Von großen Datenmengen zu effektiven Entscheidungen

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Graphische Entscheidungsunterstützung:
Von großen Datenmengen zu effektiven
Entscheidungen
Dr. Jörn Kohlhammer
Fraunhofer IGD
12. September 2007
10. Seminar GIS & Internet, UniBW München
Überblick
„
Vorstellung Fraunhofer IGD
„
Entscheidungsorientierte Visualisierung
„
Visuelle Analyse
(c) September 2007, Dr. Jörn Kohlhammer, Fraunhofer IGD - 10. Seminar GIS & Internet
2
Fraunhofer IGD in Darmstadt
80 Einrichtungen
an 40 Standorten
145 Mitarbeiter
210 Externe
ca. €16,5 Mio. Budget
12.500 Mitarbeiter
ca. €1 Mrd. Budget
INI-GraphicsNet
(c) September 2007, Dr. Jörn Kohlhammer, Fraunhofer IGD - 10. Seminar GIS & Internet
3
IGD in Darmstadt und Rostock
„
IGD-Darmstadt
„
IGD-Rostock
…
Interaktive Multimedia Appliances
…
Multimediale Kommunikation
…
Industrielle Anwendungen
…
Visualization and Interaction Techniques
…
Echtzeitlösungen für Simulation und
Visual Analytics
…
Mobile Multimedia Technologien
…
Entertainment Technologien
…
Virtuelle und Erweiterte Realität
…
Graphische Informationssysteme
…
e-Learning und Knowledge Management
…
Cognitive Computing & Medizinische
Bildverarbeitung
…
Sicherheitstechnologie für Graphik und
Kommunikationssysteme
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4
Abt. Simulation and Visual Analytics
„
Visualisierung für Simulationsumgebungen
„
Virtual Prototyping für die
Textilindustrie
„
Informationsvisualisierung und
Visual Analytics
„
Mobile Visualisierungslösungen
Fokus: Echtzeitlösungen
(c) September 2007, Dr. Jörn Kohlhammer, Fraunhofer IGD - 10. Seminar GIS & Internet
5
Überblick
„
Vorstellung Fraunhofer IGD
„
Entscheidungsorientierte Visualisierung
„
Visuelle Analyse
(c) September 2007, Dr. Jörn Kohlhammer, Fraunhofer IGD - 10. Seminar GIS & Internet
6
Entscheidungsorientierte Visualisierung
„
Information Overload in vielen Bereichen
„
Isolierung der wichtigen Information entscheidend,
insbesondere in
…
informationsintensiven Anwendungen
…
zeitkritischen Anwendungen
Probleme aktueller Ansätze
„
…
Geringe Skalierbarkeit
…
Fehlende Semantik
Ziel: Effiziente, benutzerorientierte
Informationsvisualisierung
„
7
(c) September 2007, Dr. Jörn Kohlhammer, Fraunhofer IGD - 10. Seminar GIS & Internet
Situationsbewusstsein
Feedback
State of the
Environment
Task/System
Factors
Situation Awareness
Level
3
Projection of Future Status
2
Comprehension of Current Situation
1
Perception of Elements In Current Situation
Decision
Adapt. von
Endsley, 2000
Individual
Factors
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Beispiel:
Fluglotsen
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Human-Centered Computing
„
Symbiotische Arbeitsteilung von Mensch und System
…
Mensch:
Kreativität, Auflösen von Widersprüchlichkeiten,
Strategien, Prinzipien, u.a.
…
System:
Genauigkeit ohne Ermüdung, Datenspeicherung,
zuverlässige, deterministische Verarbeitung, u.a.
