Veliki podaci u odnosu na male podatke: ključne razlike

Gorivo koje pokreće mnoga današnja poduzeća svih veličina su podaci, koji su ključ transformacija vođenih podacima i strategija umjetne inteligencije (AI). Apsolutno je neophodan u današnjem poslovnom okruženju i fokus je mnogih razgovora na najvišoj razini. 

Budući da su podaci tako temeljni i integrirani u poslovne procese, razgranali su se i sada obuhvaćaju mnogo različitih vrsta, zbog čega nekima mogu djelovati zastrašujuće. Iako su mnogi ljudi čuli za "velike podatke", možda ne znaju točno što oni podrazumijevaju ili da postoje druge vrste podataka, kao što su "mali podaci". 

Počnimo tako što ćemo prvo definirati ovo dvoje: 

• Mali podaci: Mali podaci uključuju male skupove podataka koji često utječu na odluke u sadašnjosti, što znači da su obično dovoljno mali da ih ljudi razumiju u smislu količine i formata. Mali podaci nemaju istu razinu utjecaja kao veliki podaci kada je u pitanju cjelokupno poslovanje. Umjesto toga, ima veći utjecaj na kratkoročne i trenutne odluke.
  
• Big Data: Izraz "veliki podaci" postao je vrlo popularan u posljednjih nekoliko godina. To su velike zbirke strukturiranih i nestrukturiranih podataka koji su previše složeni da bi ih ljudi mogli obraditi. Svaki dan se stvori gotovo 2.5 kvintilijuna bajtova podataka, što je dovelo do porasta velikih podataka. Odnosi se na ogromne količine podataka proizvedenih digitalno, uključujući web podatke generirane e-poštom, web stranicama, društvenim mrežama, platformama za strujanje itd. Veliki podaci također se odnose na velike skupove podataka koji su presloženi da bi se obradili konvencionalnim metodama obrade podataka, što znači da se moraju koristiti nove algoritamske tehnike. 

Tri V velikih podataka

Stručnjaci često definiraju velike podatke korištenjem "tri V", a to su volumen, raznolikost i brzina. Ova tri v su jedna od glavnih razlika između velikih i malih podataka. 

• Volumen: Količina podataka je količina podataka dostupnih za obradu. Veliki podaci zahtijevaju veliku količinu informacija, dok mali podaci ne zahtijevaju u istoj mjeri. 
• Raznolikost: Raznolikost podataka je broj vrsta podataka. Dok su se podaci nekad prikupljali s jednog mjesta i isporučivali u jednom formatu, kao što je excel ili csv, sada su dostupni u mnogim netradicionalnim oblicima kao što su video, tekst, pdf, grafika društvenih medija, nosivi uređaji i više. Ova razina raznolikosti zahtijeva više rada i analitičke moći kako bi se njome moglo upravljati. 
• Brzina: Brzina podataka je brzina kojom se informacije prikupljaju i obrađuju. Budući da se veliki podaci sastoje od ogromnih dijelova informacija, obično se povremeno analiziraju. S druge strane, mali podaci mogu se puno brže obraditi, zbog čega često uključuju informacije u stvarnom vremenu. 

Prednosti malih i velikih podataka

Mnogo je prednosti korištenja malih podataka umjesto velikih podataka. Za početak, nalazi se gdje god pogledate. Na primjer, društveni mediji puni su malih podataka o korisnicima, a pametni telefoni i računala stvaraju male podatke svaki put kad se prijave na aplikacije. 

Evo nekih od ostalih glavnih prednosti malih podataka: 

• Lakše i djelotvornije: Ljudima je male podatke lakše razumjeti i obraditi. Kratkoročno je djelotvorniji, što znači da se odmah može pretvoriti u poslovnu inteligenciju.
  
