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Interview VR und Big Data im Zusammenspiel

| Autor/ Redakteur: Suzanne Borders / Marlene Mahlo

Im Interview spricht Suzanne Borders, CEO und Co-Founder von BadVR mit uns über die Verbindung von VR und Big Data zur Datenvisualisierung und welches Potenzial sich für die Wirtschaft ergibt.

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Suzanne Borders, CEO und Co-Founder BadVR
Suzanne Borders, CEO und Co-Founder BadVR
(Bild: BadVR)

Wie sind Sie zu VR gekommen?

Ich bin ausgebildete UX- und Produktdesignerin und interessiere mich schon seit meiner Kindheit für Virtual Reality. Die Idee, der herkömmlichen Datenvisualisierung in 2D weitere Dimensionen hinzuzufügen, kam mir während der Arbeit mit großen Datenmengen für die Immobilienbranche. Als die Hardware gut genug wurde, um diese Ideen auch praktisch umzusetzen, gründete ich 2018 mein eigenes Start-up für die immersive Darstellung von Big Data, BadVR.

VR und Big Data werden in der Regel nicht miteinander in Verbindung gebracht. Inwiefern eignet sich VR für die Visualisierung großer Datenmengen?

Für die erfolgreiche Kombination von VR und Big Data müssen wir bestehende Standards hinterfragen. Während sich Daten, ihr Umfang und der Umgang mit ihnen in den letzten Jahrhunderten gravierend verändert haben, ist die Art wie wir sie visualisieren weitestgehend gleichgeblieben. Es ist an der Zeit, die alt hergebrachten Kreis-, Linien- und Streudiagramme neu zu denken!

Immersive Technologien eignen sich sehr gut für die Veranschaulichung großer Datenmengen. Ihr räumlicher Charakter erlaubt die Darstellung von Daten in mehreren Größenordnungen. Zudem können in VR Anwendungskontexte modelliert werden. Daten werden so ganzheitlich erfahrbar, für Experten ebenso wie für Nutzer mit weniger Erfahrung in der Datenanalyse.

Welche Entdeckungen halten immersive VR-Umgebungen in Bezug auf Daten bereit?

Die Anwendung immersiver Technologie in den Bereichen Big Data und Data Analytics legt interessante Erkenntnisse in den Datensätzen offen, die mit Hilfe von 2D-Grafiken nicht sichtbar sind. Das "Rauschen", das wir heute oft in großen Datensätzen sehen, sind tatsächlich komplexe Trends und Muster, die erst in mehrdimensionaler Darstellung verständlich werden.

Die vielschichtige VR-Darstellung macht komplexe und nuancierte Zusammenhänge zwischen mehreren, großen Datensätzen erkenntlich. Mit gängigen Tools können wir Daten aufgrund der eingeschränkten Visualisierung immer nur in eine Richtung oder in begrenzter Menge untersuchen. VR erweitert diesen Rahmen. Die immersive Datenvisualisierung ermöglicht es, komplexe multi-dimensionale Datensätze zu visualisieren und Daten sowohl historisch als auch in Echtzeit zu betrachten. Das daraus gewonnene Wissen hilft dabei, schnellere und genauere Entscheidungen zu treffen, Zeit und Ressourcen zu sparen und ein tieferes Verständnis über die erhobenen Daten zu gewinnen. Es versetzt Unternehmen in die Lage, Produkte und Inhalte besser auf ihre Nutzer zuzuschneiden und Prozesse zu optimieren.

Ein weiterer Vorteil immersiver Technologien ist die Erweiterung des Zugangs zu großen Datenmengen. Wenn die Durchführung von High-Level-Datenanalysen nur noch ein Headset und keinen Abschluss in Datenwissenschaft mehr erfordert, wird eine viel größere Anzahl von Menschen in der Lage sein, diese Daten auch zu verstehen. Aktuell haben viele Datenanalytiker und Datenwissenschaftler einen vergleichbaren Background – sie sehen Daten in erster Linie durch ihr Objektiv. Aber was wäre, wenn auch fachfremde Personen Daten verstehen könnten? Als universelle Schnittstelle zu den Datensätzen der Welt öffnet VR den begrenzten Expertenkreis von Datenexperten.

Was sind die Hürden bei der Umsetzung? Gibt es bestimmte Voraussetzungen für eine erfolgreiche Umsetzung – zum Beispiel im Bereich Schnittstellentechnologien?

Die Entwicklung einer nutzbaren Schnittstelle für VR-Produkte ist eine wichtige Voraussetzung. Aktuell gibt es noch nicht viele Designer, die wissen, wie man intuitive immersive Daten-Interfaces entwirft und es gibt auch noch keine branchenspezifischen Best Practices. Einige sogenannte "immersive Produkte" sind einfach Flachbildschirme in einem mehrdimensionalen Raum. Solche Installationen nutzen den Wert der immersiven Technologie nicht optimal.

Auch das Produktdesign muss korrekt ausgeführt werden. Anwender sollten sich dafür eine Frage stellen: Bietet das immersive Produkt wirklich eine bessere Möglichkeit um einen bestimmten Workflow durchzuführen? Wenn die VR-Anwendung keinen signifikanten Mehrwert gegenüber bestehenden Werkzeugen bietet, reicht eine herkömmliche 2D-Darstellung aus. Unternehmen, die die neue Technologie erfolgreich einsetzen möchten, sind gefordert gutes Produktdesign sowie Forschung zu betreiben und zielführende Anwendungsfälle auszuloten.

