Big Data vs. Small Data : Les principales différences

Le carburant qui alimente de nombreuses entreprises d’aujourd’hui, de toutes tailles, est les données, qui sont la clé derrière les transformations basées sur les données et les stratégies d’intelligence artificielle (IA). Il est absolument nécessaire dans l’environnement commercial d’aujourd’hui, et il est au centre de nombreuses conversations de haut niveau. 

Puisque les données sont si fondamentales et intégrées aux processus commerciaux, elles se sont diversifiées et englobent maintenant de nombreux types différents, ce qui peut rendre les choses intimidantes pour certaines personnes. Alors que de nombreuses personnes ont entendu parler de « big data », elles ne savent peut-être pas exactement ce que cela implique ou qu’il existe d’autres types de données, tels que « small data ». 

Commençons par définir les deux : 

• Small Data : Les small data incluent de petits ensembles de données qui ont souvent un impact sur les décisions prises dans le présent, ce qui signifie qu’ils sont généralement suffisamment petits pour être compris par les humains en termes de volume et de format. Les small data n’ont pas le même niveau d’impact que les big data sur l’ensemble de l’entreprise. Au lieu de cela, ils ont un impact plus important sur les décisions à court terme et actuelles.
• Big Data : Le terme « big data » est devenu très populaire au cours des dernières années. Il s’agit de grandes collections de données structurées et non structurées qui sont trop complexes pour être traitées par les humains. Près de 2,5 quintillions d’octets de données sont créés chaque jour, ce qui a conduit à l’émergence des big data. Il fait référence aux volumes massifs de données produits numériquement, y compris les données Web générées par les e-mails, les sites Web, les sites de réseaux sociaux, les plateformes de streaming et plus encore. Les big data font également référence à de grands ensembles de données qui sont trop complexes pour être traités par des méthodes de traitement de données conventionnelles, ce qui signifie que de nouvelles techniques algorithmiques doivent être utilisées. 

Les trois V du Big Data

Les big data sont souvent définis par les experts en utilisant les « trois V », qui sont le volume, la variété et la vitesse. Ces trois V sont l’une des principales différences entre les big data et les small data. 

• Volume : Le volume de données est la quantité de données disponibles pour le traitement. Les big data nécessitent un grand volume d’informations, tandis que les small data ne le nécessitent pas à la même mesure. 
• 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 seul format, comme Excel ou CSV, elles sont maintenant disponibles dans de nombreux formats non traditionnels comme la vidéo, le texte, le PDF, les graphiques des réseaux sociaux, les appareils portables et plus encore. Ce niveau de variété nécessite plus de travail et de puissance analytique pour la rendre gérable. 
• Vitesse : La vitesse des données est la vitesse à laquelle les informations sont acquises et traitées. Puisque les big data consistent en de grandes quantités d’informations, elles sont généralement analysées périodiquement. En revanche, les small data peuvent être traités beaucoup plus rapidement, ce qui est pourquoi ils impliquent souvent des informations en temps réel. 

Avantages des small data et des big data

Il existe de nombreux avantages à utiliser les small data au lieu des big data. Pour commencer, ils sont partout. Par exemple, les réseaux sociaux sont remplis de small data sur les utilisateurs, et les smartphones et les ordinateurs créent des small data chaque fois qu’ils se connectent à des applications. 

Voici quelques-uns des principaux avantages des small data : 

• Plus faciles et plus actionnables : Les small data sont plus faciles à comprendre et à traiter pour les humains. Ils sont plus actionnables à court terme, ce qui signifie qu’ils peuvent se traduire par une intelligence commerciale immédiatement.
• Visualisation et inspection : Les small data sont beaucoup plus faciles à visualiser et à inspecter, puisqu’il est impossible de le faire manuellement avec les big data. 
• Plus proches de l’utilisateur final : L’une des meilleures façons de comprendre une entreprise est de se concentrer sur les utilisateurs finals, et comme les small data sont plus proches de l’utilisateur final et souvent axés sur l’expérience individuelle, ils peuvent aider à atteindre cet objectif. 
• Plus simples : Les small data sont plus simples que les big data, ce qui les rend plus faciles à comprendre pour tout le monde, des parties prenantes aux décideurs. Presque tout le monde peut comprendre les small data, ce qui est utile pour les organisations qui souhaitent équiper tous leurs employés d’une puissance basée sur les données. 

Avec tout cela, il est important de reconnaître que les big data sont un outil incroyable dans les entreprises, et qu’ils présentent de nombreux avantages par rapport aux small data. 

Voici quelques-uns des principaux avantages des big data : 

• Meilleure compréhension client : Les sources de big data éclairent les clients et aident une entreprise moderne à les comprendre. 
• Intelligence de marché accrue : L’utilisation des big data peut également conduire à une compréhension plus approfondie et plus large des dynamiques du marché. Outre l’analyse concurrentielle, elle peut également aider au développement de produits en donnant la priorité à différents préférences client. 
• Gestion de la chaîne d’approvisionnement : Les systèmes de big data intègrent les données sur les tendances client pour permettre l’analyse prédictive, ce qui aide à maintenir le réseau mondial de demande, de production et de distribution en fonctionnement. 
• Innovation basée sur les données : Les outils et les technologies de 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 : Les big data peuvent 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 client. Ils peuvent également améliorer les opérations physiques en combinant les big data et la science des données pour éclairer les calendriers de maintenance prédictifs, par exemple. 

Les big data ne sont pas toujours les meilleures données

Il y a beaucoup d’hystérie autour des big data, mais ils ne sont pas toujours préférables. Alors que les big data ont été les plus populaires des deux, les small data deviennent de plus en plus reconnus comme un acteur important dans ce nouvel environnement commercial. L’une des principales raisons pour lesquelles les big data peuvent ne pas être préférés aux small data est liée à la sécurité et au stockage.

La sécurité est extrêmement cruciale lorsqu’il s’agit de grandes quantités de données, mais les big data peuvent rendre cela extrêmement difficile pour certaines organisations. À mesure que les big data grandissent, ils deviennent également difficiles à stocker et à gérer. Les bases de données traditionnelles utilisées pour les small data ne sont pas conçues pour les big data. En raison de cela, les bases de données de big data privilégient les performances et la flexibilité par rapport à la sécurité.

Avenir des small data et des big data

Alors que les big data continueront d’être populaires parmi les entreprises de tous types, les small data gagneront probablement en importance et en popularité. L’une des principales raisons behind cela est que les small data permettent aux petites entreprises de s’impliquer dans ce monde basé sur les données. 

Certaines des mêmes techniques utilisées pour les big data seront continues à être appliquées aux small data, telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, qui peuvent conduire à des solutions d’IA plus intelligentes mais moins gourmandes en données. 

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

Que une entreprise décide de tirer parti de la puissance des small data ou des big data, il est certain que l’importance des données ne fera que continuer à augmenter. Nous verrons de nombreux nouveaux types de données à l’avenir, et ensemble, tous ces types de données composent notre monde basé sur les données.