Iso data vs. pieni data: Avaineroiset erot

Monien nykyisten yritysten toiminnan moottorina toimii data, joka on avainasemassa dataohjatuissa muutoksissa ja tekoälystrategioissa. Se on ehdoton edellytys nykyisessä liiketoimintaympäristössä, ja se on monien ylimmän tason keskustelujen aihe.

Koska data on niin perusvaatimus ja integroitu liiketoimintaprosesseihin, se on haarautunut ja kattaa monia eri tyyppejä, mikä voi tehdä siitä hämmästyttävän joillekin. Vaikka monet ihmiset ovat kuulleet “iso data” -termistä, he eivät välttämättä tiedä, mitä se tarkalleen ottaen tarkoittaa tai että on olemassa muita datatyyppejä, kuten “pieni data”.

Aloita määrittelemällä kaksi:

• Pieni data: Pieni data käsittää pieniä tietoja, jotka usein vaikuttavat päätöksiin nykyisyydessä, mikä tarkoittaa, että se on yleensä niin pieni, että ihmiset voivat ymmärtää sen tilavuuden ja muodon. Pieni data ei ole yhtä vaikuttava kuin iso data liiketoiminnan kannalta. Sen sijaan se vaikuttaa enemmän lyhytaikaisiin ja nykyisiin päätöksiin.
• Iso data: Iso datan käsite on tullut hyvin suosituksi viime vuosina. Se käsittää suuria määriä rakenteista ja rakenteettomia tietoja, jotka ovat liian monimutkaisia ihmisille käsiteltäväksi. Melkein 2,5 kvadriljoonaa tavua dataa luodaan joka päivä, mikä on johtanut ison datan nousuun. Se viittaa massiivisiin datamääriin, jotka tuotetaan digitaalisesti, mukaan lukien verkkodata, jota luovat sähköpostit, verkkosivustot, sosiaaliset verkostot, suoratoistopalvelut ja muut. Iso data viittaa myös suuriin tietokantoihin, jotka ovat liian monimutkaisia perinteisille tietokäsittelymenetelmille, mikä tarkoittaa, että uusia algoritmisia tekniikoita on käytettävä.

Isot datan kolme V:tä

Iso data määritellään usein asiantuntijoiden toimesta “kolmen V:n” avulla, jotka ovat tilavuus, monimuotoisuus ja nopeus. Nämä kolme V:tä ovat yksi iso datan ja pieni datan välillä olevista suurista eroista.

• Tilavuus: Datatilavuus on käytettävissä olevan datan määrä. Iso data vaatii suuren määrän tietoja, kun taas pieni data ei vaadi sitä samassa määrin. 
• Monimuotoisuus: Datamonimuotoisuus on datatyypien määrä. Kun dataa kerättiin aikaisemmin yhdestä paikasta ja toimitettiin yhdessä muodossa, kuten Excel- tai CSV-tiedostossa, se on nyt saatavilla monissa epäperinteisissä muodoissa, kuten video, teksti, PDF, sosiaalisen median grafiikat, kannettavat laitteet ja muut. Tämä taso monimuotoisuutta vaatii enemmän työtä ja analytiikkaa, jotta se voidaan tehdä hallitukseen. 
• Nopeus: Datanopeus on tietojen hankkimisen ja käsittelemisen nopeus. Koska iso data koostuu massiivisista tietomääristä, se analyysoidaan yleensä jaksollisesti. Toisaalta pieni data voidaan käsitellä paljon nopeammin, mikä johtuu siitä, että se usein liittyy reaaliaikaisiin tietoihin.

Pieni datan ja isot datan hyödyt

On olemassa monia hyötyjä siitä, että käytetään pieni dataa ison datan sijaan. Ensinnäkin se on kaikkialla ympärillämme. Esimerkiksi sosiaalinen media on täynnä pieniä tietoja käyttäjistä, ja älypuhelimet ja tietokoneet luovat pieniä tietoja jokaisella sovelluksiin kirjautumisella.

Tässä on joitain muita pieni datan tärkeitä hyötyjä:

• Helppokäyttöisempi ja toimivampi: Pieni data on helpompi ihmisille ymmärtää ja käsitellä. Se on toimivampi lyhyellä aikavälillä, mikä tarkoittaa, että se voidaan kääntää liiketoimintatiedoksi heti.
• Visualisointi ja tarkastelu: Pieni data on paljon helpompi visualisoida ja tarkastella, koska se on mahdotonta tehdä manuaalisesti isot datan kanssa. 
• Lähempänä loppukäyttäjää: Yksi parhaista tavoista ymmärtää liiketoimintaa on keskittyä loppukäyttäjiin, ja koska pieni data on lähempänä loppukäyttäjää ja usein keskittyy yksilöiden kokemuksiin, se voi auttaa saavuttamaan tämän. 
• Yksinkertaisempi: Pieni data on yksinkertaisempi kuin iso data, mikä tekee siitä helpommin ymmärrettävän kaikille, mukaan lukien sidosryhmille ja päätöksentekijöille. Melkein kuka tahansa voi ymmärtää pieni data, mikä on hyödyllistä organisaatioille, jotka haluavat varustaa kaikki työntekijänsä dataohjatuilla työkaluilla.

