ビッグデータとスモールデータ: 主な違い

今日のあらゆる規模のビジネスの多くを動かす燃料はデータであり、データ主導の変革と人工知能 (AI) 戦略の背後にある鍵です。 これは今日のビジネス環境では絶対に必要であり、多くのトップレベルの会話の焦点となっています。 

データは非常に基本的であり、ビジネス プロセスに統合されているため、分岐し、現在ではさまざまな種類が含まれており、一部の人にとっては恐ろしいと感じることがあります。 多くの人は「ビッグ データ」について聞いたことはあっても、それが何を意味するのか、あるいは「スモール データ」などの他の種類のデータがあることについては正確には知らないかもしれません。 

まず XNUMX つを定義することから始めましょう。 

• 小規模データ: 小規模データには、現在の意思決定に影響を与えることが多い小規模なデータセットが含まれます。これは、通常、量と形式の点で人間が理解できるほど小さいことを意味します。 ビジネス全体に対して、スモールデータはビッグデータほどの影響力を持ちません。 むしろ、短期的かつ現在の意思決定に大きな影響を与えます。
  
• ビッグデータ： 「ビッグデータ」という用語は、ここ数年で非常によく使われるようになりました。これは、人間が処理するには複雑すぎる構造化データと非構造化データの大規模なコレクションです。毎日ほぼ 2.5 京バイトのデータが作成され、それがビッグデータの台頭につながりました。これは、電子メール、Web サイト、ソーシャル ネットワーキング サイト、ストリーミング プラットフォームなどによって生成される Web データを含む、デジタル的に生成される大量のデータを指します。ビッグ データは、従来のデータ処理方法では処理できないほど複雑な大規模なデータ セットも指します。つまり、新しいアルゴリズム技術を使用する必要があります。 

ビッグデータの XNUMX つの V

ビッグデータは多くの場合、量、多様性、速度という「XNUMX つの V」を使用して専門家によって定義されます。 これら XNUMX つの v は、ビッグ データとスモール データの大きな違いの XNUMX つです。 

• ボリューム： データ量とは、処理に使用できるデータの量です。 ビッグデータには大量の情報が必要ですが、小さなデータにはそれほどの情報は必要ありません。 
• 品種： データ種類とは、データの種類の数です。 かつてはデータは XNUMX か所から収集され、Excel や CSV などの XNUMX つの形式で配信されていましたが、現在ではビデオ、テキスト、PDF、ソーシャル メディア グラフィックス、ウェアラブル デバイスなど、従来とは異なる多くの形式で利用できるようになりました。 このレベルの多様性を管理しやすくするには、より多くの作業と分析力が必要です。 
• 速度： データ速度とは、情報が取得および処理される速度です。 ビッグ データは大量の情報の塊で構成されているため、通常は定期的に分析されます。 一方、小さなデータははるかに高速に処理できるため、リアルタイムの情報が含まれることがよくあります。 

スモールデータとビッグデータの利点

ビッグデータの代わりにスモールデータを使用することには多くの利点があります。 まず、どこを見てもそれはあります。 たとえば、ソーシャル メディアにはユーザーに関する小さなデータが満載されており、スマートフォンやコンピューターはアプリケーションにログインするたびに小さなデータを作成します。 

小規模データのその他の主な利点は次のとおりです。 

• より簡単でより実用的: データが小さいと、人間にとって理解しやすく、処理しやすくなります。 短期的にはより実用的であり、すぐにビジネス インテリジェンスに変換できることを意味します。
  
• 可視化と検査: 大きなデータでは手動で視覚化や検査を行うことができないため、小さなデータの方がはるかに簡単に視覚化や検査を行うことができます。 
• エンドユーザーに近づく: ビジネスを理解するための最良の方法の XNUMX つは、エンド ユーザーに焦点を当てることです。小規模データはエンド ユーザーに近く、個人のエクスペリエンスに焦点を当てていることが多いため、これを達成するのに役立ちます。 
• よりシンプル： スモールデータはビッグデータよりもシンプルなので、利害関係者から意思決定者まで、誰もが理解しやすくなります。 ほぼ誰でも小さなデータを理解できるため、全従業員にデータ主導型のパワーを提供したいと考えている組織にとって役立ちます。 

