Big Data vs. Small Data: Differenze chiave

Il carburante che alimenta molte delle aziende odierne di tutte le dimensioni sono i dati, che sono la chiave dietro le trasformazioni basate sui dati e le strategie di intelligenza artificiale (AI). È assolutamente necessario nell'ambiente aziendale odierno ed è al centro di molte conversazioni di alto livello. 

Poiché i dati sono così fondamentali e integrati nei processi aziendali, si sono ramificati e ora comprendono molti tipi diversi, il che può farli sembrare intimidatori per alcuni. Sebbene molte persone abbiano sentito parlare di "big data", potrebbero non sapere esattamente cosa comporta o che esistono altri tipi di dati, come gli "small data". 

Iniziamo definendo prima i due: 

• Piccoli dati: Gli small data includono piccoli set di dati che spesso hanno un impatto sulle decisioni del momento, il che significa che sono solitamente sufficientemente piccoli da essere comprensibili per gli esseri umani in termini di volume e formato. Gli small data non hanno lo stesso impatto dei big data sull'azienda nel suo complesso. Al contrario, hanno un impatto maggiore sulle decisioni a breve termine e sul presente.
  
• Big Data: Il termine “big data” è diventato molto popolare negli ultimi anni. Si tratta di grandi raccolte di dati strutturati e non strutturati che sono troppo complesse per essere elaborate dagli esseri umani. Ogni giorno vengono creati quasi 2.5 quintilioni di byte di dati, il che ha portato alla crescita dei big data. Si riferisce agli enormi volumi di dati prodotti digitalmente, inclusi i dati web generati da e-mail, siti web, siti di social network, piattaforme di streaming e altro ancora. I big data si riferiscono anche a grandi set di dati che sono troppo complessi per essere elaborati con metodi di elaborazione dati convenzionali, il che significa che devono essere utilizzate nuove tecniche algoritmiche. 

Le tre V dei Big Data

I big data vengono spesso definiti dagli esperti utilizzando le "tre V", che sono volume, varietà e velocità. Queste tre v sono una delle principali differenze tra big data e small data. 

• Volume: Il volume di dati è la quantità di dati disponibili per l'elaborazione. I big data richiedono un grande volume di informazioni, mentre i piccoli dati non lo richiedono nella stessa misura. 
• Varietà: La varietà dei dati è il numero di tipi di dati. Mentre una volta i dati venivano raccolti da un unico luogo e consegnati in un unico formato, come excel o csv, ora sono disponibili in molte forme non tradizionali come video, testo, pdf, grafica per social media, dispositivi indossabili e altro ancora. Questo livello di varietà richiede più lavoro e potere analitico per renderlo gestibile. 
• Velocità: La velocità dei dati è la velocità con cui le informazioni vengono acquisite ed elaborate. Poiché i big data sono costituiti da enormi blocchi di informazioni, di solito vengono analizzati periodicamente. D'altra parte, i piccoli dati possono essere elaborati molto più rapidamente, motivo per cui spesso coinvolgono informazioni in tempo reale. 

Vantaggi di Small e Big Data

Ci sono molti vantaggi nell'usare piccoli dati invece di grandi dati. Per cominciare, è ovunque guardi. Ad esempio, i social media sono pieni di piccoli dati sugli utenti e smartphone e computer creano piccoli dati ogni volta che accedono alle applicazioni. 

Ecco alcuni degli altri principali vantaggi dei piccoli dati: 

• Più facile e più fruibile: I piccoli dati sono più facili da comprendere e da elaborare per gli esseri umani. È più attuabile a breve termine, il che significa che può tradursi immediatamente in business intelligence.
  
• Visualizzazione e ispezione: I piccoli dati sono molto più facili da visualizzare e ispezionare poiché è impossibile farlo manualmente con i grandi dati. 
• Più vicino all'utente finale: Uno dei modi migliori per comprendere un'azienda è concentrarsi sugli utenti finali e poiché i piccoli dati sono più vicini all'utente finale e spesso si concentrano sull'esperienza degli individui, possono aiutare a raggiungere questo obiettivo. 
• Più semplice: I piccoli dati sono più semplici dei grandi dati, il che rende più facile la comprensione per tutti, dalle parti interessate ai responsabili delle decisioni. Quasi tutti possono comprendere i dati di piccole dimensioni, il che è utile per le organizzazioni che desiderano dotare tutti i propri dipendenti di potenza basata sui dati. 

