बड़ा डेटा बनाम छोटा डेटा: मुख्य अंतर

आज के व्यवसायों को चलाने वाला ईंधन डेटा है, जो डेटा-संचालित परिवर्तन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) रणनीतियों के पीछे कुंजी है। यह आज के व्यवसायिक वातावरण में, और यह कई शीर्ष-स्तरीय बातचीत का केंद्र बिंदु है।

चूंकि डेटा इतना मौलिक और व्यवसायिक प्रक्रियाओं में एकीकृत है, इसलिए यह कई अलग-अलग प्रकार के डेटा में विभाजित हो गया है, जो कुछ लोगों के लिए यह डरावना लग सकता है। जबकि कई लोगों ने “बड़ा डेटा” के बारे में सुना होगा, वे शायद यह नहीं जानते होंगे कि इसका क्या अर्थ है या कि डेटा के अन्य प्रकार, जैसे कि “छोटा डेटा” भी हैं।

आइए पहले इन दोनों को परिभाषित करें:

• छोटा डेटा: छोटा डेटा छोटे डेटासेट शामिल करता है जो अक्सर वर्तमान में निर्णयों को प्रभावित करते हैं, जिसका अर्थ है कि यह आमतौर पर मानवों द्वारा समझने के लिए पर्याप्त छोटा होता है। छोटा डेटा बड़े डेटा की तुलना में समग्र व्यवसाय पर इतना प्रभाव नहीं डालता है। इसके बजाय, इसका अधिक प्रभाव अल्पकालिक और वर्तमान निर्णयों पर पड़ता है।
• बड़ा डेटा: बड़ा डेटा एक लोकप्रिय शब्द बन गया है जो पिछले कुछ वर्षों में विकसित हुआ है। यह संरचित और असंरचित डेटा के बड़े संग्रह हैं जो मानवों द्वारा संसाधित करने के लिए बहुत जटिल हैं। लगभग 2.5 क्विंटिलियन बाइट्स डेटा प्रतिदिन बनाया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप बड़ा डेटा हुआ है। यह डिजिटल रूप से उत्पादित डेटा की विशाल मात्रा को संदर्भित करता है, जिसमें ईमेल, वेबसाइट, सोशल नेटवर्किंग साइट, स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म और अधिक द्वारा उत्पन्न वेब डेटा शामिल है। बड़ा डेटा उन बड़े डेटासेट को भी संदर्भित करता है जो पारंपरिक डेटा प्रसंस्करण विधियों से जटिल होने के कारण संसाधित नहीं किए जा सकते हैं, जिसका अर्थ है कि नए एल्गोरिदमिक तकनीकों का उपयोग किया जाना चाहिए।

बड़े डेटा के तीन वी

बड़ा डेटा अक्सर विशेषज्ञों द्वारा “तीन वी” का उपयोग करके परिभाषित किया जाता है, जो आयतन, विविधता और वेग हैं। ये तीन वी बड़े डेटा और छोटे डेटा के बीच एक प्रमुख अंतर हैं।

• आयतन: डेटा आयतन प्रसंस्करण के लिए उपलब्ध डेटा की मात्रा है। बड़ा डेटा बड़ी मात्रा में जानकारी की आवश्यकता होती है, जबकि छोटा डेटा उसी सीमा तक नहीं है। 
• विविधता: डेटा विविधता डेटा प्रकारों की संख्या है। जबकि डेटा एक समय में एक ही स्रोत से एकत्र किया जाता था और एक ही प्रारूप में वितरित किया जाता था, जैसे कि एक्सेल या सीएसवी, अब यह कई गैर-पारंपरिक रूपों में उपलब्ध है, जैसे कि वीडियो, पाठ, पीडीएफ, सोशल मीडिया ग्राफिक्स, वियरेबल डिवाइस और अधिक। इस स्तर की विविधता को प्रबंधनीय बनाने के लिए अधिक काम और विश्लेषणात्मक शक्ति की आवश्यकता होती है। 
• वेग: डेटा वेग जानकारी प्राप्त करने और प्रसंस्करण की गति है। चूंकि बड़ा डेटा जानकारी के विशाल टुकड़ों से बना होता है, इसलिए यह आमतौर पर आवर्ती रूप से विश्लेषित किया जाता है। दूसरी ओर, छोटा डेटा तेजी से संसाधित किया जा सकता है, जो अक्सर वास्तविक समय की जानकारी शामिल करता है।

