Velká data vs. malá data: klíčové rozdíly

Palivem, které pohání mnoho dnešních firem všech velikostí, jsou data, která jsou klíčem za datovými transformacemi a strategiemi umělé inteligence (AI). Je absolutně nezbytné v dnešním obchodním prostředí a je předmětem mnoha vrcholných rozhovorů.

Protože data jsou tak zásadní a integrovaná do obchodních procesů, rozvětvila se a nyní zahrnuje mnoho různých typů, což může být pro někoho znepokojivé. Zatímco mnoho lidí slyšelo o „velkých datech“, nemusí vědět přesně, co to znamená, nebo že existují i jiné typy dat, jako jsou „malá data“.

Začneme tím, že definujeme obě:

• Malá data: Malá data zahrnují malé datové sady, které často ovlivňují rozhodnutí v současnosti, což znamená, že jsou obvykle dostatečně malé pro to, aby je lidé mohli pochopit z hlediska objemu a formátu. Malá data nemají stejný dopad jako velká data, pokud jde o celkovou firmu. Místo toho mají větší dopad na krátkodobá a aktuální rozhodnutí.
  
• Velká data: Termín „velká data“ se stal velmi populárním v posledních letech. Jde o velké kolekce strukturovaných a nestrukturovaných dat, která jsou příliš komplexní pro lidskou zpracování. Přibližně 2,5 kvintilionu bajtů dat je vytvořeno každý den, což vedlo k vzestupu velkých dat. Odkazuje na obrovské objemy dat vyprodukovaných digitálně, včetně webových dat generovaných e-maily, webovými stránkami, sociálními sítěmi, streamovacími platformami a dalšími. Velká data také odkazují na velké datové sady, které jsou příliš komplexní pro konvenční metody zpracování dat, což znamená, že je nutné použít nové algoritmické techniky.

Tři V velkých dat

Velká data jsou často definována odborníky pomocí „tří V“, které jsou objem, varieta a rychlost. Tyto tři V jsou jedním z hlavních rozdílů mezi velkými daty a malými daty.

• Objem: Objem dat je množství dat dostupných pro zpracování. Velká data vyžadují velké množství informací, zatímco malá data nikoli v takové míře. 
• Varieta: Varieta dat je počet typů dat. Zatímco data byla dříve sbírána z jednoho místa a doručována v jednom formátu, jako excel nebo csv, jsou nyní dostupná v mnoha netradičních formátech, jako video, text, pdf, sociální grafika, nositelná zařízení a další. Tato úroveň variety vyžaduje více práce a analytické síly, aby se stala zpracovatelnou. 
• Rychlost: Rychlost dat je rychlost, s jakou je informace získávána a zpracovávána. Protože velká data sestávají z obrovských částí informací, jsou obvykle analyzována periodicky. Na druhé straně jsou malá data schopna být zpracována mnohem rychleji, což je důvod, proč často zahrnují informace v reálném čase.

Výhody malých a velkých dat

Existuje mnoho výhod použití malých dat místo velkých dat. Začněme tím, že jsou všude kolem nás. Například sociální sítě jsou plné malých dat o uživatelích a smartphony a počítače vytvářejí malá data pokaždé, když se přihlásíte do aplikací.

Zde jsou některé z dalších hlavních výhod malých dat:

• Snadnější a více akční: Malá data jsou pro lidi snazší pochopit a zpracovat. Jsou více akční v krátkém období, což znamená, že se mohou okamžitě přeložit do obchodních inteligencí.
  
• Vizualizace a inspekce: Malá data jsou mnohem snazší pro vizualizaci a inspekci, protože je nemožné to udělat ručně s velkými daty. 
• Blíže k uživateli: Jednou z nejlepších cest, jak pochopit firmu, je zaměřit se na uživatele, a protože malá data jsou blíže k uživateli a často se zaměřují na zkušenosti jednotlivců, mohou pomoci dosáhnout tohoto. 
• Jednodušší: Malá data jsou jednodušší než velká data, což je činí snazšími pro všechny, aby je pochopili, od stakeholderů po rozhodující osoby. Téměř kdokoli může pochopit malá data, což je užitečné pro organizace, které se snaží vybavit všechny své zaměstnance datovou silou.

S tím vším je stále důležité uznat, že velká data jsou úžasným nástrojem v obchodě a mají mnoho svých vlastních výhod oproti malým datům.

Zde jsou některé z hlavních výhod velkých dat:

• Lepší přehled zákazníků: Zdroje velkých dat osvětlují zákazníky a pomáhají moderní firmě je pochopit. 
• Zvýšená tržní inteligence: Používání velkých dat může také vést k hlubšímu a širšímu pochopení tržní dynamiky. Kromě konkurenční analýzy může také pomoci při vývoji produktů prioritizací různých preferencí zákazníků. 
• Správa dodavatelského řetězce: Systémy velkých dat integrují data o trendech zákazníků, aby umožnily prediktivní analýzu, která pomáhá udržovat globální síť poptávky, výroby a distribuce v chodu. 
• Inovace dat: Nástroje a technologie velkých dat mohou vést k vývoji nových produktů a služeb. I sama data se mohou stát produktem po očištění a přípravě. 
• Zlepšení obchodních operací: Velká data mohou zlepšit všechny druhy obchodních aktivit, pomáhají optimalizovat obchodní procesy pro generování úspor, zvýšení produktivity a zvýšení spokojenosti zákazníků. Může také zlepšit fyzické operace kombinací velkých dat a datové vědy pro informování prediktivní údržby, například.

Velká data nejsou vždy lepší data

Existuje mnoho hype kolem velkých dat, ale nejsou vždy preferovaná. Zatímco velká data byla více populární, malá data se opět stávají důležitým hráčem v tomto novém obchodním prostředí. Jedním z hlavních důvodů, proč velká data nemusí být preferována oproti malým datům, je bezpečnost a úložiště.

Bezpečnost je velmi důležitá při manipulaci s velkými množství dat, ale velká data mohou tuto bezpečnost učinit extrémně náročnou pro některé organizace. Jak velká data rostou, stávají se také obtížnějšími pro úložiště a správu. Tradiční databáze používané pro malá data nejsou navrženy pro velká data. Proto databáze velkých dat upřednostňují výkon a flexibilitu před bezpečností.

Budoucnost malých a velkých dat

Zatímco velká data budou pokračovat v popularitě mezi firmami všech typů, malá data se pravděpodobně budou zvyšovat v důležitosti a popularitě. Jedním z hlavních důvodů za tím je, že malá data umožňují menším podnikům zapojit se do tohoto datově řízeného světa.

Některé z technik používaných pro velká data budou pokračovat v aplikaci na malá data, jako je umělá inteligence a strojové učení, které mohou vést k chytřejším, ale méně datově hladovým řešením AI.

Ačkoli je možné analyzovat malá data bez počítačů, strojové učení a statistické metody pomáhají lépe pochopit data a identifikovat vzory, které by jinak byly nemožné, kdyby se dělaly ručně. Tyto vzory mohou poskytnout hlubší pochopení firmy a jejích zákazníků a když jsou odvozeny z malých dat, mohou být často více informativní než analýzy velkých dat, které jsou někdy více obtížné přeložit do akcí.

Bez ohledu na to, zda firma využije sílu malých dat nebo velkých dat, je jisté, že důležitost dat bude pouze pokračovat v růstu. Uvidíme mnoho nových typů dat v budoucnosti a všechny tyto typy dohromady tvoří náš datově řízený svět.