Big Data vs. Small Data: Schlüsselunterschiede

Der Treibstoff, der viele heutige Unternehmen aller Größen antreibt, ist Daten, das ist der Schlüssel hinter datengetriebenen Transformationen und künstlicher Intelligenz (KI)-Strategien. Es ist absolut notwendig in der heutigen Geschäftsumgebung und ist das Thema vieler Gespräche auf höchster Ebene.

Da Daten so grundlegend und in Geschäftsprozesse integriert sind, haben sie sich verzweigt und umfassen jetzt viele verschiedene Arten, was sie für einige Menschen einschüchternd erscheinen lassen kann. Viele Menschen haben von “Big Data” gehört, aber sie wissen vielleicht nicht genau, was es beinhaltet oder dass es andere Arten von Daten gibt, wie “Small Data”.

Lassen Sie uns damit beginnen, die beiden zu definieren:

• Small Data: Small Data umfasst kleine Datensätze, die oft Entscheidungen in der Gegenwart beeinflussen, was bedeutet, dass es normalerweise klein genug für Menschen ist, um es in Bezug auf Volumen und Format zu verstehen. Small Data hat nicht den gleichen Einfluss wie Big Data auf das gesamte Unternehmen. Stattdessen hat es einen größeren Einfluss auf kurzfristige und aktuelle Entscheidungen.
• Big Data: Der Begriff “Big Data” ist in den letzten Jahren sehr populär geworden. Es handelt sich um große Sammlungen von strukturierten und unstrukturierten Daten, die zu komplex für Menschen sind, um sie zu verarbeiten. Fast 2,5 Quintillionen Bytes an Daten werden jeden Tag erstellt, was zum Aufstieg von Big Data geführt hat. Es bezieht sich auf die massiven Datenmengen, die digital produziert werden, einschließlich Webdaten, die durch E-Mails, Websites, soziale Netzwerke, Streaming-Plattformen und mehr generiert werden. Big Data bezieht sich auch auf die großen Datensätze, die zu komplex sind, um von herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden verarbeitet zu werden, was bedeutet, dass neue algorithmische Techniken verwendet werden müssen.

Die drei V’s von Big Data

Big Data wird oft von Experten mithilfe der “drei V’s” definiert, die Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit sind. Diese drei V’s sind einer der Hauptunterschiede zwischen Big Data und Small Data.

• Volumen: Die Datenmenge ist die Menge an Daten, die für die Verarbeitung verfügbar sind. Big Data erfordert eine große Menge an Informationen, während Small Data dies nicht in dem gleichen Ausmaß tut. 
• Vielfalt: Die Datenvielfalt ist die Anzahl der Datentypen. Während Daten früher an einem Ort gesammelt und in einem Format wie Excel oder CSV geliefert wurden, sind sie jetzt in vielen nicht-traditionellen Formen wie Video, Text, PDF, sozialen Medien-Grafiken, tragbaren Geräten und mehr verfügbar. Dieses Maß an Vielfalt erfordert mehr Arbeit und analytische Kraft, um es handhabbar zu machen. 
• Geschwindigkeit: Die Datengeschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der Informationen erfasst und verarbeitet werden. Da Big Data aus massiven Datenmengen besteht, wird es normalerweise periodisch analysiert. Andererseits kann Small Data viel schneller verarbeitet werden, was der Grund dafür ist, dass es oft Echtzeit-Informationen beinhaltet.

Vorteile von Small Data und Big Data

Es gibt viele Vorteile, wenn man Small Data anstelle von Big Data verwendet. Zunächst ist es überall zu finden. Zum Beispiel ist soziales Medium voll von Small Data über Benutzer, und Smartphones und Computer erstellen Small Data jedes Mal, wenn sie sich bei Anwendungen anmelden.

Hier sind einige der anderen Hauptvorteile von Small Data:

• Einfacher und handhabbarer: Small Data ist für Menschen einfacher zu verstehen und zu verarbeiten. Es ist handhabbarer im Kurzzeitbereich, was bedeutet, dass es sich sofort in Geschäftsinformationen übersetzen lässt.
• Visualisierung und Inspektion: Small Data ist viel einfacher für die Visualisierung und Inspektion, da es unmöglich ist, dies manuell mit Big Data zu tun. 
• Näher am Endbenutzer: Eine der besten Möglichkeiten, ein Unternehmen zu verstehen, ist, sich auf die Endbenutzer zu konzentrieren, und da Small Data näher am Endbenutzer ist und oft auf die Erfahrung von Einzelpersonen fokussiert ist, kann es dazu beitragen, dies zu erreichen. 
• Einfacher: Small Data ist einfacher als Big Data, was es für jeden einfacher macht, es zu verstehen, von Stakeholdern bis hin zu Entscheidungsträgern. Fast jeder kann Small Data verstehen, was für Organisationen hilfreich ist, die alle ihre Mitarbeiter mit datengetriebener Kraft ausstatten möchten.

