Big Data vs. Small Data: Nøgleforskelle

Det brændstof, der driver mange af i dag’s virksomheder af alle størrelser, er data, som er nøglen bag data-drevne transformationer og kunstig intelligens (AI)-strategier. Det er absolut nødvendigt i dagens forretningsmiljø, og det er fokus for mange top-niveau diskussioner.

Fordi data er så fundamentalt og integreret i forretningsprocesser, har det grebet ud og omfatter nu mange forskellige typer, hvilket kan gøre det intimiderende for nogle. Mens mange mennesker har hørt om “big data”, ved de måske ikke nøjagtig, hvad det indebærer, eller at der er andre typer data, såsom “small data”.

Lad os starte med at definere de to:

• Small Data: Small data omfatter små datasæt, der ofte påvirker beslutninger i nutiden, hvilket betyder, at det normalt er små nok til, at mennesker kan forstå det i terms of volumen og format. Small data har ikke samme niveau af impact som big data, når det kommer til det samlede virksomhed. I stedet har det en større impact på korte- og nuværende beslutninger.
• Big Data: Begrebet “big data” er blevet meget populært de seneste år. Det er store samlinger af struktureret og ustruktureret data, der er for komplekse for mennesker at behandle. Næsten 2,5 kvintillioner bytes data bliver skabt hver dag, hvilket har ført til opkomsten af big data. Det refererer til de massive mængder af data, der produceres digitalt, herunder webdata genereret af emails, websites, sociale netværk, streaming-platforme og mere. Big data refererer også til de store datasæt, der er for komplekse til at blive behandlet af konventionelle data-behandlingsmetoder, hvilket betyder, at nye algoritme-teknikker må bruges.

De tre V’er i Big Data

Big data defineres ofte af eksperter ved hjælp af “de tre V’er”, der er volumen, variation og hastighed. Disse tre V’er er en af de største forskelle mellem big data og small data.

• Volumen: Data-volumen er mængden af data, der er tilgængelig for behandling. Big data kræver en stor mængde information, mens small data ikke gør det i samme udstrækning. 
• Variation: Data-variation er antallet af data-typer. Mens data tidligere blev indsamlet fra ét sted og leveret i ét format, såsom excel eller csv, er det nu tilgængeligt i mange ikke-traditionelle former som video, tekst, pdf, sociale medie-grafik, bærbare enheder og mere. Dette niveau af variation kræver mere arbejde og analytisk kraft for at gøre det håndterbart. 
• Hastighed: Data-hastighed er hastigheden, hvormed information indsamles og behandles. Fordi big data består af massive mængder information, analyseres det normalt periodisk. På den anden side kan small data behandles meget hurtigere, hvilket er hvorfor det ofte indebærer realtidsinformation.

Fordele ved Small og Big Data

Der er mange fordele ved at bruge small data i stedet for big data. For at starte med er det overalt, hvor man ser. For eksempel er sociale medier fyldt med small data om brugere, og smartphones og computere skaber small data hver gang, de logger ind på applikationer.

Her er nogle af de andre hovedfordele ved small data:

• Længere og mere handlingsorienteret: Small data er lettere for mennesker at forstå og behandle. Det er mere handlingsorienteret på kort sigt, hvilket betyder, at det kan oversættes til forretnings-intelligens med det samme.
• Visualisering og inspektion: Small data er langt lettere at visualisere og inspicere, da det er umuligt at gøre det manuelt med big data. 
• Tættere på slutbrugeren: En af de bedste måder at forstå en virksomhed er at fokusere på slutbrugeren, og da small data er tættere på slutbrugeren og ofte fokuserer på enkeltpersoners oplevelse, kan det hjælpe med at opnå dette. 
• Simplere: Small data er simplere end big data, hvilket gør det lettere for alle at forstå, fra interessenter til beslutningstagerne. Næsten alle kan forstå small data, hvilket er nyttigt for virksomheder, der søger at udstyre alle deres medarbejdere med data-drevet kraft.

Med alt dette er det stadig vigtigt at erkende, at big data er et fantastisk værktøj i forretningsverdenen og har mange af sine egne fordele over small data.

Her er nogle af de hovedfordele ved big data:

• Bedre kundeinsigt: Big data-kilder kaster lys over kunder og hjælper en moderne virksomhed med at forstå dem. 
• Øget markedsgennemskuelighed: Brugen af big data kan også føre til en dybere og bredere forståelse af markedets dynamik. Ud over konkurrentanalyse kan det også hjælpe med produktudvikling ved at prioritere forskellige kundepræferencer. 
• Supply chain-management: Big data-systemer integrerer data om kunde-tendenser for at muliggøre prædikativ analyse, hvilket hjælper med at holde det globale netværk af efterspørgsel, produktion og distribution i gang. 
• Data-drevet innovation: Big data-værktøjer og -teknologier kan føre til udviklingen af nye produkter og tjenester. Selv dataene selv kan blive et produkt efter at være blevet renset og forberedt. 
• Forbedret virksomhedsdrift: Big data kan forbedre alle slags virksomhedsaktiviteter ved at hjælpe med at optimere forretningsprocesser for at generere omkostningsbesparelser, øge produktiviteten og øge kunde-tillfredsheden. Det kan også forbedre fysiske operationer ved at kombinere big data og data-videnskab for at informere om prædikative vedligeholdelsesskemaer, for eksempel.

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 det mere populære af de to, bliver small data mere og mere anerkendt igen som en vigtig spiller i dette nye forretningsmiljø. En af de største grunde til, at big data måske ikke er at foretrække over small data, har at gøre med sikkerhed og lagring.

Sikkerhed er yderst vigtig, når man har at gøre med store mængder data, men big data kan gøre dette ekstremt udfordrende for nogle organisationer. Da big data vokser, bliver det også svært at lagre og administrere. De traditionelle databaser, der bruges til small data, er ikke designet til big data. Derfor favoriserer big data-databaser ydelse og fleksibilitet over sikkerhed.

Fremtiden for Small og Big Data

Medens big data vil fortsætte med at være populært blandt virksomheder af alle typer, vil small data sandsynligvis fortsætte med at øge i betydning og popularitet. En af de vigtigste grunde bag dette er, at small data muliggør, at mindre virksomheder kan deltage i denne data-drevne verden.

Nogle af de samme teknikker, der bruges til big data, vil fortsætte med at blive anvendt til small data, såsom kunstig intelligens og maskinlæring, hvilket kan føre til smartere, men mindre data-krævende AI-løsninger.

Selv om det er muligt at analysere small data uden computer, hjælper maskinlæring og statistiske metoder med at bedre forstå data og identificere mønstre, der ellers ville være umulige, hvis de blev gjort manuelt. Disse mønstre kan derefter give en dybere forståelse af en virksomhed og dets kunder, og når de er afledt fra small data, kan de ofte være mere informative end big data-analyser, der er mere svære at oversætte til handling.

Uanset om en virksomhed vælger at udnytte kraften af small data eller big data, er det sikkert, at betydningen af data kun vil fortsætte med at øge. Vi vil se mange nye typer data i fremtiden, og sammen udgør alle disse typer vores data-drevne verden.