Արհեստական բանականություն
Մեծ տվյալներ ընդդեմ փոքր տվյալների. հիմնական տարբերություններ
Այսօրվա բոլոր չափերի բիզնեսներից շատերին սնուցող վառելիքը տվյալներն են, որոնք տվյալների վրա հիմնված փոխակերպումների և արհեստական ինտելեկտի (AI) ռազմավարությունների հիմքում ընկած են: Դա բացարձակապես անհրաժեշտ է այսօրվա բիզնես միջավայրում, և այն գտնվում է բարձր մակարդակի բազմաթիվ խոսակցությունների կենտրոնում:
Քանի որ տվյալներն այնքան հիմնարար են և ինտեգրված բիզնես գործընթացներին, դրանք ճյուղավորվել են և այժմ ներառում են բազմաթիվ տարբեր տեսակներ, որոնք կարող են ոմանց համար վախեցնել: Թեև շատերը լսել են «մեծ տվյալների» մասին, նրանք կարող են հստակ չգիտեն, թե դա ինչ է ենթադրում կամ որ կան այլ տեսակի տվյալներ, ինչպիսիք են «փոքր տվյալները»:
Սկսենք նախ սահմանելով երկուսը.
- Փոքր տվյալներ. Փոքր տվյալները ներառում են տվյալների փոքր հավաքածուներ, որոնք հաճախ ազդում են ներկա որոշումների վրա, ինչը նշանակում է, որ դրանք սովորաբար բավական փոքր են, որպեսզի մարդիկ հասկանան ծավալի և ձևաչափի առումով: Փոքր տվյալները չունեն նույն ազդեցության մակարդակը, ինչ մեծ տվյալները, երբ խոսքը վերաբերում է ընդհանուր բիզնեսին: Փոխարենը, այն ավելի մեծ ազդեցություն ունի կարճաժամկետ և ընթացիկ որոշումների վրա:
- Մեծ տվյալներ. «Մեծ տվյալներ» տերմինը մեծ տարածում է գտել վերջին մի քանի տարիների ընթացքում: Դա կառուցվածքային և չկառուցված տվյալների մեծ հավաքածուներ են, որոնք չափազանց բարդ են մարդկանց մշակման համար: Ամեն օր ստեղծվում է գրեթե 2.5 կվինտիլիոն բայթ տվյալ, ինչը հանգեցրել է մեծ տվյալների աճին: Այն վերաբերում է թվային եղանակով արտադրված տվյալների հսկայական ծավալներին, ներառյալ էլեկտրոնային փոստի, կայքերի, սոցիալական ցանցերի, հոսքային հարթակների և այլնի կողմից ստեղծված վեբ տվյալները: Մեծ տվյալները վերաբերում են նաև տվյալների մեծ հավաքածուներին, որոնք չափազանց բարդ են տվյալների մշակման սովորական մեթոդներով մշակվելու համար, ինչը նշանակում է, որ պետք է օգտագործվեն նոր ալգորիթմական տեխնիկա:
Մեծ տվյալների երեք V-ները
Մեծ տվյալները հաճախ սահմանվում են փորձագետների կողմից՝ օգտագործելով «երեք V»-երը, որոնք են՝ ծավալը, բազմազանությունը և արագությունը: Այս երեք v-երը մեծ տվյալների և փոքր տվյալների հիմնական տարբերություններից են:
- Ծավալը: Տվյալների ծավալը մշակման համար հասանելի տվյալների քանակն է: Մեծ տվյալները պահանջում են տեղեկատվության մեծ ծավալ, մինչդեռ փոքր տվյալները նույն չափով չեն պահանջում:
- Բազմազանություն: Տվյալների բազմազանությունը տվյալների տեսակների քանակն է: Թեև ժամանակին տվյալները հավաքվում էին մեկ վայրից և առաքվում մեկ ձևաչափով, օրինակ՝ excel կամ csv, այն այժմ հասանելի է բազմաթիվ ոչ ավանդական ձևերով, ինչպիսիք են տեսանյութը, տեքստը, pdf-ը, սոցիալական մեդիայի գրաֆիկան, կրելի սարքերը և այլն: Այս մակարդակի բազմազանությունը պահանջում է ավելի շատ աշխատանք և վերլուծական ուժ՝ այն կառավարելի դարձնելու համար:
- Արագություն: Տվյալների արագությունը տեղեկատվության ստացման և մշակման արագությունն է: Քանի որ մեծ տվյալները բաղկացած են տեղեկատվության զանգվածային կտորներից, դրանք սովորաբար պարբերաբար վերլուծվում են: Մյուս կողմից, փոքր տվյալները կարող են շատ ավելի արագ մշակվել, ինչի պատճառով դրանք հաճախ ներառում են իրական ժամանակի տեղեկատվություն:
Փոքր և մեծ տվյալների առավելությունները
Մեծ տվյալների փոխարեն փոքր տվյալների օգտագործումը շատ առավելություններ ունի: Սկզբից այն ամենուր է, ուր նայեք: Օրինակ, սոցիալական մեդիան լցված է օգտատերերի մասին փոքր տվյալներով, և սմարթֆոններն ու համակարգիչները փոքր տվյալներ են ստեղծում ամեն անգամ, երբ մուտք են գործում հավելվածներ:
Ահա փոքր տվյալների այլ հիմնական առավելությունները.