„
Ziel: Erhöhung der Effizienz des Gesamtsystems
„
Erweiterung der menschlichen Wahrnehmungsfähigkeiten durch Informationsvisualisierung
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Visual Analytics – benutzerorientiert
Maschine / System
Mensch
Kognitionswissenschaften
Statistische Analysen
Wissenschaftl. Visualisierung
„Das Beste aus zwei Welten“
Data Mining
Komprimieren & Filtern
Informations-visualisierung
Visuelle
Wahrnehmung
„Visuelle
Intelligenz“
Design
Entscheidungslehre
Graphik und Rendering
Erwartungen
des Benutzers
Mensch-MaschineSchnittstelle
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10
Herausforderung: Skalierbarkeit
Skalierbarkeit in Bezug auf
…
…
…
…
…
…
…
Menge von Daten und Dimensionalität
Anzahl der Datenquellen und Heterogenität
Datenqualität und Datenauflösung
Dynamik und Neuheit
Datenrepräsentierung und visuelle Auflösung
Benutzerschnittstelle und Interaktion
Darstellungsgeräte
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Entscheidungsorientierte Visualisierung
Representation of
Tasks and User Roles
Human-Centered
Computing
Perception of
Information Displays
DecisionCentered
Visualization
(DCV)
Information
Knowledge
Representation
Visualization
Semantics for Visualization
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Entscheidungsorientierte Visualisierung
„
Visualisierung in Bezug auf
aktuelle Situation, Aufgabe
und Benutzerrolle
„
Benutzerorientierte
Unterstützung des Situationsbewusstseins
„
Informationintensive und
zeitkritische Anwendungen
in verschiedenen Wissensdomänen
13
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Beispiel: Notfallmanagement
„
Krankenhaus 12
…
…
Verf ügbarkeit
Posit ion
12
7
„
Krankenw agen
…
…
…
„
Verf ügbarkeit
Posit ion
Ziel
5
0
Casualties 40
Fatalities 56
Einsat zort
…
…
…
Posit ion
Verlet zt e
Opf er
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3
27
34
14
Adaptive Informationsverteilung
Decision Focus
Mission Manager
Domain
Ontology
Presentation
Requirement
Situation Manager
Desktop PC
PDA
Data Access
Domain
Database
12
7
Data Hub
Network Access
5
3
0
(ε 2,α1,δ1)
E2
(ε2,α2,δ2)
Internet/LAN
(ε2,α3,δ3)
E3
R 1 2 ,2
27
34
(Hospital,
Map)
(ε 3,α1,δ1)
(ε1,α2,δ2)
(ε1,α1,δ1)
Position
R 2 2 ,3
E1
Available
Casualties 40
Fatalities 56
(ε3,α2,δ2)
(Ambulance,
Map)
Destination
(Accident Site,
Text)
E1
R12 ,2
(ε 1,α 2,δ2)
Available
Capacity
(ε1,α 1,δ1)
E2
(ε2 ,α1,δ1)
(ε2 ,α2 ,δ2 )
(ε 2,α3 ,δ3 )
R 2 2 ,3
Casualties
E3
(ε3 ,α 1,δ1)
Position
(ε3,α2,δ2 )
Fatalities
(Accident Site,
Map)
Position
Konsole
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TRAVO – Mobile High-End Visualisierung
Echtzeit–3D–Datenübertragung
Echtzeit–2D–Image–Datenübertragung
Dynamischer
Server
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HEyeWall® - Large-Display Technology
6000 x 3000 Pixel (18 megapixel) on 4,8 x 2,4 meters
48 projectors (9x resolution of large area projections)
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Überblick
„
Vorstellung Fraunhofer IGD
„
Entscheidungsorientierte Visualisierung
„
Visuelle Analyse
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Visual Analytics
„
Neues Thema mit zunehmender Bedeutung
in verschiedensten Bereichen
„
Immer schneller wachsende Masse
komplexer Informationen
…
…
…
…
„
Bio-Technologien
Markt- und Finanzanalysen
Data Warehouses
Sicherheit
Informationsmassen nicht nur
Overload, sondern Chance!
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Visual Analytics
…
Datensammlung und -analyse haben zunehmende
Bedeutung in verschiedensten Unternehmensbereichen
…
Immer schneller wachsende Masse
komplexer Daten
…
Informationsmassen nicht nur
Overload, sondern Chance!
…
Der passive Betrachter
wird zum aktiven Benutzer
…
Intelligente Systeme
zur Nutzung
der Daten
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???
