Μεγάλα Δεδομένα vs. Μικρά Δεδομένα: Κλειδιά Διαφορές

Το καύσιμο που τροφοδοτεί πολλές από τις επιχειρήσεις σήμερα, ανεξάρτητα από το μέγεθός τους, είναι τα δεδομένα, τα οποία είναι το κλειδί πίσω από τις μετασχηματιστικές διαδικασίες που βασίζονται σε δεδομένα και τις στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης (AI). Είναι απολύτως απαραίτητο στο σημερινό επιχειρηματικό περιβάλλον και είναι το επίκεντρο πολλών συνομιλιών υψηλού επιπέδου.

Επειδή τα δεδομένα είναι τόσο θεμελιώδη και ενσωματωμένα στις επιχειρηματικές διαδικασίες, έχουν分岐 και τώρα περιλαμβάνουν πολλά διαφορετικά είδη, τα οποία μπορούν να κάνουν να φαίνονται запугující σε μερικούς. Ενώ πολλοί άνθρωποι έχουν ακούσει για τα “μεγάλα δεδομένα”, μπορεί να μην γνωρίζουν ακριβώς τι περιλαμβάνει ή ότι υπάρχουν και άλλα είδη δεδομένων, όπως τα “μικρά δεδομένα”.

Ας ξεκινήσουμε ορίζοντας τα δύο:

• Μικρά Δεδομένα: Τα μικρά δεδομένα περιλαμβάνουν μικρά σύνολα δεδομένων που συχνά επηρεάζουν τις αποφάσεις στο παρόν, που σημαίνει ότι είναι συνήθως αρκετά μικρά για τους ανθρώπους να τα κατανοήσουν όσον αφορά τον όγκο και τη μορφή. Τα μικρά δεδομένα δεν έχουν το ίδιο επίπεδο επίδρασης με τα μεγάλα δεδομένα όσον αφορά την συνολική επιχείρηση. Αντίθετα, έχουν μεγαλύτερη επίδραση στις βραχυπρόθεσμες και τρέχουσες αποφάσεις.
• Μεγάλα Δεδομένα: Ο όρος “μεγάλα δεδομένα” έχει γίνει εξαιρετικά δημοφιλής τα τελευταία χρόνια. Αναφέρεται σε μεγάλες συλλογές δομημένων και μη δομημένων δεδομένων που είναι quá πολύπλοκα για τους ανθρώπους να τα επεξεργαστούν. Почти 2,5 κβιντίλιον bytes δεδομένων δημιουργούνται κάθε μέρα, που οδήγησε στην άνοδο των μεγάλων δεδομένων. Αναφέρεται στα τεράστια όγκους δεδομένων που παράγονται ψηφιακά, συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων του ιστότοπου που παράγονται από emails, ιστότοπους, κοινωνικές δικτυώσεις, πλατφόρμες streaming και άλλα. Τα μεγάλα δεδομένα αναφέρονται επίσης στα μεγάλα σύνολα δεδομένων που είναι quá πολύπλοκα για να επεξεργαστούν με συμβατικές μεθόδους επεξεργασίας δεδομένων, που σημαίνει ότι πρέπει να χρησιμοποιηθούν νέες τεχνικές αλγορίθμων.

Τα Τρία V των Μεγάλων Δεδομένων

Τα μεγάλα δεδομένα ορίζονται συχνά από τους εμπειρογνώμονες χρησιμοποιώντας τα “τρία V”, τα οποία είναι όγκος, ποικιλία και ταχύτητα. Αυτά τα τρία V είναι μια από τις κύριες διαφορές μεταξύ μεγάλων δεδομένων και μικρών δεδομένων.

• Όγκος: Ο όγκος των δεδομένων είναι η ποσότητα των δεδομένων που είναι διαθέσιμα για επεξεργασία. Τα μεγάλα δεδομένα απαιτούν ένα μεγάλο όγκο πληροφοριών, ενώ τα μικρά δεδομένα δεν το κάνουν στο ίδιο βαθμό. 
• Ποικιλία: Η ποικιλία των δεδομένων είναι ο αριθμός των τύπων δεδομένων. Ενώ τα δεδομένα συλλέγονταν παλαιότερα από ένα μέρος και παρουσιάζονταν σε μια μορφή, όπως excel ή csv, τώρα είναι διαθέσιμα σε πολλές μη παραδοσιακές μορφές, όπως βίντεο, κείμενο, pdf, γραφικά κοινωνικών μέσων, φορητές συσκευές και άλλα. Αυτό το επίπεδο ποικιλίας απαιτεί περισσότερο έργο και αναλυτική δύναμη για να γίνει διαχειρίσιμο. 
• Ταχύτητα: Η ταχύτητα των δεδομένων είναι η ταχύτητα με την οποία λαμβάνονται και επεξεργάζονται οι πληροφορίες. Επειδή τα μεγάλα δεδομένα αποτελούνται από τεράστιους όγκους πληροφοριών, συνήθως αναλύονται περιοδικά. Από την άλλη πλευρά, τα μικρά δεδομένα μπορούν να επεξεργαστούν πολύ γρηγορότερα, που είναι ο λόγος για τον οποίο συχνά περιλαμβάνουν πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο.

