Big Data vs. Small Data: Hauptunterschiede

Der Treibstoff, der viele heutige Unternehmen jeder Größe antreibt, sind Daten, die der Schlüssel zu datengesteuerten Transformationen und Strategien für künstliche Intelligenz (KI) sind. Es ist im heutigen Geschäftsumfeld absolut notwendig und steht im Mittelpunkt vieler Gespräche auf höchster Ebene. 

Da Daten so grundlegend und in Geschäftsprozesse integriert sind, haben sie sich verzweigt und umfassen mittlerweile viele verschiedene Arten, was für manche einschüchternd wirken kann. Obwohl viele Menschen schon einmal von „Big Data“ gehört haben, wissen sie möglicherweise nicht genau, was es damit auf sich hat oder dass es noch andere Arten von Daten gibt, beispielsweise „Small Data“. 

Beginnen wir damit, zunächst die beiden zu definieren: 

• Kleine Daten: Small Data umfasst kleine Datensätze, die sich häufig auf Entscheidungen in der Gegenwart auswirken, was bedeutet, dass sie in der Regel klein genug sind, dass Menschen sie in Bezug auf Volumen und Format verstehen können. Small Data hat nicht den gleichen Einfluss wie Big Data, wenn es um das Gesamtgeschäft geht. Stattdessen hat es einen größeren Einfluss auf kurzfristige und aktuelle Entscheidungen.
  
• Big Data: Der Begriff „Big Data“ erfreut sich in den letzten Jahren großer Beliebtheit. Es handelt sich um große Sammlungen strukturierter und unstrukturierter Daten, die für die Verarbeitung durch Menschen zu komplex sind. Täglich werden fast 2.5 Trillionen Bytes an Daten erzeugt, was zum Aufstieg von Big Data geführt hat. Es bezieht sich auf die enormen Datenmengen, die digital erzeugt werden, einschließlich Webdaten, die durch E-Mails, Websites, soziale Netzwerke, Streaming-Plattformen und mehr generiert werden. Unter Big Data versteht man auch große Datensätze, die zu komplex sind, um mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden verarbeitet zu werden, sodass neue algorithmische Techniken eingesetzt werden müssen. 

Die drei V von Big Data

Big Data wird von Experten oft anhand der „drei Vs“ definiert: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Diese drei Vs sind einer der Hauptunterschiede zwischen Big Data und Small Data. 

• Volumen: Unter Datenvolumen versteht man die Datenmenge, die zur Verarbeitung zur Verfügung steht. Big Data erfordert eine große Menge an Informationen, Small Data dagegen nicht in gleichem Maße. 
• abwechslungsreich: Unter Datenvielfalt versteht man die Anzahl der Datentypen. Während Daten früher an einem Ort gesammelt und in einem Format wie Excel oder CSV bereitgestellt wurden, sind sie heute in vielen nicht-traditionellen Formen wie Video, Text, PDF, Social-Media-Grafiken, tragbaren Geräten und mehr verfügbar. Diese Vielfalt erfordert mehr Arbeit und analytische Fähigkeiten, um sie beherrschbar zu machen. 
• Geschwindigkeit: Unter Datengeschwindigkeit versteht man die Geschwindigkeit, mit der Informationen erfasst und verarbeitet werden. Da Big Data aus riesigen Informationsblöcken besteht, werden sie in der Regel regelmäßig analysiert. Andererseits können kleine Datenmengen viel schneller verarbeitet werden, weshalb es sich häufig um Echtzeitinformationen handelt. 

Vorteile von Small und Big Data

Die Verwendung von Small Data anstelle von Big Data bietet viele Vorteile. Zunächst einmal ist es überall, wo man hinschaut. Beispielsweise sind soziale Medien mit kleinen Daten über Benutzer gefüllt, und Smartphones und Computer erzeugen jedes Mal kleine Daten, wenn sie sich bei Anwendungen anmelden. 

Hier sind einige der anderen Hauptvorteile von Small Data: 

• Einfacher und umsetzbarer: Kleine Datenmengen sind für Menschen einfacher zu verstehen und zu verarbeiten. Es ist kurzfristiger umsetzbar, was bedeutet, dass es sofort in Business Intelligence umgesetzt werden kann.
  
