بيانات كبيرة مقابل بيانات صغيرة: الفروق الرئيسية

الوقود الذي يدفع العديد من الشركات اليوم من جميع الأحجام هو البيانات، وهو المفتاح وراء التحولات القائمة على البيانات و استراتيجيات الذكاء الاصطناعي (AI). إنه ضروري تمامًا في بيئة الأعمال الحالية، وهو محور العديد من المحادثات على المستوى التنفيذي.

نظرًا لأن البيانات أساسية ومندمجة في عمليات الأعمال، فقد انقسمت الآن لتشمل العديد من الأنواع المختلفة، مما قد يجعلهم يبدون مخيفين للبعض. بينما سمع الكثيرون عن “البيانات الكبيرة”، قد لا يعرفون بالضبط ماذا يعني ذلك أو أن هناك أنواعًا أخرى من البيانات، مثل “البيانات الصغيرة”.

دعونا نبدأ بتعريف كل منهما:

• البيانات الصغيرة: تتضمن البيانات الصغيرة مجموعات بيانات صغيرة غالبًا ما تؤثر على القرارات في الوقت الحالي، مما يعني أنها عادة ما تكون صغيرة بما يكفي ليفهمها البشر من حيث الحجم والتنسيق. لا تملك البيانات الصغيرة نفس مستوى التأثير مثل البيانات الكبيرة فيما يتعلق بالشركة بشكل عام. بدلاً من ذلك، لها تأثير أكبر على القرارات القصيرة الأجل والقرارات الحالية.
• البيانات الكبيرة: أصبح مصطلح “البيانات الكبيرة” شائعًا جدًا خلال السنوات القليلة الماضية. إنه مجموعات كبيرة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة التي تعتبر معقدة جدًا لدرجة أن البشر لا يمكنهم معالجتها. يتم إنشاء ما يقرب من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم، مما أدى إلى ظهور البيانات الكبيرة. إنه يشير إلى الحجم الهائل من البيانات التي تنتج رقميًا، بما في ذلك بيانات الويب التي يتم إنشاؤها بواسطة البريد الإلكتروني والمواقع الإلكترونية ومواقع الشبكات الاجتماعية ومنصات البث وغيرها. كما يشير إلى مجموعات البيانات الكبيرة التي تعتبر معقدة جدًا بحيث لا يمكن معالجتها بواسطة طرق معالجة البيانات التقليدية، مما يعني أن تقنيات خوارزمية جديدة يجب استخدامها.

ثلاثة فئات للبيانات الكبيرة

غالبًا ما يُعرّف الخبراء البيانات الكبيرة باستخدام “ثلاثة فئات”، وهي الحجم والتنوع والسرعة. هذه الثلاثة فئات هي واحدة من الفروق الرئيسية بين البيانات الكبيرة والبيانات الصغيرة.

• الحجم: حجم البيانات هو مقدار البيانات المتاحة للمعالجة. تتطلب البيانات الكبيرة حجمًا كبيرًا من المعلومات، بينما لا تتطلب البيانات الصغيرة ذلك بنفس القدر. 
• التنوع: تنوع البيانات هو عدد أنواع البيانات. بينما كانت البيانات تُجمع في الماضي من مكان واحد وتُسلَّم بنفس التنسيق، مثل إكسل أو سي إس في، فهي الآن متاحة في العديد من الأشكال غير التقليدية مثل الفيديو والنص وبي دي إف ورسومات الشبكات الاجتماعية وأجهزة Wearable وغيرها. يتطلب هذا المستوى من التنوع المزيد من العمل والقدرة التحليلية لجعلها قابلة للإدارة. 
• السرعة: سرعة البيانات هي السرعة التي يتم فيها الحصول على المعلومات ومعالجتها. نظرًا لأن البيانات الكبيرة تتكون من كميات هائلة من المعلومات، غالبًا ما يتم تحليلها بشكل دوري. من ناحية أخرى، يمكن معالجة البيانات الصغيرة بسرعة أكبر، وهو السبب في أنها غالبًا ما تتضمن معلومات في الوقت الفعلي.

فوائد البيانات الصغيرة والبيانات الكبيرة

هناك العديد من الفوائد لاستخدام البيانات الصغيرة بدلاً من البيانات الكبيرة. أولاً، إنها موجودة في كل مكان. على سبيل المثال، تحتوي وسائل التواصل الاجتماعي على بيانات صغيرة عن المستخدمين، وتنتج الهواتف الذكية والأجهزة الكمبيوتر بيانات صغيرة كل مرة يتم فيها تسجيل الدخول إلى التطبيقات.

هذه بعض الفوائد الرئيسية الأخرى للبيانات الصغيرة:

• أسهل وأكثر فاعلية: البيانات الصغيرة أسهل للبشر في الفهم والمعالجة. إنها أكثر فاعلية في المدى القصير، مما يعني أنها يمكن أن تترجم إلى استخبارات أعمال على الفور.
• التصوير والفحص: البيانات الصغيرة أسهل في التصوير والفحص لأنها من المستحيل القيام بذلك يدوياً مع البيانات الكبيرة. 
• أقرب إلى المستخدم النهائي: أحد أفضل الطرق لفهم الأعمال هو التركيز على المستخدمين النهائيين، وsince البيانات الصغيرة أقرب إلى المستخدم النهائي وغالبًا ما تركز على تجربة الأفراد، يمكن أن تساعد في تحقيق ذلك. 
• أبسط: البيانات الصغيرة أبسط من البيانات الكبيرة، مما يجعلها أسهل للجميع في الفهم، من المساهمين إلى صناع القرار. يمكن لأي شخص تقريبًا فهم البيانات الصغيرة، وهو ما يساعد المنظمات التي تسعى إلى تزويد جميع موظفيها بقوة البيانات.

