla (proceso cognitivo). En este sentido, la visualización ya desempeña un papel crucial en la ciencia de datos, ayudando a los científicos de datos a dar sentido a la estructura y patrones subyacentes que pueden llevarse a cabo dentro de los datos, incluso antes de que comience cualquier cálculo serio.

Aunque hay quienes sostienen que hay tal vez incluso Seis V’s en el mundo de Big Data. Hay una “V” que aún no ha recibido mucha atención: la V de “Visualización”. 

Aquí te presentaremos tres razones por las que la “Visualización” puede llegar a ser la más grande “V” de Big Data:

  1. La visualización será clave para hacer de Big Data unaparte integral en la toma de decisiones de ahora en adelante, al emerger como el valor real detrás de los datos. La visualización es fundamental en el tipo de escenarios donde se requiere de acciones concretas que implican la presencia de datos en el momento y lugar adecuado para actuar, ya que es la única manera de hacer accesible la ingente cantidad de datos. A medida que evolucionan las empresas e incluyan cantidades cada vez mayores de datos en su toma de decisiones, Big Data y Data Visualization serán aún más importante.
  1. La visualización será laúnica manera de hacer accesible a una gran audiencia los grandes volúmenes de datos (Big Data). Los datos ganan verdadero valor cuando se utilizan para influir y obligar a una gran audiencia a tomar acción. Contar una historia a través de los datos es una nueva forma de arte emergente que muestra que los datos no se tratan sólo de valores escalares y análisis multivariado, sino de transformar lo que es intrínsecamente contrario a la intuición en una narrativa en la que otros puedan relacionarse. Sin visualización, los datos son sólo un relato de los hechos, pero con ella, los datos tienen la capacidad de inspirar y transformar la forma de ver el mundo que les rodea.
  1. La visualización será esencial parahacer del análisis de Big Data un activo de más alto valor. Incluso en la ciencia de datos tradicionales, la exploración visual es una de las primeras cosas que un científico de datos hace para tratar de entender lo que está tratando de buscar: ¿Qué dicen los datos?. Por tanto, eso no va a cambiar probablemente cuando los conjuntos de datos se hagan cada vez más grandes y complejos. La visualización de datos ayudará a los científicos a comprender qué técnicas podrían ser mejor utilizadas para descubrir ideas o patrones ocultos y les ayudará a entender los resultados de la aplicación de estas técnicas, guiando así el proceso de análisis para la obtención de los resultados deseados.

Visualización 3D

Las visualizaciones 3D (dinámicas o interactivas) a menudo conducen al descubrimiento de patrones y hacen un mejor trabajo que las herramientas de datos estáticos. Las visualizaciones interactivas pueden ayudar a sacar un mayor valor a Big Data.

Cuando analizamos los datos en el formato típico 2D (estático), por lo general compuesto por números que aparecen en una hoja de cálculo o agrupados en un gráfico circular, hay un límite a la cantidad de información que realmente se puede presentar y utilizar para la planificación, la toma de decisiones, la gestión de los clientes, etc. Visualizaciones 3D pueden proporcionar automáticamente la penetración hacia ese espacio, donde hay toda una capa de detalle ignorada hasta ahora y no presentada. Los datos físicamente visualizados ayudan los procesos cognitivos humanos y nos permiten ver lo que de otro modo no podría ser visto en la revisión de las representaciones más tradicionales.

La visualización de datos 3D demuestra como presentar los datos, los transforma en un paisaje que se puede explorar con sus ojos. La visualización 3D o interactiva abre la puerta para que aun más valor sea descubierto a partir de los datos.

La extensión de algunas de las convencionales formas de visualización se acerca a la manipulación de Big Data, pero están muy lejos de ser suficiente en funcionalidad. Nuevos métodos y herramientas de visualización de Big Data deben ser desarrollados para diferentes aplicaciones como la realidad virtual de inmersión (VR) un método nuevo y poderoso en el manejo de alta dimensionalidad y la abstracción que además, facilitará la visualización de Big Data en gran medida.

Fuente: Nubia Márquez, Tuatara Tech

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