छोटे और बड़े डेटा के लाभ

छोटे डेटा का उपयोग करने के कई लाभ हैं जो बड़े डेटा की तुलना में बेहतर हैं। सबसे पहले, यह हर जगह है। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं के बारे में छोटे डेटा से भरा हुआ है, और स्मार्टफोन और कंप्यूटर प्रत्येक बार जब वे अनुप्रयोगों में लॉग इन करते हैं तो छोटे डेटा बनाते हैं।

छोटे डेटा के कुछ अन्य मुख्य लाभ हैं:

• आसान और अधिक कार्रवाई योग्य: छोटा डेटा मानवों द्वारा समझने और प्रसंस्करण के लिए आसान है। यह अल्पकालिक में अधिक कार्रवाई योग्य है, जिसका अर्थ है कि यह तुरंत व्यवसायिक बुद्धिमत्ता में अनुवाद कर सकता है।
• दृश्यीकरण और निरीक्षण: छोटा डेटा दृश्यीकरण और निरीक्षण के लिए बहुत आसान है क्योंकि यह बड़े डेटा के साथ मैनुअल रूप से ऐसा करना असंभव है। 
• अंतिम उपयोगकर्ता के करीब: व्यवसाय को समझने के लिए सबसे अच्छे तरीकों में से एक अंतिम उपयोगकर्ता पर ध्यान केंद्रित करना है, और चूंकि छोटा डेटा अंतिम उपयोगकर्ता के करीब है और अक्सर व्यक्तियों के अनुभव पर केंद्रित है, यह इसे प्राप्त करने में मदद कर सकता है। 
• सरल: छोटा डेटा बड़े डेटा की तुलना में सरल है, जो इसे हर किसी के लिए समझने में आसान बनाता है, हितधारकों से लेकर निर्णय लेने वालों तक। लगभग कोई भी छोटे डेटा को समझ सकता है, जो डेटा-संचालित शक्ति से अपने सभी कर्मचारियों को सुसज्जित करने की मांग करने वाले संगठनों के लिए उपयोगी है।

इन सभी बातों के साथ, यह अभी भी महत्वपूर्ण है कि बड़ा डेटा एक अद्भुत उपकरण है जो व्यवसाय में अपने कई फायदे रखता है।

बड़े डेटा के कुछ मुख्य लाभ हैं:

• बेहतर ग्राहक अंतर्दृष्टि: बड़े डेटा स्रोत ग्राहकों पर प्रकाश डालते हैं और एक आधुनिक व्यवसाय को उन्हें समझने में मदद करते हैं। 
• बढ़ी हुई बाजार बुद्धिमत्ता: बड़े डेटा का उपयोग बाजार की गतिविधियों की गहरी और व्यापक समझ प्राप्त करने में भी मदद कर सकता है। प्रतिस्पर्धी विश्लेषण के अलावा, यह उत्पाद विकास में भी मदद कर सकता है जिसमें विभिन्न ग्राहक वरीयताओं को प्राथमिकता दी जाती है। 
• आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन: बड़े डेटा प्रणाली ग्राहक रुझानों पर डेटा एकत्र करती हैं जो भविष्यसूचक विश्लेषण को सक्षम बनाती हैं, जो मांग, उत्पादन और वितरण के वैश्विक नेटवर्क को अच्छी तरह से काम करने में मदद करती हैं। 
• डेटा-संचालित नवाचार: बड़े डेटा उपकरण और प्रौद्योगिकियां नए उत्पादों और सेवाओं के विकास में मदद कर सकती हैं। यहां तक कि डेटा स्वयं एक उत्पाद बन सकता है जब इसे साफ और तैयार किया जाता है। 
• बेहतर व्यवसायिक संचालन: बड़ा डेटा व्यवसायिक गतिविधियों को विभिन्न प्रकार से बेहतर बनाने में मदद कर सकता है जो व्यवसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में मदद करता है ताकि लागत बचत, उत्पादकता में वृद्धि और ग्राहक संतुष्टि में वृद्धि हो सके। यह शारीरिक संचालन में भी सुधार कर सकता है जो बड़े डेटा और डेटा विज्ञान को भविष्यसूचक रखरखाव अनुसूची को सूचित करने के लिए जोड़ती है।

