Big Data vs Small Data : principales différences

Aujourd'hui, le carburant qui alimente de nombreuses entreprises de toutes tailles est la donnée, qui est la clé des transformations basées sur les données et des stratégies d'intelligence artificielle (IA). C'est absolument nécessaire dans l'environnement commercial d'aujourd'hui, et c'est au centre de nombreuses conversations de haut niveau. 

Parce que les données sont si fondamentales et intégrées dans les processus métier, elles se sont diversifiées et englobent désormais de nombreux types différents, ce qui peut les rendre intimidantes pour certains. Bien que de nombreuses personnes aient entendu parler de « mégadonnées », elles ne savent peut-être pas exactement ce que cela implique ou qu'il existe d'autres types de données, telles que les « petites données ». 

Commençons par définir d'abord les deux : 

• Petites données : Les petites données comprennent de petits ensembles de données qui ont souvent un impact sur les décisions prises au présent. Elles sont donc généralement suffisamment petites pour être comprises par les humains en termes de volume et de format. Elles n'ont pas le même impact que le big data sur l'entreprise dans son ensemble. Leur impact est plus important sur les décisions à court terme et actuelles.
  
• Big Data: Le terme « big data » est devenu très populaire ces dernières années. Il s’agit de vastes collections de données structurées et non structurées qui sont trop complexes à traiter pour les humains. Près de 2.5 milliards d’octets de données sont créés chaque jour, ce qui a conduit à l’essor du Big Data. Il fait référence aux volumes massifs de données produites numériquement, notamment les données Web générées par les e-mails, les sites Web, les sites de réseaux sociaux, les plateformes de streaming, etc. Le Big Data fait également référence aux grands ensembles de données qui sont trop complexes pour être traités par les méthodes de traitement de données conventionnelles, ce qui signifie que de nouvelles techniques algorithmiques doivent être utilisées. 

Les trois V du Big Data

Les mégadonnées sont souvent définies par les experts en utilisant les « trois V », qui sont le volume, la variété et la vélocité. Ces trois V sont l'une des principales différences entre le Big Data et le Small Data. 

• Volume: Le volume de données est la quantité de données disponibles pour le traitement. Les mégadonnées nécessitent un grand volume d'informations, tandis que les petites données ne le font pas dans la même mesure. 
• Grande variété : La variété des données est le nombre de types de données. Alors que les données étaient autrefois collectées à partir d'un seul endroit et livrées dans un format, tel qu'excel ou csv, elles sont désormais disponibles sous de nombreuses formes non traditionnelles telles que vidéo, texte, pdf, graphiques de médias sociaux, appareils portables, etc. Ce niveau de variété nécessite plus de travail et de puissance analytique pour le rendre gérable. 
• Rapidité: La vélocité des données est la vitesse à laquelle les informations sont acquises et traitées. Étant donné que les mégadonnées consistent en d'énormes blocs d'informations, elles sont généralement analysées périodiquement. D'autre part, les petites données peuvent être traitées beaucoup plus rapidement, c'est pourquoi elles impliquent souvent des informations en temps réel. 

Avantages des petites et grandes données

L'utilisation de petites données plutôt que de mégadonnées présente de nombreux avantages. Pour commencer, il est partout où vous regardez. Par exemple, les médias sociaux sont remplis de petites données sur les utilisateurs, et les smartphones et les ordinateurs créent de petites données chaque fois qu'ils se connectent à des applications. 

Voici quelques-uns des autres principaux avantages des petites données : 

• Plus simple et plus exploitable : Les petites données sont plus faciles à comprendre et à traiter pour les humains. Il est plus exploitable à court terme, ce qui signifie qu'il peut se traduire immédiatement en intelligence économique.
  