Die wichtigsten Dinge, die bei der Betrachtung einer VR-Implementierung zu berücksichtigen sind demzufolge das Finden eines passenden Anwendungsfalles, die Entwicklung eines passenden Produkts und die Sicherstellung, dass dieses immersive Produkt über speziell entwickelte Schnittstellen verfügt.

Können Sie Anwendungsbeispiele im Bereich Internet of Things konkret erläutern, idealerweise aus dem Industrie-Bereich (z.B. Mikrozellen, Sensor Grids)?

Es gibt viele interessante Anwendungen in der Industrie. In der Telekommunikation beispielseweise hilft die Verwendung von AR bei der verbesserten Platzierung von Mikrozellen durch digitale Echtzeit-Signaldaten in der realen Arbeitsumgebung eines Technikers.

Dies gilt insbesondere für die Optimierung von Datensignalen in Innenräumen, die mit 5G viel komplizierter und schwieriger sein kann. Die Verwendung einer immersiven Technologie zur Anzeige dieser Daten in Echtzeit durch den Techniker vor Ort spart Ressourcen. Prädiktive Analyse hilft dem Techniker dabei, die prognostizierte Abdeckung durch punktgenaue Platzierung zu steigern. Die Möglichkeit, alle Netzwerkdaten in einer einzigen Ansicht zu sehen hilft dabei, komplexe Auswirkungen von Umweltfaktoren auf die 5G-Signalstärke zu verstehen und verkürzt die Zeit für die Planung, Umsetzung und Optimierung von Netzwerken.

Eine weitere Anwendungsmöglichkeit sind Sensorgitter. Viele Branchen sind auf eine Vielzahl von Sensoren angewiesen, um den Zustand und die Leistung einzelner Komponenten zu überwachen. Diese Sensoren produzieren eine enorme Datenmenge, die nur sehr umständlich zu visualisieren ist. Selbst 2D-Karten mit Sensor-Feeds sind aufgrund der langsamen Ladezeiten und des "Drill-Down-Effekts" nur schwer nutzbar – das heißt, je mehr Sie in eine Karte zoomen, desto mehr geht der Kontext verloren. Mit der immersiven Technologie können Anwender Sensorgitter in Echtzeit ganzheitlich und räumlich betrachten. So wird es möglich auf einen Sensor zu fokussieren, ohne größere Netzwerke aus den Augen zu verlieren. Die Möglichkeit, Daten auf Makro- und Mikroebene gleichzeitig zu betrachten, um den Zusammenhang zwischen dem Verhalten eines Sensors und dem Verhalten des gesamten Sensornetzes nachvollziehen zu können, ist einer der vielen Vorteile der AR/VR-Visualisierung.

Lässt sich Künstliche Intelligenz mit immersiver VR in Einklang bringen?

Absolut! Alle neuen Technologien ergänzen sich auf einzigartige und leistungsstarke Weise. Keine einzelne Technologie bietet eine vollständige und umfassende Lösung für jedes Unternehmen.

Künstliche Intelligenz ist bei der Sammlung und Analyse extrem großer Datenmengen bereits sehr hilfreich, es fehlt aber immer noch eine Menge wichtiger menschlicher Erfahrungen und Rationalität. Aktuell kann KI zum Beispiel noch keine wichtigen Geschäftsentscheidungen treffen. Die Technologie dient zwar als Leitfaden, aber letztendlich sind Menschen immer noch die primären Entscheidungsträger und brauchen eine Möglichkeit, die von der KI angebotenen Erkenntnisse zu überwachen und zu überprüfen.

Hier kommt die immersive Technologie ins Spiel. KI und Machine Learning brauchen menschliches Involvement, um brauchbare Erkenntnisse zu erzielen. Die immersive Datenvisualisierung kann den Prozess des Monitorings von AI-Modellen wesentlich schneller und effektiver machen. KI und ML können, wenn sie in einer immersiven Datenumgebung kombiniert werden, bei der menschlichen Erforschung von Daten im großen Maßstab helfen. Die erste Arbeit von BadVR für unsere Kunden ZestFinance war die VR-Visualisierung eines KI-Modells mit echtzeitfähigen Modelltreibern.

Wer nutzt immersive VR? Welche Branchen können damit Umsatz machen und welche neuen Geschäftsmodelle sind denkbar?

VR -Produkte werden nach standardisierten Geschäftsmodellen verkauft: Enterprise Lizenzen für Software oder Preise pro Einheit für Hardware. Immersive Technologie verändert nicht die Art und Weise, wie Produkte verkauft werden, sondern dahinterstehende Arbeitsabläufe und operative Kennzahlen, wie z.B. die Steigerung der Genauigkeit, Effizienz und die Verringerung des Ressourceneinsatzes. Immersive Technologien verändern die Art und Weise, wie Unternehmen und ihre Mitarbeiter mit ihrer Umgebung, ihren Tools und Informationen umgehen.

Auf der MediaTech Hub Conference stellen Sie Ihre Arbeit erstmals in Deutschland vor.

Was kann das Publikum von Ihnen lernen?

In meinem Vortrag auf der MediaTech Hub Conference in Potsdam am 19. November möchte ich mit Hilfe von VR eine neue Perspektive auf die Sicht von Daten vermitteln. Ich zeige die großen Potenziale ebenso wie die kreativen Herausforderungen bei Nutzung immersiver Datenvisualisierung auf. Das Publikum kann von mir lernen, Daten neu zu denken, zu interpretieren und sie für den eigenen Geschäftserfolg einzusetzen.

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