Big Data vs. Small Data: Le principali differenze

Il carburante che alimenta molte aziende di oggi di tutte le dimensioni è il dato, che è la chiave dietro le trasformazioni guidate dai dati e le strategie di intelligenza artificiale (AI). È assolutamente necessario nell’ambiente aziendale di oggi e fa parte di molte conversazioni a livello aziendale.

Poiché i dati sono così fondamentali e integrati nei processi aziendali, si sono ramificati e ora comprendono molti tipi diversi, il che può renderli apparentemente intimidatori per alcuni. Mentre molte persone hanno sentito parlare di “big data”, potrebbero non sapere esattamente cosa comporti o che esistano altri tipi di dati, come “small data”.

Iniziamo definendo i due:

• Small Data: I small data includono piccoli set di dati che spesso influenzano le decisioni nel presente, il che significa che sono generalmente abbastanza piccoli per essere compresi dagli esseri umani in termini di volume e formato. I small data non hanno lo stesso livello di impatto dei big data quando si tratta dell’intera azienda. Invece, hanno un impatto maggiore sulle decisioni a breve termine e attuali.
• 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 complessi per essere elaborati dagli esseri umani. Quasi 2,5 quintilioni di byte di dati vengono creati ogni giorno, il che ha portato alla crescita dei big data. Si riferisce ai volumi massicci di dati prodotti digitalmente, compresi i dati web generati da e-mail, siti web, siti di social networking, piattaforme di streaming e altro. I big data si riferiscono anche ai grandi set di dati che sono troppo complessi per essere elaborati con metodi di elaborazione dei dati convenzionali, il che significa che devono essere utilizzate nuove tecniche algoritmiche.

I tre V dei Big Data

I big data sono spesso definiti dagli esperti utilizzando i “tre V”, che sono volume, varietà e velocità. Questi tre V sono una delle principali differenze tra big data e small data.

• Volume: Il volume dei dati è la quantità di dati disponibili per l’elaborazione. I big data richiedono una grande quantità di informazioni, mentre i small data no, almeno non nella stessa misura. 
• Varietà: La varietà dei dati è il numero di tipi di dati. Mentre i dati venivano una volta raccolti da un unico luogo e consegnati in un unico formato, come ad esempio Excel o CSV, ora sono disponibili in molti formati non tradizionali come video, testo, PDF, grafici dei social media, dispositivi indossabili e altro. Questo livello di varietà richiede più lavoro e potenza analitica per renderlo gestibile. 
• Velocità: La velocità dei dati è la velocità con cui le informazioni vengono acquisite e elaborate. Poiché i big data consistono in masse enormi di informazioni, vengono generalmente analizzati periodicamente. D’altra parte, i small data possono essere elaborati molto più velocemente, il che è il motivo per cui spesso coinvolgono informazioni in tempo reale.

Vantaggi dei Small Data e dei Big Data

Ci sono molti vantaggi nell’utilizzare i small data invece dei big data. Innanzitutto, sono ovunque. Ad esempio, i social media sono pieni di small data sugli utenti e gli smartphone e i computer creano small data ogni volta che si accedono alle applicazioni.

Ecco alcuni degli altri principali vantaggi dei small data:

• Più facili e azionabili: I small data sono più facili da comprendere e elaborare per gli esseri umani. Sono più azionabili nel breve termine, il che significa che possono tradursi in intelligenza aziendale immediatamente.
• Visualizzazione e ispezione: I small data sono molto più facili da visualizzare e ispezionare poiché è impossibile farlo manualmente con i big data. 
• Più vicini all’utente finale: Uno dei migliori modi per comprendere un’azienda è concentrarsi sugli utenti finali e poiché i small data sono più vicini all’utente finale e spesso si concentrano sull’esperienza degli individui, possono aiutare a raggiungere questo obiettivo. 
• Semplificati: I small data sono più semplici dei big data, il che li rende più facili da comprendere per tutti, dagli stakeholder ai responsabili delle decisioni. Quasi chiunque può comprendere i small data, il che è utile per le organizzazioni che cercano di dotare tutti i loro dipendenti di potere basato sui dati.

Con tutto ciò, è ancora importante riconoscere che i big data sono uno strumento incredibile nel business e offrono molti vantaggi rispetto ai small data.

Ecco alcuni dei principali vantaggi dei big data:

• Migliore comprensione del cliente: Le fonti di big data gettano luce sui clienti e aiutano un’azienda moderna a comprenderli. 
• Aumento dell’intelligenza di mercato: L’utilizzo dei big data può anche portare a una comprensione più profonda e ampia della dinamica del mercato. Oltre all’analisi della concorrenza, può anche assistere nello sviluppo di prodotti dando 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 funzionante la rete globale di domanda, produzione e distribuzione. 
• 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. 
• Miglioramento delle operazioni aziendali: I big data possono migliorare tutti i tipi di attività aziendale aiutando a ottimizzare i processi aziendali per generare risparmi di costo, aumentare la produttività e aumentare la soddisfazione del cliente. Possono anche migliorare le operazioni fisiche combinando i big data e la scienza dei dati per informare gli orari di manutenzione predittivi, ad esempio.

I Big Data non sono sempre i migliori

C’è molto entusiasmo intorno ai big data, ma non sono sempre preferibili. Mentre i big data sono stati più popolari dei due, i small data stanno diventando sempre più riconosciuti come un importante giocatore in questo nuovo ambiente aziendale. Una delle principali ragioni per cui i big data potrebbero non essere preferiti rispetto ai small data 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 renderla estremamente impegnativa per alcune organizzazioni. Man mano che i big data crescono, diventa anche difficile archiviarli e gestirli. I database tradizionali utilizzati per i small data non sono progettati per i big data. A causa di ciò, i database di big data favoriscono le prestazioni e la flessibilità sulla sicurezza.

Il Futuro dei Small Data e dei Big Data

Mentre i big data continueranno a essere popolari tra le aziende di tutti i tipi, i small data probabilmente continueranno a crescere in importanza e popolarità. Una delle principali ragioni dietro questo è che i small data stanno consentendo alle piccole imprese di partecipare a questo mondo guidato dai dati.

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

Sebbene sia possibile analizzare i small data senza computer, i metodi di apprendimento automatico e statistico aiutano a comprendere meglio i dati e a identificare modelli che altrimenti sarebbero impossibili da individuare manualmente. Questi modelli possono quindi fornire una comprensione più profonda di un’azienda e dei suoi clienti e, quando derivati dai small data, 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 il potere dei small data o dei big data, è certo che l’importanza dei dati continuerà ad aumentare. Vedremo molti nuovi tipi di dati nel futuro e, insieme, tutti questi tipi compongono il nostro mondo guidato dai dati.