مع كل ذلك، من المهم أن ندرك أن البيانات الكبيرة هي أداة رائعة في الأعمال، وتحمل العديد من المزايا الخاصة بها على البيانات الصغيرة.

هذه بعض الفوائد الرئيسية للبيانات الكبيرة:

• رؤية العملاء الأفضل: مصادر البيانات الكبيرة تسلط الضوء على العملاء وتساعد الشركة الحديثة على فهمهم. 
• زيادة الذكاء السوقي: يمكن أن يؤدي استخدام البيانات الكبيرة أيضًا إلى فهم أعمق وأوسع للديناميات السوقية. بالإضافة إلى التحليل التنافسي، يمكن أن يساعد في تطوير المنتجات عن طريق تحديد الأولويات المختلفة للتفضيلات العملاء. 
• إدارة سلسلة التوريد: نظم البيانات الكبيرة تدمج البيانات حول اتجاهات العملاء لتمكين التحليلات التنبؤية، مما يساعد في الحفاظ على شبكة العرض والطلب والانتاج والتوزيع العام. 
• الابتكار القائم على البيانات: يمكن أن تؤدي أدوات وتكنولوجيا البيانات الكبيرة إلى تطوير منتجات وخدمات جديدة. حتى البيانات نفسها يمكن أن تصبح منتجًا بعد تنظيفه وتحضيره. 
• تحسين عمليات الأعمال: يمكن أن تحسن البيانات الكبيرة جميع أنواع الأنشطة التجارية عن طريق مساعدة تحسين عمليات الأعمال لتوليد وفورات في التكلفة وزيادة الإنتاجية وزيادة رضا العملاء. يمكن أن تحسن أيضًا العمليات المادية عن طريق الجمع بين البيانات الكبيرة وعلوم البيانات لتقديم جداول الصيانة التنبؤية، على سبيل المثال.

البيانات الكبيرة ليست دائمًا أفضل البيانات

هناك الكثير من الدعاية حول البيانات الكبيرة، ولكنها ليست دائمًا تفضيلية. بينما كانت البيانات الكبيرة أكثر شعبية من بين الاثنين، تصبح البيانات الصغيرة متزايدة الاعتراف بها مرة أخرى كلاعب مهم في هذا البيئة التجارية الجديدة. واحد من الأسباب الرئيسية التي قد لا تفضل البيانات الكبيرة على البيانات الصغيرة يتعلق بالأمان والتخزين.

الأمان أمر بالغ الأهمية عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات، ولكن البيانات الكبيرة يمكن أن تجعل ذلك تحديًا شديدًا لبعض المنظمات. مع نمو البيانات الكبيرة، يصبح من الصعب أيضًا تخزينها وإدارتها. قواعد البيانات التقليدية المستخدمة للبيانات الصغيرة ليست مصممة للبيانات الكبيرة. بسبب ذلك، تفضل قواعد بيانات البيانات الكبيرة الأداء والمرونة على الأمان.

مستقبل البيانات الصغيرة والبيانات الكبيرة

بينما ستظل البيانات الكبيرة شائعة بين الشركات من جميع الأنواع، من المحتمل أن تستمر البيانات الصغيرة في زيادة الأهمية والشعبية. واحد من الأسباب الرئيسية وراء ذلك هو أن البيانات الصغيرة تمكن الشركات الصغيرة من المشاركة في هذا العالم القائم على البيانات.

بعض التقنيات نفسها المستخدمة للبيانات الكبيرة سيتم تطبيقها على البيانات الصغيرة، مثل الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب، مما يمكن أن يؤدي إلى حلول ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً وأقل حاجة إلى البيانات.

على الرغم من أنه من الممكن تحليل البيانات الصغيرة بدون حواسيب، فإن أساليب التعلم الآلي والإحصائية تساعد على فهم أفضل للبيانات والتعرف على الأنماط التي لن تكون ممكنة إذا تم القيام بها يدوياً. يمكن أن توفر هذه الأنماط فهمًا أعمق للشركة وعملياتها، وعندما تُشتق من البيانات الصغيرة، يمكن أن تكون أكثر إطلاعًا من تحليلات البيانات الكبيرة، والتي يمكن أن تكون أحيانًا أكثر صعوبة في ترجمتها إلى إجراءات.

سواء قررت الشركة الاستفادة من قوة البيانات الصغيرة أو البيانات الكبيرة، فمن المؤكد أن أهمية البيانات ستزداد فقط. سنرى العديد من أنواع البيانات الجديدة في المستقبل، وجميع هذه الأنواع معًا تشكل عالمنا القائم على البيانات.