• Visualisierung und Inspektion: Kleine Datenmengen lassen sich viel einfacher visualisieren und überprüfen, da dies bei großen Datenmengen nicht manuell möglich ist. 
• Näher am Endbenutzer: Eine der besten Möglichkeiten, ein Unternehmen zu verstehen, besteht darin, sich auf die Endbenutzer zu konzentrieren. Da Small Data näher am Endbenutzer ist und sich oft auf die Erfahrung einzelner Personen konzentriert, kann dies dabei helfen, dies zu erreichen. 
• Einfacher: Small Data ist einfacher als Big Data und daher für alle verständlicher, vom Stakeholder bis zum Entscheidungsträger. Fast jeder kann Small Data verstehen, was für Unternehmen hilfreich ist, die alle ihre Mitarbeiter mit datengesteuerter Leistung ausstatten möchten. 

Trotz alledem ist es immer noch wichtig zu erkennen, dass Big Data ein unglaubliches Werkzeug in der Wirtschaft ist und viele eigene Vorteile gegenüber Small Data bietet. 

Hier sind einige der Hauptvorteile von Big Data: 

• Bessere Kundeneinsicht: Große Datenquellen geben Aufschluss über Kunden und helfen einem modernen Unternehmen, sie zu verstehen. 
• Erhöhte Marktinformationen: Der Einsatz von Big Data kann auch zu einem tieferen und umfassenderen Verständnis der Marktdynamik führen. Neben der Wettbewerbsanalyse kann es auch bei der Produktentwicklung helfen, indem es unterschiedliche Kundenpräferenzen priorisiert. 
• Leitung der Lieferkette: Big-Data-Systeme integrieren Daten zu Kundentrends, um prädiktive Analysen zu ermöglichen, die dazu beitragen, dass das globale Netzwerk aus Nachfrage, Produktion und Vertrieb gut funktioniert. 
• Datengesteuerte Innovation: Big-Data-Tools und -Technologien können zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen führen. Sogar die Daten selbst können nach der Bereinigung und Aufbereitung zu einem Produkt werden. 
• Verbesserte Geschäftsabläufe: Big Data kann alle Arten von Geschäftsaktivitäten verbessern, indem es dabei hilft, Geschäftsprozesse zu optimieren, um Kosteneinsparungen zu erzielen, die Produktivität zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Es kann auch den physischen Betrieb verbessern, indem Big Data und Datenwissenschaft kombiniert werden, um beispielsweise prädiktive Wartungspläne zu erstellen. 

Big Data sind nicht immer bessere Daten

Es gibt viel Hype um Big Data, aber es ist nicht immer vorzuziehen. Während Big Data das populärere von beiden war, wird Small Data zunehmend wieder als wichtiger Akteur in diesem neuen Geschäftsumfeld anerkannt. Einer der Hauptgründe, warum Big Data gegenüber Small Data möglicherweise nicht bevorzugt wird, hat mit Sicherheit und Speicherung zu tun.

Sicherheit ist beim Umgang mit großen Datenmengen äußerst wichtig, aber Big Data kann dies für einige Unternehmen zu einer extremen Herausforderung machen. Mit der Zunahme großer Datenmengen wird es auch schwieriger, sie zu speichern und zu verwalten. Die herkömmlichen Datenbanken für kleine Datenmengen sind nicht für große Datenmengen konzipiert. Aus diesem Grund bevorzugen Big-Data-Datenbanken Leistung und Flexibilität gegenüber Sicherheit.

Zukunft von Small und Big Data

Während Big Data weiterhin bei Unternehmen aller Art beliebt sein wird, werden Small Data wahrscheinlich weiterhin an Bedeutung und Popularität gewinnen. Einer der Hauptgründe dafür ist, dass Small Data es kleineren Unternehmen ermöglicht, sich in dieser datengesteuerten Welt zu engagieren. 

Einige der gleichen Techniken, die für Big Data verwendet werden, werden weiterhin auf kleine Datenmengen angewendet, wie etwa künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, was zu intelligenteren, aber weniger datenhungrigen KI-Lösungen führen kann. 

Obwohl es möglich ist, kleine Datenmengen ohne Computer zu analysieren, helfen maschinelles Lernen und statistische Methoden dabei, die Daten besser zu verstehen und Muster zu erkennen, die bei manueller Durchführung sonst unmöglich wären. Diese Muster können dann zu einem tieferen Verständnis eines Unternehmens und seiner Kunden führen, und wenn sie aus kleinen Datenmengen abgeleitet werden, können sie oft aussagekräftiger sein als Big-Data-Analysen, die manchmal schwieriger in Maßnahmen umzusetzen sind. 

Unabhängig davon, ob sich ein Unternehmen dafür entscheidet, die Macht von Small Data oder Big Data zu nutzen, ist es sicher, dass die Bedeutung von Daten weiter zunehmen wird. Wir werden in Zukunft viele neue Arten von Daten sehen, und alle diese Arten zusammen bilden unsere datengesteuerte Welt.