- Ավելի հեշտ և գործող. Փոքր տվյալները մարդկանց համար ավելի հեշտ է ընկալել և մշակել: Այն կարճաժամկետ հեռանկարում ավելի գործունակ է, ինչը նշանակում է, որ այն կարող է անմիջապես վերածվել բիզնեսի հետախուզության:
- Պատկերացում և ստուգում. Փոքր տվյալները շատ ավելի հեշտ են վիզուալիզացիայի և ստուգման համար, քանի որ անհնար է դա անել ձեռքով մեծ տվյալների հետ:
- Վերջնական օգտագործողին ավելի մոտ. Բիզնեսը հասկանալու լավագույն միջոցներից մեկը վերջնական օգտագործողների վրա կենտրոնանալն է, և քանի որ փոքր տվյալներն ավելի մոտ են վերջնական օգտագործողին և հաճախ կենտրոնացած են անհատների փորձի վրա, դա կարող է օգնել հասնել դրան:
- Ավելի պարզ. Փոքր տվյալները ավելի պարզ են, քան մեծ տվյալները, ինչը հեշտացնում է բոլորի համար հասկանալիությունը՝ շահագրգիռ կողմերից մինչև որոշում կայացնողները: Գրեթե յուրաքանչյուրը կարող է հասկանալ փոքր տվյալները, ինչը օգտակար է այն կազմակերպությունների համար, որոնք ցանկանում են իրենց բոլոր աշխատակիցներին սարքավորել տվյալների վրա հիմնված հզորությամբ:
Այս ամենով հանդերձ, դեռևս կարևոր է գիտակցել, որ մեծ տվյալները բիզնեսում անհավանական գործիք են, և այն ունի իր առավելություններից շատերը փոքր տվյալների նկատմամբ:
Ահա մեծ տվյալների հիմնական առավելություններից մի քանիսը.