Πλεονεκτήματα των Μικρών και Μεγάλων Δεδομένων

Υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα στη χρήση μικρών δεδομένων αντί για μεγάλα δεδομένα. Για να ξεκινήσουμε, είναι παντού γύρω μας. Για παράδειγμα, τα κοινωνικά μέσα είναι γεμάτα με μικρά δεδομένα για τους χρήστες, και τα smartphones και οι υπολογιστές δημιουργούν μικρά δεδομένα κάθε φορά που συνδέονται σε εφαρμογές.

Αυτά είναι einige από τα κύρια πλεονεκτήματα των μικρών δεδομένων:

• Εύκολη και πιο δραστική: Τα μικρά δεδομένα είναι πιο εύκολα για τους ανθρώπους να τα κατανοήσουν και να τα επεξεργαστούν. Είναι πιο δραστικά στο βραχυπρόθεσμο, που σημαίνει ότι μπορούν να μεταφραστούν σε επιχειρηματική νοημοσύνη αμέσως.
• Οπτικοποίηση και έλεγχος: Τα μικρά δεδομένα είναι πολύ πιο εύκολα για οπτικοποίηση και έλεγχο, επειδή είναι αδύνατο να γίνει χειροκίνητα με τα μεγάλα δεδομένα. 
• Κοντά στον τελικό χρήστη: Ένας από τους καλύτερους τρόπους για να κατανοήσετε μια επιχείρηση είναι να εστιάσετε στον τελικό χρήστη, και既然 τα μικρά δεδομένα είναι κοντά στον τελικό χρήστη και συχνά επικεντρώνονται στην εμπειρία των ατόμων, μπορούν να βοηθήσουν στην επίτευξη αυτού. 
• Απλούστερα: Τα μικρά δεδομένα είναι απλούστερα από τα μεγάλα δεδομένα, που τα κάνει πιο εύκολα για όλους να τα κατανοήσουν, από τους μετόχους έως τους λήπτες αποφάσεων.几乎 οποιοσδήποτε μπορεί να κατανοήσει τα μικρά δεδομένα, που είναι χρήσιμο για τις οργανώσεις που επιδιώκουν να εξοπλίσουν όλους τους υπαλλήλους τους με δεδομένα-κίνητη δύναμη.

Με όλα αυτά, είναι ακόμη σημαντικό να αναγνωρίσουμε ότι τα μεγάλα δεδομένα είναι ένα απίστευτο εργαλείο στις επιχειρήσεις, και διαθέτουν πολλά από τα δικά τους πλεονεκτήματα έναντι των μικρών δεδομένων.

Αυτά είναι einige από τα κύρια πλεονεκτήματα των μεγάλων δεδομένων:

• Καλύτερη κατανόηση του πελάτη: Οι πηγές των μεγάλων δεδομένων ρίχνουν φως στους πελάτες και βοηθούν μια σύγχρονη επιχείρηση να τους κατανοήσει. 
• Αυξημένη αγοριακή νοημοσύνη: Η χρήση των μεγάλων δεδομένων μπορεί επίσης να οδηγήσει σε μια βαθύτερη και ευρύτερη κατανόηση της δυναμικής της αγοράς. Εκτός από την ανάλυση ανταγωνισμού, μπορεί επίσης να βοηθήσει στην ανάπτυξη προϊόντων με την προτεραιότητα των διαφορετικών προτιμήσεων των πελατών. 
• Διαχείριση αλυσίδας εφοδιασμού: Τα συστήματα των μεγάλων δεδομένων ενσωματώνουν δεδομένα για τις τάσεις των πελατών για να ενεργοποιήσουν προβλέψιμες αναλύσεις, που βοηθούν να διατηρήσουν το παγκόσμιο δίκτυο της ζήτησης, της παραγωγής και της διανομής να λειτουργεί καλά. 
• Δεδομένα-κίνητη καινοτομία: Τα εργαλεία και οι τεχνολογίες των μεγάλων δεδομένων μπορούν να οδηγήσουν στην ανάπτυξη νέων προϊόντων και υπηρεσιών. Ακόμη και τα ίδια τα δεδομένα μπορούν να γίνουν προϊόν μετά από καθαρισμό και προετοιμασία. 
• Βελτιωμένες επιχειρηματικές λειτουργίες: Τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να βελτιώσουν όλους τους τύπους επιχειρηματικών δραστηριοτήτων βοηθώντας να βελτιώσουν τις επιχειρηματικές διαδικασίες για να παράγουν οικονομίες, να αυξήσουν την παραγωγικότητα και να αυξήσουν την ικανοποίηση του πελάτη. Μπορούν επίσης να βελτιώσουν τις φυσικές λειτουργίες συνδυάζοντας τα μεγάλα δεδομένα και την επιστήμη των δεδομένων για να ενημερώσουν προβλέψιμους προγραμματισμούς συντήρησης, για παράδειγμα.