• Visualisation et contrôle : Les petites données sont beaucoup plus faciles à visualiser et à inspecter car il est impossible de le faire manuellement avec les mégadonnées. 
• Plus proche de l'utilisateur final : L'une des meilleures façons de comprendre une entreprise est de se concentrer sur les utilisateurs finaux, et comme les petites données sont plus proches de l'utilisateur final et souvent axées sur l'expérience des individus, elles peuvent aider à y parvenir. 
• Plus simple: Les petites données sont plus simples que les mégadonnées, ce qui facilite leur compréhension par tous, des parties prenantes aux décideurs. Presque tout le monde peut comprendre les petites données, ce qui est utile pour les organisations qui cherchent à doter tous leurs employés d'une puissance basée sur les données. 

Avec tout cela, il est toujours important de reconnaître que les mégadonnées sont un outil incroyable dans les affaires, et qu'elles présentent de nombreux avantages par rapport aux petites données. 

Voici quelques-uns des principaux avantages du Big Data : 

• Meilleure connaissance client : Les sources de mégadonnées éclairent les clients et aident une entreprise moderne à les comprendre. 
• Intelligence accrue du marché : L'utilisation des mégadonnées peut également conduire à une compréhension plus approfondie et plus large de la dynamique du marché. Outre l'analyse concurrentielle, il peut également aider au développement de produits en hiérarchisant les différentes préférences des clients. 
• Gestion de la chaîne logistique: Les systèmes de mégadonnées intègrent des données sur les tendances des clients pour permettre l'analyse prédictive, ce qui aide à maintenir le bon fonctionnement du réseau mondial de la demande, de la production et de la distribution. 
• Innovation basée sur les données : Les outils et technologies du Big Data peuvent conduire au développement de nouveaux produits et services. Même les données elles-mêmes peuvent devenir un produit après avoir été nettoyées et préparées. 
• Amélioration des opérations commerciales : Le Big Data peut améliorer toutes sortes d'activités commerciales en aidant à optimiser les processus commerciaux pour générer des économies de coûts, augmenter la productivité et accroître la satisfaction des clients. Il peut également améliorer les opérations physiques en combinant le big data et la science des données pour informer les calendriers de maintenance prédictive, par exemple. 

Les mégadonnées ne sont pas toujours de meilleures données

Il y a beaucoup de battage médiatique autour du big data, mais ce n'est pas toujours préférable. Alors que les mégadonnées ont été les plus populaires des deux, les petites données sont de plus en plus reconnues comme un acteur important dans ce nouvel environnement commercial. L'une des principales raisons pour lesquelles les mégadonnées pourraient ne pas être préférées aux petites données est liée à la sécurité et au stockage.

La sécurité est cruciale lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données, mais le big data peut rendre cela extrêmement difficile pour certaines organisations. À mesure que le Big Data se développe, il devient également difficile de le stocker et de le gérer. Les bases de données traditionnelles utilisées pour les petites données ne sont pas conçues pour les mégadonnées. De ce fait, les bases de données Big Data privilégient les performances et la flexibilité à la sécurité.

L'avenir des petites et grandes données

Alors que les mégadonnées continueront d'être populaires parmi les entreprises de tous types, les petites données continueront probablement de gagner en importance et en popularité. L'une des principales raisons derrière cela est que les petites données permettent aux petites entreprises de s'impliquer dans ce monde axé sur les données. 

Certaines des techniques utilisées pour le Big Data continueront d’être appliquées aux petites données, comme l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, ce qui peut conduire à des solutions d’IA plus intelligentes mais moins gourmandes en données. 

Bien qu'il soit possible d'analyser de petites données sans ordinateurs, l'apprentissage automatique et les méthodes statistiques aident à mieux comprendre les données et à identifier des modèles qui seraient autrement impossibles s'ils étaient effectués manuellement. Ces modèles peuvent ensuite fournir une compréhension plus approfondie d'une entreprise et de ses clients, et lorsqu'ils sont dérivés de petites données, ils peuvent souvent être plus informatifs que l'analyse des mégadonnées, qui sont parfois plus difficiles à traduire en actions. 

Qu'une entreprise décide de tirer parti de la puissance des petites données ou des mégadonnées, il est certain que l'importance des données ne fera que croître. Nous verrons de nombreux nouveaux types de données à l'avenir, et ensemble, tous ces types constituent notre monde axé sur les données.