البيانات الضخمة مقابل البيانات الصغيرة: الاختلافات الرئيسية

البيانات هي مصدر الطاقة للعديد من الأعمال التجارية اليوم من جميع الأحجام ، وهي المفتاح وراء التحولات القائمة على البيانات واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي (AI). إنه ضروري للغاية في بيئة الأعمال اليوم ، وهو محور العديد من المحادثات عالية المستوى. 

نظرًا لأن البيانات أساسية جدًا ومتكاملة في العمليات التجارية ، فقد تشعبت وتضم الآن العديد من الأنواع المختلفة ، مما قد يجعلها تبدو مخيفة للبعض. على الرغم من أن العديد من الأشخاص قد سمعوا عن "البيانات الضخمة" ، فقد لا يعرفون بالضبط ما تستلزمه أو أن هناك أنواعًا أخرى من البيانات ، مثل "البيانات الصغيرة". 

لنبدأ أولاً بتحديد الاثنين: 

• البيانات الصغيرة: تتضمن البيانات الصغيرة مجموعات بيانات صغيرة غالبًا ما تؤثر على القرارات في الوقت الحاضر ، مما يعني أنها عادة ما تكون صغيرة بما يكفي لفهم البشر من حيث الحجم والشكل. لا تتمتع البيانات الصغيرة بنفس مستوى التأثير مثل البيانات الضخمة عندما يتعلق الأمر بالنشاط التجاري بشكل عام. بدلاً من ذلك ، يكون لها تأثير أكبر على القرارات قصيرة المدى والحالية.
  
• البيانات الكبيرة: أصبح مصطلح "البيانات الضخمة" شائعًا للغاية خلال السنوات القليلة الماضية. إنها مجموعات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة والتي تكون معقدة للغاية بحيث يتعذر على البشر معالجتها. يتم إنشاء ما يقرب من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا، مما أدى إلى ظهور البيانات الضخمة. ويشير إلى الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنتاجها رقميًا، بما في ذلك بيانات الويب التي يتم إنشاؤها بواسطة رسائل البريد الإلكتروني ومواقع الويب ومواقع الشبكات الاجتماعية ومنصات البث والمزيد. تشير البيانات الضخمة أيضًا إلى مجموعات البيانات الكبيرة التي تكون معقدة جدًا بحيث لا يمكن معالجتها بطرق معالجة البيانات التقليدية، مما يعني أنه يجب استخدام تقنيات خوارزمية جديدة. 

The Three V's of Big Data

غالبًا ما يتم تعريف البيانات الضخمة من قبل الخبراء باستخدام "الثلاثة V" ​​، وهي الحجم والتنوع والسرعة. تعد هذه القيم الثلاثة أحد الاختلافات الرئيسية بين البيانات الضخمة والبيانات الصغيرة. 

• حجم: حجم البيانات هو مقدار البيانات المتاحة للمعالجة. تتطلب البيانات الضخمة حجمًا كبيرًا من المعلومات ، بينما لا تتطلب البيانات الصغيرة نفس القدر. 
• تشكيلة: تنوع البيانات هو عدد أنواع البيانات. بينما تم جمع البيانات ذات مرة من مكان واحد وتسليمها بتنسيق واحد ، مثل Excel أو csv ، إلا أنها متوفرة الآن في العديد من الأشكال غير التقليدية مثل الفيديو والنص وملفات pdf ورسومات الوسائط الاجتماعية والأجهزة القابلة للارتداء والمزيد. يتطلب هذا المستوى من التنوع مزيدًا من العمل والقوة التحليلية لجعله قابلاً للإدارة. 
• ● السرعة: سرعة البيانات هي السرعة التي يتم بها الحصول على المعلومات ومعالجتها. نظرًا لأن البيانات الضخمة تتكون من أجزاء ضخمة من المعلومات ، فعادة ما يتم تحليلها بشكل دوري. من ناحية أخرى ، يمكن معالجة البيانات الصغيرة بشكل أسرع ، ولهذا السبب غالبًا ما تتضمن معلومات في الوقت الفعلي. 

فوائد البيانات الصغيرة والكبيرة

هناك العديد من الفوائد لاستخدام البيانات الصغيرة بدلاً من البيانات الكبيرة. بادئ ذي بدء ، إنه في كل مكان تنظر إليه. على سبيل المثال ، تمتلئ الوسائط الاجتماعية ببيانات صغيرة حول المستخدمين ، وتقوم الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر بإنشاء بيانات صغيرة في كل مرة يقومون فيها بتسجيل الدخول إلى التطبيقات. 

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية الأخرى للبيانات الصغيرة: 

• أسهل وأكثر قابلية للتنفيذ: البيانات الصغيرة أسهل للفهم والمعالجة على البشر. إنه أكثر قابلية للتنفيذ على المدى القصير ، مما يعني أنه يمكن ترجمته إلى ذكاء الأعمال على الفور.
  