- Հաճախորդի ավելի լավ պատկերացում. Տվյալների մեծ աղբյուրները լույս են սփռում հաճախորդների վրա և օգնում ժամանակակից բիզնեսին հասկանալ նրանց:
- Շուկայական ինտելեկտի բարձրացում. Մեծ տվյալների օգտագործումը կարող է նաև հանգեցնել շուկայի դինամիկայի ավելի խորը և լայն ըմբռնմանը: Բացի մրցակցային վերլուծությունից, այն կարող է նաև օգնել արտադրանքի զարգացմանը՝ առաջնահերթություն տալով հաճախորդների տարբեր նախասիրություններին:
- Մատակարարման շղթայի կառավարում. Տվյալների մեծ համակարգերը ինտեգրում են հաճախորդների միտումների վերաբերյալ տվյալները՝ կանխատեսելի վերլուծությունը թույլ տալու համար, որն օգնում է լավ աշխատել պահանջարկի, արտադրության և բաշխման համաշխարհային ցանցը:
- Տվյալների վրա հիմնված նորարարություն. Մեծ տվյալների գործիքներն ու տեխնոլոգիաները կարող են հանգեցնել նոր ապրանքների և ծառայությունների զարգացմանը: Նույնիսկ տվյալներն ինքնին կարող են արտադրանք դառնալ մաքրվելուց և պատրաստվելուց հետո:
- Բարելավված բիզնես գործառնություններ. Մեծ տվյալները կարող են բարելավել բիզնեսի բոլոր տեսակները՝ օգնելով օպտիմիզացնել բիզնես գործընթացները՝ ծախսերի խնայողության, արտադրողականության բարձրացման և հաճախորդների բավարարվածության բարձրացման համար: Այն կարող է նաև բարելավել ֆիզիկական գործողությունները՝ համատեղելով մեծ տվյալները և տվյալների գիտությունը՝ կանխատեսելի սպասարկման ժամանակացույցերը տեղեկացնելու համար, օրինակ:
Մեծ տվյալները միշտ չէ, որ ավելի լավ տվյալներ են
Մեծ տվյալների շուրջ մեծ աղմուկ է բարձրանում, բայց դա միշտ չէ, որ նախընտրելի է: Թեև մեծ տվյալները երկուսից ավելի տարածված են եղել, փոքր տվյալները ևս մեկ անգամ ավելի են ճանաչվում որպես կարևոր դերակատար այս նոր բիզնես միջավայրում: Հիմնական պատճառներից մեկը, որ մեծ տվյալները կարող են չգերադասվել փոքր տվյալներից, կապված է անվտանգության և պահպանման հետ:
Անվտանգությունը շատ կարևոր է, երբ գործ ունենք մեծ քանակությամբ տվյալների հետ, բայց մեծ տվյալները կարող են դա չափազանց դժվար դարձնել որոշ կազմակերպությունների համար: Քանի որ մեծ տվյալները մեծանում են, դրանք նույնպես դժվարանում են պահել և կառավարել: Փոքր տվյալների համար օգտագործվող ավանդական տվյալների բազաները նախատեսված չեն մեծ տվյալների համար: Այս պատճառով, տվյալների մեծ տվյալների բազաները գերադասում են կատարողականությունն ու ճկունությունը, քան անվտանգությանը:
Փոքր և մեծ տվյալների ապագան
Թեև մեծ տվյալները կշարունակեն հանրաճանաչ լինել բոլոր տեսակի ձեռնարկությունների շրջանում, փոքր տվյալները, հավանաբար, կշարունակեն աճել իրենց կարևորությամբ և ժողովրդականությամբ: Դրա հիմնական պատճառներից մեկն այն է, որ փոքր տվյալները հնարավորություն են տալիս փոքր ձեռնարկություններին ներգրավվել տվյալների վրա հիմնված այս աշխարհում:
Մեծ տվյալների համար օգտագործվող նույն մեթոդներից մի քանիսը կշարունակեն կիրառվել փոքր տվյալների վրա, ինչպիսիք են արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը, ինչը կարող է հանգեցնել ավելի խելացի, բայց ավելի քիչ տվյալների կարիք ունեցող AI լուծումների:
Թեև հնարավոր է վերլուծել փոքր տվյալներ առանց համակարգիչների, մեքենայական ուսուցումը և վիճակագրական մեթոդները օգնում են ավելի լավ հասկանալ տվյալները և բացահայտել այնպիսի օրինաչափություններ, որոնք այլապես անհնարին կլինեն, եթե ձեռքով կատարվեն: Այս օրինաչափությունները կարող են ավելի խորը հասկանալ բիզնեսի և նրա հաճախորդների մասին, և երբ դրանք բխում են փոքր տվյալներից, դրանք հաճախ կարող են ավելի տեղեկատվական լինել, քան մեծ տվյալների վերլուծությունը, որը երբեմն ավելի դժվար է վերածվել գործողությունների:
Անկախ նրանից, թե ընկերությունը որոշում է օգտագործել փոքր տվյալների կամ մեծ տվյալների հզորությունը, վստահ է, որ տվյալների կարևորությունը միայն կշարունակի աճել: Մենք ապագայում կտեսնենք տվյալների շատ նոր տեսակներ, և այս բոլոր տեսակները միասին կազմում են տվյալների վրա հիմնված մեր աշխարհը:
