Big Data vs Small Data: Nøgleforskelle

Brændstoffet, der driver mange af nutidens virksomheder af alle størrelser, er data, som er nøglen bag datadrevne transformationer og kunstig intelligens (AI) strategier. Det er absolut nødvendigt i nutidens forretningsmiljø, og det er i fokus for mange samtaler på øverste niveau. 

Fordi data er så grundlæggende og integreret i forretningsprocesser, har de forgrenet sig og omfatter nu mange forskellige typer, hvilket kan få det til at virke skræmmende for nogle. Mens mange mennesker har hørt om "big data", ved de måske ikke præcis, hvad det indebærer, eller at der er andre typer data, såsom "små data". 

Lad os starte med først at definere de to: 

• Små data: Små data inkluderer små datasæt, der ofte påvirker beslutninger i nutiden, hvilket betyder, at de normalt er små nok til, at mennesker kan forstå det med hensyn til volumen og format. Små data har ikke samme effekt som big data, når det kommer til den overordnede forretning. Det har i stedet større indflydelse på kortsigtede og aktuelle beslutninger.
  
• Big Data: Udtrykket "big data" er blevet meget populært i løbet af de sidste par år. Det er store samlinger af strukturerede og ustrukturerede data, som er for komplekse for mennesker at behandle. Næsten 2.5 kvintillion bytes data bliver skabt hver dag, hvilket har ført til fremkomsten af ​​big data. Det refererer til de enorme mængder data, der produceres digitalt, herunder webdata genereret af e-mails, websteder, sociale netværkssider, streamingplatforme og mere. Big data refererer også til de store datasæt, der er for komplekse til at blive behandlet med konventionelle databehandlingsmetoder, hvilket betyder, at nye algoritmiske teknikker skal bruges. 

Big Datas tre V'er

Big data defineres ofte af eksperter ved at bruge de "tre V'er", som er volumen, variation og hastighed. Disse tre v'er er en af ​​de største forskelle mellem big data og small data. 

• Volumen: Datavolumen er mængden af ​​tilgængelige data til behandling. Big data kræver en stor mængde information, mens små data ikke gør det i samme omfang. 
• Bred vifte: Datavariation er antallet af datatyper. Mens data engang blev indsamlet fra ét sted og leveret i ét format, såsom excel eller csv, er de nu tilgængelige i mange ikke-traditionelle former som video, tekst, pdf, grafik på sociale medier, bærbare enheder og mere. Dette niveau af variation kræver mere arbejde og analytisk kraft for at gøre det overskueligt. 
• Hastighed: Datahastighed er den hastighed, hvormed information indsamles og behandles. Fordi big data består af massive bidder af information, analyseres det normalt med jævne mellemrum. På den anden side er små data i stand til at blive behandlet langt hurtigere, hvorfor det ofte involverer realtidsinformation. 

Fordele ved små og store data

Der er mange fordele ved at bruge små data i stedet for big data. Til at starte med er den overalt, hvor du kigger hen. For eksempel er sociale medier fyldt med små data om brugere, og smartphones og computere skaber små data, hver gang de logger på applikationer. 

Her er nogle af de andre hovedfordele ved små data: 

• Nemmere og mere handlekraftige: Små data er nemmere for mennesker at forstå og behandle. Det er mere handlekraftigt på kort sigt, hvilket betyder, at det kan omsættes til business intelligence med det samme.
  
• Visualisering og inspektion: Små data er langt nemmere for visualisering og inspektion, da det er umuligt at gøre det manuelt med big data. 
• Tættere på slutbrugeren: En af de bedste måder at forstå en virksomhed på er at fokusere på slutbrugerne, og da små data er tættere på slutbrugeren og ofte fokuseret på enkeltpersoners oplevelse, kan det hjælpe med at opnå dette. 
• Enklere: Små data er enklere end store data, hvilket gør det nemmere for alle at forstå, lige fra interessenter til beslutningstagere. Næsten alle kan forstå små data, hvilket er nyttigt for organisationer, der ønsker at udstyre alle deres medarbejdere med datadrevet kraft. 

Med alt dette er det stadig vigtigt at erkende, at big data er et utroligt værktøj i erhvervslivet, og det har mange af sine egne fordele i forhold til små data. 

Her er nogle af de vigtigste fordele ved big data: 

• Bedre kundeindsigt: Big data-kilder kaster lys over kunder og hjælper en moderne virksomhed med at forstå dem. 
• Øget markedsintelligens: Brugen af ​​big data kan også føre til en dybere og bredere forståelse af markedsdynamikken. Udover konkurrenceanalyse kan den også hjælpe med produktudvikling ved at prioritere forskellige kundepræferencer. 
• Supply chain management: Big data-systemer integrerer data om kundetendenser for at muliggøre forudsigende analyser, som hjælper med at holde det globale netværk af efterspørgsel, produktion og distribution fungerende godt. 
• Datadrevet innovation: Big data værktøjer og teknologier kan føre til udvikling af nye produkter og tjenester. Selv dataene i sig selv kan blive et produkt efter at være blevet renset og klargjort. 
• Forbedret forretningsdrift: Big data kan forbedre alle slags forretningsaktiviteter ved at hjælpe med at optimere forretningsprocesser for at generere omkostningsbesparelser, øge produktiviteten og øge kundetilfredsheden. Det kan også forbedre den fysiske drift ved at kombinere big data og datavidenskab til for eksempel at informere forudsigelige vedligeholdelsesplaner. 

Big Data er ikke altid bedre data

Der er meget hype omkring big data, men det er ikke altid at foretrække. Mens big data har været den mest populære af de to, bliver små data i stigende grad anerkendt igen som en vigtig spiller i dette nye forretningsmiljø. En af hovedårsagerne til, at big data måske ikke foretrækkes frem for små data, har at gøre med sikkerhed og opbevaring.

Sikkerhed er meget afgørende, når man håndterer store mængder data, men big data kan gøre dette ekstremt udfordrende for nogle organisationer. Efterhånden som big data vokser, bliver det også svært at gemme og administrere. De traditionelle databaser, der bruges til små data, er ikke designet til big data. På grund af dette favoriserer big data-databaser ydeevne og fleksibilitet frem for sikkerhed.

Fremtiden for små og store data

Mens big data fortsat vil være populær blandt virksomheder af alle typer, vil små data sandsynligvis blive ved med at stige i betydning og popularitet. En af hovedårsagerne bag dette er, at små data gør det muligt for mindre virksomheder at blive involveret i denne datadrevne verden. 

Nogle af de samme teknikker, der bruges til big data, vil fortsat blive anvendt på små data, såsom kunstig intelligens og maskinlæring, hvilket kan føre til smartere, men mindre data-hungrende AI-løsninger. 

Selvom det er muligt at analysere små data uden computere, hjælper maskinlæring og statistiske metoder bedre med at forstå dataene og identificere mønstre, der ellers ville være umulige, hvis de blev udført manuelt. Disse mønstre kan så give en dybere forståelse af en virksomhed og dens kunder, og når de stammer fra små data, kan de ofte være mere informative end big data-analyser, som nogle gange er sværere at omsætte til handlinger. 

Uanset om en virksomhed beslutter sig for at udnytte kraften i små data eller big data, er det sikkert, at vigtigheden af ​​data kun vil blive ved med at stige. Vi vil se mange nye typer data i fremtiden, og tilsammen udgør alle disse typer vores datadrevne verden.