Mit all dem ist es immer noch wichtig zu erkennen, dass Big Data ein unglaubliches Werkzeug im Geschäftsleben ist und viele seiner eigenen Vorteile gegenüber Small Data hat.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Big Data:

• Bessere Kundeninsights: Big-Data-Quellen werfen Licht auf Kunden und helfen einem modernen Unternehmen, sie zu verstehen. 
• Erhöhte Markteinblicke: Die Verwendung von Big Data kann auch zu einem tieferen und breiteren Verständnis von Marktdynamiken führen. Neben der Wettbewerbsanalyse kann es auch bei der Produktentwicklung helfen, indem es unterschiedliche Kundenpräferenzen priorisiert. 
• Lieferkettenmanagement: Big-Data-Systeme integrieren Daten über Kundentrends, um prädiktive Analysen zu ermöglichen, die dazu beitragen, das globale Netzwerk von Nachfrage, Produktion und Verteilung am Laufen zu halten. 
• Datengetriebene Innovation: Big-Data-Tools und -Technologien können zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen führen. Selbst die Daten selbst können nach Reinigung und Vorbereitung zu einem Produkt werden. 
• Verbesserte Geschäftsprozesse: Big Data kann alle Arten von Geschäftsaktivitäten verbessern, indem es Geschäftsprozesse optimiert, um Kosteneinsparungen zu generieren, die Produktivität zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Es kann auch physische Prozesse verbessern, indem es Big Data und Data Science kombiniert, um prädiktive Wartungspläne zu informieren, zum Beispiel.

Big Data ist nicht immer besser als Small Data

Es gibt viel Hype um Big Data, aber es ist nicht immer vorzuziehen. Während Big Data in den letzten Jahren populärer geworden ist, wird Small Data immer wieder als wichtiger Spieler in dieser neuen Geschäftsumgebung anerkannt. Einer der Hauptgründe, warum Big Data möglicherweise nicht vorzuziehen ist, hat mit Sicherheit und Speicherung zu tun.

Sicherheit ist von entscheidender Bedeutung, wenn es um große Mengen an Daten geht, aber Big Data kann dies für einige Organisationen extrem herausfordernd machen. Da Big Data wächst, wird es auch schwierig, es zu speichern und zu verwalten. Die traditionellen Datenbanken, die für Small Data verwendet werden, sind nicht für Big Data konzipiert. Daher bevorzugen Big-Data-Datenbanken Leistung und Flexibilität gegenüber Sicherheit.

Zukunft von Small Data und Big Data

Während Big Data weiterhin bei Unternehmen aller Art beliebt sein wird, wird Small Data wahrscheinlich an Bedeutung und Popularität gewinnen. Einer der Hauptgründe dafür ist, dass Small Data es kleineren Unternehmen ermöglicht, in diese datengetriebene Welt einzutreten.

Einige der gleichen Techniken, die für Big Data verwendet werden, werden auch für Small Data verwendet, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, was zu intelligenteren, aber weniger datenintensiven KI-Lösungen führen kann.

Obwohl es möglich ist, Small Data ohne Computer zu analysieren, helfen maschinelles Lernen und statistische Methoden, die Daten besser zu verstehen und Muster zu erkennen, die sonst unmöglich wären, wenn sie manuell durchgeführt würden. Diese Muster können dann ein tieferes Verständnis eines Unternehmens und seiner Kunden liefern, und wenn sie aus Small Data abgeleitet werden, können sie oft informativer sein als Big-Data-Analysen, die manchmal schwieriger zu handhaben sind.

Unabhängig davon, ob ein Unternehmen die Macht von Small Data oder Big Data nutzt, ist es sicher, dass die Bedeutung von Daten nur weiter zunehmen wird. Wir werden viele neue Arten von Daten in der Zukunft sehen, und alle diese Arten machen unsere datengetriebene Welt aus.