• Vizualizacija i pregled: Male podatke daleko je lakše vizualizirati i pregledati jer je to nemoguće učiniti ručno s velikim podacima. 
• Bliže krajnjem korisniku: Jedan od najboljih načina za razumijevanje poslovanja jest fokusiranje na krajnje korisnike, a budući da su mali podaci bliži krajnjem korisniku i često usmjereni na iskustvo pojedinaca, to može pomoći u postizanju toga. 
• Jednostavnije: Mali podaci jednostavniji su od velikih podataka, što olakšava razumijevanje svima, od dionika do donositelja odluka. Gotovo svatko može razumjeti male podatke, što je korisno za organizacije koje žele opremiti sve svoje zaposlenike snagom vođenom podacima. 

Uz sve to, i dalje je važno prepoznati da su veliki podaci nevjerojatan alat u poslovanju i da imaju mnoge vlastite prednosti u odnosu na male podatke. 

Evo nekih od glavnih prednosti velikih podataka: 

• Bolji uvid u klijente: Veliki izvori podataka bacaju svjetlo na klijente i pomažu modernom poslovanju da ih razumije. 
• Povećana tržišna inteligencija: Korištenje velikih podataka također može dovesti do dubljeg i šireg razumijevanja dinamike tržišta. Osim analize konkurencije, također može pomoći u razvoju proizvoda davanjem prioriteta različitim preferencijama kupaca. 
• Upravljanje lancem opskrbe: Sustavi velikih podataka integriraju podatke o trendovima kupaca kako bi omogućili prediktivnu analitiku, koja pomaže da globalna mreža potražnje, proizvodnje i distribucije dobro funkcionira. 
• Inovacija temeljena na podacima: Alati i tehnologije velikih podataka mogu dovesti do razvoja novih proizvoda i usluga. Čak i sami podaci mogu postati proizvod nakon što su očišćeni i pripremljeni. 
• Poboljšano poslovanje: Veliki podaci mogu poboljšati sve vrste poslovnih aktivnosti pomažući optimizirati poslovne procese kako bi se ostvarile uštede troškova, povećala produktivnost i povećalo zadovoljstvo korisnika. Također može poboljšati fizičke operacije kombiniranjem velikih podataka i znanosti o podacima kako bi se, na primjer, informirali o prediktivnim rasporedima održavanja. 

Veliki podaci nisu uvijek bolji podaci

Puno je pompe oko velikih podataka, ali to nije uvijek poželjno. Dok su veliki podaci bili popularniji od ta dva, mali podaci se sve više prepoznaju kao važan igrač u ovom novom poslovnom okruženju. Jedan od glavnih razloga zašto se veliki podaci možda ne preferiraju nad malim podacima je sigurnost i pohrana.

Sigurnost je vrlo važna kada se radi s velikim količinama podataka, ali veliki podaci to mogu učiniti velikim izazovom za neke organizacije. Kako veliki podaci rastu, postaje ih teže pohranjivati ​​i njima upravljati. Tradicionalne baze podataka koje se koriste za male podatke nisu dizajnirane za velike podatke. Zbog toga velike baze podataka daju prednost performansama i fleksibilnosti u odnosu na sigurnost.

Budućnost malih i velikih podataka

Dok će veliki podaci i dalje biti popularni među poduzećima svih vrsta, mali će podaci vjerojatno nastaviti rasti na važnosti i popularnosti. Jedan od glavnih razloga za to je taj što mali podaci omogućuju manjim poduzećima da se uključe u ovaj svijet vođen podacima. 

Neke od istih tehnika koje se koriste za velike podatke i dalje će se primjenjivati ​​na male podatke, kao što su umjetna inteligencija i strojno učenje, što može dovesti do pametnijih, ali manje podataka gladnih rješenja AI. 

Iako je moguće analizirati male podatke bez računala, strojno učenje i statističke metode pomažu boljem razumijevanju podataka i identificiranju obrazaca koji bi inače bili nemogući da se rade ručno. Ti obrasci potom mogu pružiti dublje razumijevanje poduzeća i njegovih kupaca, a kada se izvode iz malih podataka, često mogu biti informativniji od analitike velikih podataka, koju je ponekad teže prevesti u radnje. 

Bilo da tvrtka odluči iskoristiti snagu malih ili velikih podataka, izvjesno je da će važnost podataka samo rasti. U budućnosti ćemo vidjeti mnoge nove vrste podataka, a sve te vrste zajedno čine naš svijet vođen podacima.