Τα Μεγάλα Δεδομένα Δεν Είναι Πάντα Καλύτερα Δεδομένα

Υπάρχει πολύ θόρυβος γύρω από τα μεγάλα δεδομένα, αλλά δεν είναι πάντα προτιμότερα. Ενώ τα μεγάλα δεδομένα έχουν sido το πιο δημοφιλές από τα δύο, τα μικρά δεδομένα γίνονται ολοένα και πιο αναγνωρισμένα ως σημαντικός παίκτης σε αυτό το νέο επιχειρηματικό περιβάλλον. Ένας από τους κύριους λόγους για τους οποίους τα μεγάλα δεδομένα μπορεί να μην είναι προτιμότερα από τα μικρά δεδομένα έχει να κάνει με την ασφάλεια και την αποθήκευση.

Η ασφάλεια είναι εξαιρετικά κρίσιμη όταν αντιμετωπίζουμε μεγάλες ποσότητες δεδομένων, αλλά τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να κάνουν αυτό το έργο εξαιρετικά δύσκολο για μερικές οργανώσεις. Όσο τα μεγάλα δεδομένα μεγαλώνουν, γίνεται επίσης δύσκολο να αποθηκευτούν και να διαχειριστούν. Οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων που χρησιμοποιούνται για τα μικρά δεδομένα δεν είναι σχεδιασμένες για τα μεγάλα δεδομένα. Λόγω αυτού, οι βάσεις δεδομένων των μεγάλων δεδομένων ευνοούν την απόδοση και την ευελιξία έναντι της ασφάλειας.

Το Μέλλον των Μικρών και Μεγάλων Δεδομένων

Ενώ τα μεγάλα δεδομένα θα συνεχίσουν να είναι δημοφιλής μεταξύ των επιχειρήσεων όλων των τύπων, τα μικρά δεδομένα θα συνεχίσουν να αυξάνονται σε σημασία και δημοτικότητα. Ένας από τους κύριους λόγους πίσω από αυτό είναι ότι τα μικρά δεδομένα ermögουν στις μικρότερες επιχειρήσεις να συμμετάσχουν σε αυτόν τον κόσμο των δεδομένων.

Ορισμένες από τις ίδιες τις τεχνικές που χρησιμοποιούνται για τα μεγάλα δεδομένα θα συνεχίσουν να εφαρμόζονται στα μικρά δεδομένα, όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση, που μπορούν να οδηγήσουν σε πιο έξυπνες αλλά λιγότερο πειναστικές λύσεις AI.

Αν και είναι δυνατό να αναλύσουμε τα μικρά δεδομένα χωρίς υπολογιστές, η μηχανική μάθηση και οι στατιστικές μεθόδους βοηθούν να κατανοήσουμε καλύτερα τα δεδομένα και να αναγνωρίσουμε μοτίβα που θα ήταν αλλιώς αδύνατο να γίνει χειροκίνητα. Αυτά τα μοτίβα μπορούν να παρέχουν μια βαθύτερη κατανόηση μιας επιχείρησης και των πελατών της, και όταν προέρχονται από μικρά δεδομένα, μπορούν συχνά να είναι πιο ενημερωτικά από τις αναλύσεις των μεγάλων δεδομένων, που είναι đôi φορά πιο δύσκολο να μεταφραστούν σε δράσεις.

Ανεξάρτητα από το αν μια εταιρεία αποφασίσει να εκμεταλλευτεί τη δύναμη των μικρών δεδομένων ή των μεγάλων δεδομένων, είναι βέβαιο ότι η σημασία των δεδομένων θα συνεχίσει να αυξάνεται. Θα δούμε πολλά νέα είδη δεδομένων στο μέλλον, και όλα αυτά τα είδη αποτελούν τον κόσμο μας που βασίζεται στα δεδομένα.