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Visual Analytics – ein neuer Ansatz
…
Kombination aus Informationsvisualisierung,
Statistik, Data Mining, Business Intelligence und
anderen Gebieten
…
Grundidee: Interaktive
Präsentation der Daten
in visueller Form
Wahrnehmungstheorie
Interaktivität
Benutzerfreundlichkeit
Informationsvisualisierung
Visual
Analytics
Wissensmanagement
Data Mining
Statistik
Datenbankmanagement
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Was ist das Neue?
Was gibt es schon?
…
…
Automatisches Knowledge Discovery & Data Mining
Interaktive visuelle Daten-Exploration
Was brauchen wir?
…
Enge Integration visueller und automatischer Datenanalysemethoden
mit Datenbanktechnologien für skalierbare interaktive Entscheidungsunterstützung
Visuelle Daten-Exploration
Visualisierung
Daten
Wissen
Modelle
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Data Mining
Feedback Loop
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Visual Analytics – ein neuer Ansatz
Maschine / System
Mensch
Kognitionswissenschaften
Statistische Analysen
Wissenschaftl. Visualisierung
„Das Beste aus zwei Welten“
Data Mining
Informations-visualisierung
Komprimieren & Filtern
Visuelle
Wahrnehmung
„Visuelle
Intelligenz“
Design
Entscheidungslehre
Graphik und Rendering
Erwartungen
des Benutzers
Mensch-MaschineSchnittstelle
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(c) September 2007, Dr. Jörn Kohlhammer, Fraunhofer IGD - 10. Seminar GIS & Internet
Visual Analytics – von Daten zu Taten
„
Ziel: Verkürzung des Weges von Daten zur Entscheidung
Daten
Interaktive
Information / Erkenntnis
Entscheidung
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Handlung
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Visual Analytics – Neue Ansätze
…
Visualisierung großer Datenmengen
…
Integration von weiteren Dimensionen
Œ
Raum
Œ
Zeit
…
Darstellung fehlender, unsicherer oder
inkonsistenter Daten
…
Integration von Datenanalyse
und -darstellung
KVMap
Œ
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KVMap – Analysis of complex data
…
Multivariate Data analysis
Œ
Visualisation of correlations
between variables
Œ
Overview of all entries in
a large data set
…
Visual deduction of rules by
identifying patterns
…
Combination of
Œ
Statistical analysis (computer)
Œ
Pattern recognition (human)
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Visual Analytics - Datenintegration
…
…
Erschließung neuer Datenquellen
Œ
Datenintegration und -bereinigung
Œ
Verbreiterung der Datengrundlage
Œ
Erstellung neuer bzw. Verbesserung alter
Analysemodelle
Neue Daten in unterschiedlichen Formaten
und Medien
Œ
Texte, numerische Daten, Bilder, Videos
Œ
Verknüpfung verschiedener Datentypen
und -quellen
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Beispiel: Visual Analytics im Debriefing
„
Kopplung abstrakter und physikalischer Daten mit verschiedenen
interaktiven Visualisierungstechniken
12
12
7
7
3
5
5
0
3
0
27
27
(c) September 2007, Dr. Jörn Kohlhammer, Fraunhofer IGD - 10. Seminar GIS & Internet
Casualties 40
Casualties56 40
Fatalities
Fatalities 56
34
34
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Beispiel: Visual Analytics und Simulation
„
Virtueller „Test“
…
…
…
Physikalische Modelle
ΠGIS-Daten
Œ Pläne
Nicht-Physikalische Modelle
Katastropheneinsatzpläne
Exit
Skizze der Visualisierung des
Fluchtverhaltens von
Personengruppen
Visualisierung CFD-basierter Simulationsdaten eines
Tunnelbrandes
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Beispiel: Visuelle Entscheidungsfindung über
Nutzung von WMS
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Echtzeitlösungen für Simulation und Visual Analytics
Dr. Jörn Kohlhammer
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung
Fraunhoferstraße 5
64283 Darmstadt
Deutschland
Tel.: +49 (6151) 155 – 646
Fax.: +49 (6151) 155 – 139
Email: [email protected]
http://www.igd.fraunhofer.de
(c) September 2007, Dr. Jörn Kohlhammer, Fraunhofer IGD - 10. Seminar GIS & Internet
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