Nonostante tutto ciò, è comunque importante riconoscere che i big data sono uno strumento incredibile nel mondo degli affari e presentano molti vantaggi rispetto ai piccoli dati. 

Ecco alcuni dei principali vantaggi dei big data: 

• Migliore comprensione del cliente: Le fonti di big data fanno luce sui clienti e aiutano un'azienda moderna a comprenderli. 
• Maggiore intelligenza del mercato: L'uso dei big data può anche portare a una comprensione più profonda e più ampia delle dinamiche di mercato. Oltre all'analisi della concorrenza, può anche assistere nello sviluppo del prodotto dando la priorità alle diverse preferenze dei clienti. 
• Gestione della catena di approvvigionamento: I sistemi di big data integrano i dati sulle tendenze dei clienti per abilitare l'analisi predittiva, che aiuta a mantenere la rete globale di domanda, produzione e distribuzione funzionante. 
• Innovazione basata sui dati: Gli strumenti e le tecnologie dei big data possono portare allo sviluppo di nuovi prodotti e servizi. Anche i dati stessi possono diventare un prodotto dopo essere stati puliti e preparati. 
• Operazioni aziendali migliorate: I big data possono migliorare ogni tipo di attività aziendale aiutando a ottimizzare i processi aziendali per generare risparmi sui costi, aumentare la produttività e aumentare la soddisfazione del cliente. Può anche migliorare le operazioni fisiche combinando big data e scienza dei dati per informare, ad esempio, i programmi di manutenzione predittiva. 

I Big Data non sono sempre dati migliori

C'è molto clamore intorno ai big data, ma non è sempre preferibile. Mentre i big data sono stati i più popolari dei due, i piccoli dati vengono sempre più riconosciuti ancora una volta come un attore importante in questo nuovo ambiente aziendale. Uno dei motivi principali per cui i big data potrebbero non essere preferiti rispetto ai piccoli dati ha a che fare con la sicurezza e l'archiviazione.

La sicurezza è estremamente cruciale quando si ha a che fare con grandi quantità di dati, ma i big data possono renderlo estremamente difficile per alcune organizzazioni. Man mano che i big data crescono, diventa anche difficile archiviarli e gestirli. I database tradizionali utilizzati per i piccoli dati non sono progettati per i grandi dati. Per questo motivo, i database di big data privilegiano le prestazioni e la flessibilità rispetto alla sicurezza.

Futuro di piccoli e grandi dati

Mentre i big data continueranno a essere popolari tra le aziende di tutti i tipi, i piccoli dati probabilmente continueranno ad aumentare di importanza e popolarità. Uno dei motivi principali alla base di ciò è che i piccoli dati consentono alle piccole imprese di essere coinvolte in questo mondo basato sui dati. 

Alcune delle stesse tecniche utilizzate per i big data continueranno ad essere applicate agli small data, come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, che possono portare a soluzioni di intelligenza artificiale più intelligenti ma meno affamate di dati. 

Sebbene sia possibile analizzare piccoli dati senza computer, l'apprendimento automatico e i metodi statistici aiutano a comprendere meglio i dati e identificare modelli che sarebbero altrimenti impossibili se eseguiti manualmente. Questi modelli possono quindi fornire una comprensione più profonda di un'azienda e dei suoi clienti e, quando derivano da piccoli dati, possono spesso essere più informativi dell'analisi dei big data, che a volte sono più difficili da tradurre in azioni. 

Indipendentemente dal fatto che un'azienda decida di sfruttare la potenza degli small data o dei big data, è certo che l'importanza dei dati continuerà ad aumentare. Vedremo molti nuovi tipi di dati in futuro e, insieme, tutti questi tipi costituiscono il nostro mondo basato sui dati.