• التصور والتفتيش: البيانات الصغيرة أسهل بكثير في التصور والفحص لأنه من المستحيل القيام بذلك يدويًا باستخدام البيانات الضخمة. 
• أقرب إلى المستخدم النهائي: تتمثل إحدى أفضل الطرق لفهم العمل التجاري في التركيز على المستخدمين النهائيين ، وبما أن البيانات الصغيرة أقرب إلى المستخدم النهائي وغالبًا ما تركز على تجربة الأفراد ، فيمكن أن تساعد في تحقيق ذلك. 
• أبسط: البيانات الصغيرة أبسط من البيانات الضخمة ، مما يسهل على الجميع فهمها ، من أصحاب المصلحة إلى صانعي القرار. يمكن لأي شخص تقريبًا فهم البيانات الصغيرة ، وهو أمر مفيد للمؤسسات التي تتطلع إلى تزويد جميع موظفيها بقوة تعتمد على البيانات. 

مع كل ذلك ، لا يزال من المهم إدراك أن البيانات الضخمة هي أداة رائعة في مجال الأعمال ، ولها العديد من مزاياها الخاصة على البيانات الصغيرة. 

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية للبيانات الضخمة: 

• رؤية أفضل للعملاء: تسلط مصادر البيانات الضخمة الضوء على العملاء وتساعد الأعمال الحديثة على فهمهم. 
• زيادة ذكاء السوق: يمكن أن يؤدي استخدام البيانات الضخمة أيضًا إلى فهم أعمق وأوسع لديناميكية السوق. إلى جانب التحليل التنافسي ، يمكنه أيضًا المساعدة في تطوير المنتج من خلال تحديد أولويات تفضيلات العملاء المختلفة. 
• إدارة الأمدادات: تدمج أنظمة البيانات الضخمة البيانات حول اتجاهات العملاء لتمكين التحليلات التنبؤية ، مما يساعد على الحفاظ على الشبكة العالمية للطلب والإنتاج والتوزيع تعمل بشكل جيد. 
• الابتكار القائم على البيانات: يمكن أن تؤدي أدوات وتقنيات البيانات الضخمة إلى تطوير منتجات وخدمات جديدة. حتى البيانات نفسها يمكن أن تصبح منتجًا بعد تنظيفها وإعدادها. 
• تحسين العمليات التجارية: يمكن للبيانات الضخمة تحسين جميع أنواع الأنشطة التجارية من خلال المساعدة في تحسين العمليات التجارية لتوفير التكاليف وزيادة الإنتاجية وزيادة رضا العملاء. يمكنه أيضًا تحسين العمليات المادية من خلال الجمع بين البيانات الضخمة وعلوم البيانات لإبلاغ جداول الصيانة التنبؤية ، على سبيل المثال. 

البيانات الضخمة ليست دائمًا بيانات أفضل

هناك الكثير من الضجيج حول البيانات الضخمة ، ولكن ليس دائمًا هو الأفضل. في حين أن البيانات الضخمة كانت الأكثر شيوعًا بين الاثنين ، إلا أن البيانات الصغيرة أصبحت معروفة بشكل متزايد مرة أخرى كلاعب مهم في بيئة الأعمال الجديدة هذه. أحد الأسباب الرئيسية لعدم تفضيل البيانات الضخمة على البيانات الصغيرة يتعلق بالأمان والتخزين.

يعد الأمان أمرًا بالغ الأهمية عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، ولكن البيانات الضخمة يمكن أن تجعل هذا الأمر صعبًا للغاية بالنسبة لبعض المؤسسات. مع نمو البيانات الضخمة ، يصبح من الصعب أيضًا تخزينها وإدارتها. قواعد البيانات التقليدية المستخدمة للبيانات الصغيرة ليست مصممة للبيانات الضخمة. لهذا السبب ، تفضل قواعد البيانات الضخمة الأداء والمرونة على الأمان.

مستقبل البيانات الصغيرة والكبيرة

بينما ستستمر البيانات الضخمة في الانتشار بين الشركات من جميع الأنواع ، فمن المرجح أن تستمر البيانات الصغيرة في الزيادة من حيث الأهمية والشعبية. أحد الأسباب الرئيسية وراء ذلك هو أن البيانات الصغيرة تمكّن الشركات الصغيرة من المشاركة في هذا العالم القائم على البيانات. 

وسيستمر تطبيق بعض التقنيات نفسها المستخدمة للبيانات الضخمة على البيانات الصغيرة، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والتي يمكن أن تؤدي إلى حلول ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً ولكن أقل استهلاكًا للبيانات. 

على الرغم من أنه من الممكن تحليل البيانات الصغيرة بدون أجهزة كمبيوتر ، فإن التعلم الآلي والأساليب الإحصائية تساعد في فهم البيانات بشكل أفضل وتحديد الأنماط التي قد تكون مستحيلة إذا تم إجراؤها يدويًا. يمكن أن توفر هذه الأنماط بعد ذلك فهمًا أعمق للأعمال التجارية وعملائها ، وعندما تكون مستمدة من البيانات الصغيرة ، يمكن أن تكون غالبًا أكثر إفادة من تحليلات البيانات الضخمة ، والتي يصعب أحيانًا ترجمتها إلى إجراءات. 

سواء قررت الشركة الاستفادة من قوة البيانات الصغيرة أو البيانات الضخمة ، فمن المؤكد أن أهمية البيانات ستستمر في الازدياد. سنرى العديد من الأنواع الجديدة من البيانات في المستقبل ، وتشكل كل هذه الأنواع معًا عالمنا المستند إلى البيانات.