Visualizing Big Data with augmented and virtual reality: challenges and research agenda

This paper provides a multi-disciplinary overview of the research issues and achievements in the field of Big Data and its visualization techniques and tools. The main aim is to summarize challenges in visualization methods for existing Big Data, as well as to offer novel solutions for issues related to the current state of Big Data Visualization. This paper provides a classification of existing data types, analytical methods, visualization techniques and tools, with a particular emphasis placed on surveying the evolution of visualization methodology over the past years. Based on the results, we reveal disadvantages of existing visualization methods. Despite the technological development of the modern world, human involvement (interaction), judgment and logical thinking are necessary while working with Big Data. Therefore, the role of human perceptional limitations involving large amounts of information is evaluated. Based on the results, a non-traditional approach is proposed: we discuss how the capabilities of Augmented Reality and Virtual Reality could be applied to the field of Big Data Visualization. We discuss the promising utility of Mixed Reality technology integration with applications in Big Data Visualization. Placing the most essential data in the central area of the human visual field in Mixed Reality would allow one to obtain the presented information in a short period of time without significant data losses due to human perceptual issues. Furthermore, we discuss the impacts of new technologies, such as Virtual Reality displays and Augmented Reality helmets on the Big Data visualization as well as to the classification of the main challenges of integrating the technology.publishedVersionPeer reviewe

Big Datan visualisoinnin kokemus virtuaalitodellisuudessa

Tutkielmassa pyrittiin selvittämään vastauksia siihen olisiko virtuaalitodellisuus soveltuva ympäristö Big Datan visualisoimiseen, eli tehostaisiko kokemuksellisempi ympäristö Big Dataksi luokiteltavien datajoukkojen ymmärtämistä. Tutkimuskysymykseen liittyen tutkielmassa haluttiin selvittää, miten käyttäjäkokemus tiedon visualisoinnista eroaa virtuaalitodellisuuden ja työasemaympäristön välillä ja miten käyttäjät kokevat tiedon visualisoinnin kokemuksen virtuaalitodellisuudessa. Vastausten selvittämiseksi tutkielma aloitettiin Big Datan käsitteen sekä aikaisempien virtuaalitodellisuuteen pohjautuneiden Big Datan visualisointijärjestelmien taustakartoituksella. Aikaisempien visualisointijärjestelmien raportoituja ominaisuuksia peilattiin Big Datan käsitettä vasten ja tehtiin havaintoja siitä, että aikaisemmat ratkaisut ovat huonosti täyttäneet Big Datan käsitteen mukaisia vaatimuksia ja eivät tarjonneet pohjaa tässä tutkielmassa toteutettavia visualisointeja varten. Tutkielman toteutusvaiheessa luotiin kolme visualisointikokonaisuutta, joista luotiin erilliset demot virtuaalitodellisuuteen sekä työasemaympäristöön. Visualisoinnin demot pyrittiin toteuttamaan Big Datan käsitteiden mukaisesti näitä kaikkia kuitenkaan saavuttamatta. Tutkielman rajallisilla resursseilla Big Datan asettamista haasteista suurimmaksi koettiin tarpeeksi laajan datamäärän hyödyntämisen sekä Big Datan määritteiden mukaiseen käyttöön soveltuvien tietokantojen löytämisen. Luotuja testijärjestelmiä varten luotiin testisuunnitelma, jonka mukaisesti suoritettiin 10 osallistujan käyttäjätestaus tiedon visualisoinnin kokemusten selvittämiseksi yhtäläisen virtuaalitodellisuustoteutuksen ja työasemaversion välillä. Käyttäjätutkimuksissa monet käyttäjät kokivat virtuaalitodellisuuden visualisoinnit kokonaisvaltaisempana kokemuksena ja ympäristö mahdollisti paremman keskittymisen visualisoinnin sisältöön. Osallistujat kuitenkin kokivat, että virtuaalitodellisuuden visualisointien tulisi olla luotuna virtuaalitodellisuuden tarjoamia mahdollisuuksia hyödyntäen, jotta erilaisen ympäristön hyödyntäminen koetaan merkityksellisenä. Tämän lisäksi virtuaalitodellisuudessa käytettyjen vuorovaikutustekniikoiden soveltuvuus sekä järjestelmän käytön sujuvuus korostuivat huomiota herättäneinä tekijöinä