Kaiken tämän kanssa on silti tärkeää tunnustaa, että iso data on uskomattoman työkalu liiketoiminnassa, ja se tarjoaa monia etuja pieni datan yläpuolella.

Tässä on joitain isot datan tärkeitä hyötyjä:

• Parannettu asiakastieto: Iso datan lähteet valaisevat asiakkaita ja auttavat modernia liiketoimintaa ymmärtämään heitä. 
• Lisääntynyt markkinatieto: Isot datan käyttö voi myös johtaa syvempään ja laajempaan ymmärrykseen markkinadynamiikasta. Kilpailijoiden analyysin lisäksi se voi myös auttaa tuotekehityksessä priorisoimalla eri asiakasmieltymyksiä. 
• Toimitusketjun hallinta: Iso datan järjestelmät integroivat tietoja asiakastrendeistä, jotta voidaan tehdä ennustavaa analytiikkaa, joka auttaa pitämään maailmanlaajuista verkostoa, joka kattaa kysynnän, tuotannon ja jakelun, toimivana. 
• Dataohjattu innovaatio: Iso datan työkalut ja teknologiat voivat johtaa uusien tuotteiden ja palvelujen kehittymiseen. Jopa itse data voidaan muuttaa tuotteeksi sen puhdistamisen ja valmistelun jälkeen. 
• Parannettu liiketoiminnan toiminta: Iso data voidaan parantaa monilla tavoin liiketoiminnan toimintaa auttamalla optimoimaan liiketoimintaprosesseja, jotta voidaan tuottaa kustannussäästöjä, lisätä tuottavuutta ja parantaa asiakastyytyväisyyttä. Se voidaan myös parantaa fyysistä toimintaa yhdistämällä iso data ja dataohjattu tiede, jotta voidaan tehdä ennustavaa huolto-ohjelmaa.

Iso data ei aina ole parempaa dataa

On paljon hypeä ison datan ympärillä, mutta se ei aina ole suositeltavaa. Vaikka iso data on ollut suositumpi, pieni data on yhä enenevissä määrin tunnustettu uudelleen tärkeänä pelaajana tässä uudessa liiketoimintaympäristössä. Yksi iso datan suosituksen syy on liittynyt turvallisuuteen ja tallennukseen.

Turvallisuus on erittäin tärkeää, kun on kyse suurista määristä dataa, mutta iso data voi tehdä tämän erittäin haasteelliseksi joillekin organisaatioille. Kun iso data kasvaa, se myös muuttuu haasteelliseksi varastoida ja hallita. Perinteiset tietokannat, jotka on suunniteltu pieniin tietoihin, eivät ole suunniteltu isot dataa varten. Iso datan tietokannat suosivat suorituskykyä ja joustavuutta turvallisuuden sijaan.

Pieni datan ja isot datan tulevaisuus

Vaikka iso data jatkaa suosiotaan liiketoiminnassa, pieni data todennäköisesti jatkaa kasvuaan ja suosiotaan. Yksi tärkeimmistä syistä tähän on, että pieni data mahdollistaa pienemmille yrityksille osallistua tähän dataohjattuun maailmaan.

Jotkut samat tekniikat, jotka käytetään isot dataa varten, voidaan soveltaa myös pieniin tietoihin, kuten tekoäly ja koneoppiminen, mikä voi johtaa älykkäämpiin, mutta vähemmän dataintensiivisiin ratkaisuihin.

Vaikka on mahdollista analyysoida pieniä tietoja ilman tietokoneita, koneoppiminen ja tilastolliset menetelmät auttavat ymmärtämään dataa ja tunnistamaan malleja, jotka olisivat muuten mahdottomia manuaalisesti. Nämä mallit voivat antaa syvemmän ymmärryksen liiketoiminnasta ja sen asiakkaista, ja kun ne johtuvat pienistä tietojen määristä, ne voivat usein olla informatiivisempia kuin isot datan analytiikka, joka voi olla joskus vaikeampi kääntää toiminnaksi.

Riippumatta siitä, päättääkö yritys hyödyntää pieniä tietoja vai isot dataa, on varmaa, että datan merkitys vain kasvaa. Näemme monia uusia datatyyppejä tulevaisuudessa, ja kaikki nämä tyypit muodostavat yhdessä dataohjatun maailmamme.