Schlagwort: Augmented Reality

„Oh Man, this is happening!“

Virtual Reality Analytics verwandelt Verhaltensdaten in Business Value
„Oh Man, this is happening!“ Dies sind die Worte des Sam Flynn im 2010 erschienenen Kinofilm Tron Legacy. Hauptdarsteller Sam Flynn taucht in die virtuelle Welt des Grid ein und wird gleich zu Beginn seiner Reise verhaftet.
Dieses Erstaunen darüber, was gerade passiert, erleben wir heute in Bezug auf Virtual und Augmented Reality Analytics (VR und AR). Die Entwicklungen eröffnen Quartal für Quartal neue Möglichkeiten, auch für den Einsatz im Business. Doch was ist heute bereits praktisch anwendbarer Stand der Technik?

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VR und AR: Nur Spielerei oder auch für das Business geeignet?

Virtual und Augmented Reality im Enterprise Einsatz
Das Jahr 2016 hat die Basis für Virtual und Augmented Reality mit diversen Produktstarts deutlich verbreitert. Immer mehr Unternehmen evaluieren diese immersiven Technologien. Erste Praxisbeispiele geschäftlicher Ansätze zeigen, welch wichtige Rolle immersive Technologien im Rahmen der digitalen Transformation spielen können. Es zeichnen sich die ersten Architektur-Bausteine und Best Practices für die Integration von Virtual- und Augmented Reality-Komponenten in die Enterprise Systemlandschaft ab.
Dabei stellen sich manche altbekannten, aber auch viele neue Fragen. Wie kann ich VR und AR in meine Business Strategie integrieren? Wo ergeben sich Produktivitäts-Steigerungen? Wie kann ich Nutzerverhalten mit VR/AR Analytics beleuchten, um die Experiences zu verbessern, aber auch, um mehr über meine Nutzer zu lernen? Welche Werkzeuge helfen mir bei der Integration von VR- und AR-Komponenten in meine Enterprise-Systeme und was ist wichtig, um die neuen Systemanteile administrativ und kostenseitig zu beherrschen?

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Was bedeuten VR und AR für Customer Data Integration?

Durch die neuen, immersiven Computing Wellen – allen voran Virtual und Augmented Reality – ändern sich die Rahmenbedingungen auch für Customer Data Integration. Es fallen mehr und vor allem heterogenere Daten an. Für eine gelungene Kundendaten-Integration wird daher das Management dieser gigantischen Datenmengen und die semantische Interpretation derer immer wichtiger.

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