これらすべてを踏まえた上で、ビッグ データはビジネスにおける素晴らしいツールであり、スモール データに比べて多くの利点があることを認識することが依然として重要です。 

ビッグデータの主な利点のいくつかを次に示します。 

• より優れた顧客インサイト: ビッグ データ ソースは顧客に光を当て、現代のビジネスが顧客を理解するのに役立ちます。 
• 市場インテリジェンスの向上: ビッグデータの使用は、市場の動向をより深く、より広範に理解することにもつながります。 競合分析に加えて、さまざまな顧客の好みに優先順位を付けることで製品開発を支援することもできます。 
• サプライチェーンマネジメント： ビッグ データ システムは、顧客の傾向に関するデータを統合して予測分析を可能にし、需要、生産、流通のグローバル ネットワークを適切に機能させるのに役立ちます。 
• データ駆動型のイノベーション: ビッグデータのツールとテクノロジーは、新しい製品やサービスの開発につながる可能性があります。 データそのものであっても、クリーニングと準備を経て製品になる可能性があります。 
• 業務運営の改善: ビッグデータは、ビジネスプロセスの最適化を支援してコストを削減し、生産性を高め、顧客満足度を向上させることで、あらゆる種類のビジネス活動を改善できます。 また、ビッグデータとデータ サイエンスを組み合わせて、予測メンテナンス スケジュールなどを通知することで、物理的な運用を改善することもできます。 

ビッグデータが必ずしも優れたデータであるとは限らない

ビッグデータに関しては多くの誇大宣伝が行われていますが、それが必ずしも好ましいものであるとは限りません。 XNUMX つのデータのうちではビッグ データの方が人気がありますが、スモール データはこの新しいビジネス環境における重要なプレーヤーとして再認識されつつあります。 小さなデータよりも大きなデータが好まれない主な理由の XNUMX つは、セキュリティとストレージに関係しています。

大量のデータを扱う場合、セキュリティは非常に重要ですが、ビッグデータにより、一部の組織にとってこれが非常に困難になる可能性があります。 ビッグデータが増大するにつれて、保存と管理も難しくなります。 小規模データに使用される従来のデータベースは、ビッグデータ向けに設計されていません。 このため、ビッグ データ データベースはセキュリティよりもパフォーマンスと柔軟性を優先します。

スモールデータとビッグデータの未来

ビッグデータは今後もあらゆる種類の企業の間で人気が高まる一方、スモールデータの重要性と人気は今後も高まり続ける可能性があります。 この背後にある主な理由の XNUMX つは、小規模なデータにより、小規模企業がこのデータ主導の世界に参加できるようになったことです。 

ビッグデータに使用されているものと同じ手法の一部は、人工知能や機械学習などのスモールデータにも引き続き適用され、よりスマートでデータ量の少ない AI ソリューションにつながる可能性があります。 

コンピュータを使わずに小さなデータを分析することは可能ですが、機械学習と統計的手法は、データをより深く理解し、手作業では不可能なパターンを特定するのに役立ちます。 これらのパターンは、ビジネスとその顧客についてのより深い理解を提供することができ、小規模データから得られる場合、多くの場合、アクションに変換するのがより難しいビッグデータ分析よりも有益な情報を得ることができます。 

企業がスモールデータの力を活用することを決定するか、ビッグデータの力を活用することを決定するかにかかわらず、データの重要性は今後も高まる一方であることは確かです。 将来的には、多くの新しいタイプのデータが登場することになり、これらすべてのタイプが一緒になってデータ駆動型の世界を構成します。