बड़ा डेटा हमेशा बेहतर डेटा नहीं है

बड़े डेटा के आसपास बहुत सारा शोर है, लेकिन यह हमेशा पसंदीदा नहीं है। जबकि बड़ा डेटा दोनों में से अधिक लोकप्रिय रहा है, छोटा डेटा धीरे-धीरे फिर से एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी के रूप में मान्यता प्राप्त कर रहा है। बड़े डेटा को छोटे डेटा से अधिक पसंद न करने के पीछे एक प्रमुख कारण सुरक्षा और भंडारण से संबंधित है।

बड़ी मात्रा में डेटा के साथ सुरक्षा अत्यंत महत्वपूर्ण है, लेकिन बड़ा डेटा इसे कुछ संगठनों के लिए बहुत चुनौतीपूर्ण बना सकता है। जैसे-जैसे बड़ा डेटा बढ़ता है, यह संग्रहण और प्रबंधन के लिए भी कठिन हो जाता है। छोटे डेटा के लिए उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक डेटाबेस बड़े डेटा के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। इसके कारण, बड़े डेटा डेटाबेस सुरक्षा की तुलना में प्रदर्शन और लचीलेपन को प्राथमिकता देते हैं।

छोटे और बड़े डेटा का भविष्य

जबकि बड़ा डेटा विभिन्न प्रकार के व्यवसायों में लोकप्रिय बना रहेगा, छोटा डेटा अपने महत्व और लोकप्रियता में बढ़ने की संभावना है। इसके पीछे एक मुख्य कारण यह है कि छोटा डेटा छोटे उद्यमों को डेटा-संचालित दुनिया में शामिल होने में सक्षम बनाता है।

बड़े डेटा के लिए उपयोग की जाने वाली कुछ समान तकनीकें छोटे डेटा पर भी लागू की जा सकती हैं, जैसे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग, जो कम डेटा-भूख वाले लेकिन अधिक बुद्धिमान एआई समाधानों को जन्म दे सकती हैं।

हालांकि यह छोटे डेटा का विश्लेषण करने के लिए संभव है कि कंप्यूटर के बिना, मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय विधियां डेटा को बेहतर ढंग से समझने और उन पैटर्न की पहचान करने में मदद करती हैं जो मैनुअल रूप से असंभव होंगे। ये पैटर्न तब एक व्यवसाय और उसके ग्राहकों की गहरी समझ प्रदान कर सकते हैं, और जब वे छोटे डेटा से प्राप्त किए जाते हैं, तो वे अक्सर बड़े डेटा विश्लेषण से अधिक जानकारीपूर्ण हो सकते हैं, जो कभी-कभी कार्रवाई में अनुवाद करने में अधिक कठिन होते हैं।

चाहे कंपनी छोटे डेटा या बड़े डेटा की शक्ति का लाभ उठाने का निर्णय ले, यह निश्चित है कि डेटा का महत्व केवल बढ़ने वाला है। हम भविष्य में डेटा के कई नए प्रकार देखेंगे, और इन सभी प्रकारों के साथ मिलकर हमारी डेटा-संचालित दुनिया बनती है।