ビッグデータ vs スモールデータ：主な違い

今日、あらゆる規模のビジネスを推進する燃料はデータであり、それはデータ駆動型変革と人工知能（AI）戦略の鍵です。これは現代のビジネス環境において絶対に必要であり、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ビジネスプロセスに統合されているため、枝分かれして多くの異なるタイプを含むようになり、一部の人々には威圧的に見えるかもしれません。「ビッグデータ」という言葉を聞いたことがある人は多くても、それが具体的に何を含むのか、あるいは「スモールデータ」のような他のタイプのデータがあることを知らないかもしれません。 まず、この2つを定義することから始めましょう：

• スモールデータ： スモールデータは、現在の意思決定に影響を与える小さなデータセットを含み、つまり、その量と形式の点で人間が理解できるほど十分に小さいことが通常です。スモールデータは、ビジネス全体に対する影響力という点ではビッグデータと同じレベルではありません。その代わりに、短期的および現在の意思決定により大きな影響を与えます。
• ビッグデータ： 「ビッグデータ」という用語は過去数年間で非常に人気が高まっています。これは、人間が処理するには複雑すぎる構造化および非構造化データの大規模な集合体です。毎日約2.5クインティリオンデータバイトが生成されており、これがビッグデータの台頭につながっています。これは、メール、ウェブサイト、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ウェブデータを含む、デジタルで生成される膨大な量のデータを指します。ビッグデータはまた、従来のデータ処理方法では処理するには複雑すぎる大規模なデータセットを指し、新しいアルゴリズム技術を使用する必要があることを意味します。

ビッグデータの3つのV

ビッグデータは、専門家によって「3つのV」、つまり量（Volume）、多様性（Variety）、速度（Velocity）を用いて定義されることがよくあります。この3つのVは、ビッグデータとスモールデータの主な違いの一つです。

• 量（Volume）： データの量とは、処理可能な利用可能なデータの量です。ビッグデータには大量の情報が必要ですが、スモールデータには同じ程度には必要ありません。 
• 多様性（Variety）： データの多様性とは、データタイプの数です。かつてデータは一箇所から収集され、ExcelやCSVなどの一つの形式で提供されていましたが、現在では、ビデオ、テキスト、PDF、ソーシャルメディアのグラフィック、ウェアラブルデバイスなど、多くの非伝統的な形式で利用可能です。このレベルの多様性は、それを管理可能にするためにより多くの作業と分析力を必要とします。 
• 速度（Velocity）： データの速度とは、情報が取得され処理される速さです。ビッグデータは膨大な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、スモールデータははるかに迅速に処理できるため、リアルタイムの情報を含むことが多いのです。

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。まず第一に、それは至る所に存在します。例えば、ソーシャルメディアはユーザーに関するスモールデータで満ちており、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スモールデータを生成します。 スモールデータのその他の主な利点は以下の通りです：

• より簡単で実行可能： スモールデータは、人間が理解し処理するのがより簡単です。短期的により実行可能であり、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： スモールデータは、ビッグデータでは手動で行うことが不可能であるため、可視化と検査がはるかに簡単です。 
• エンドユーザーに近い： ビジネスを理解する最良の方法の一つはエンドユーザーに焦点を当てることです。スモールデータはエンドユーザーに近く、しばしば個人の経験に焦点を当てているため、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であり、ステークホルダーから意思決定者まで、誰もが理解しやすくなります。ほぼ誰でもスモールデータを理解できるため、すべての従業員にデータ駆動型の力を与えようとする組織にとって有益です。

それでもなお、ビッグデータはビジネスにおいて素晴らしいツールであり、スモールデータに対する多くの独自の利点を持っていることを認識することが重要です。 ビッグデータの主な利点は以下の通りです：

• 顧客理解の向上： ビッグデータのソースは顧客を明らかにし、現代のビジネスが彼らを理解するのを助けます。 
• 市場インテリジェンスの向上： ビッグデータの使用は、市場動向に対するより深く広範な理解につながることもあります。競合分析に加えて、異なる顧客の嗜好に優先順位をつけることで製品開発を支援することもできます。 
• サプライチェーン管理： ビッグデータシステムは顧客動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が円滑に機能するのを維持するのに役立ちます。 
• データ駆動型イノベーション： ビッグデータのツールと技術は、新製品やサービスの開発につながることがあります。データ自体でさえ、クリーニングと準備が行われた後には製品になることができます。 
• ビジネスオペレーションの改善： ビッグデータは、ビジネスプロセスを最適化してコスト削減を生み出し、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、例えばビッグデータとデータサイエンスを組み合わせて予測保全スケジュールを通知することで、物理的なオペレーションを改善することもできます。

ビッグデータが常により優れたデータとは限らない

ビッグデータには多くの誇大広告がありますが、それが常に好ましいとは限りません。ビッグデータはこの2つの中でより人気がありましたが、スモールデータはこの新しいビジネス環境において再び重要なプレイヤーとして認識されつつあります。ビッグデータがスモールデータよりも好まれないかもしれない主な理由の一つは、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際にはセキュリティが非常に重要ですが、ビッグデータは一部の組織にとってこれを極めて困難にすることがあります。ビッグデータが成長するにつれて、保存と管理も難しくなります。スモールデータに使用される従来のデータベースは、ビッグデータ用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重視しています。

スモールデータとビッグデータの未来

ビッグデータはあらゆるタイプの企業の間で人気であり続けるでしょうが、スモールデータは重要性と人気を増し続ける可能性が高いです。これの主な理由の一つは、スモールデータがより小さな企業がこのデータ駆動型の世界に関与することを可能にしていることです。 ビッグデータに使用されるのと同じ技術のいくつかは、人工知能や機械学習など、スモールデータにも適用され続け、よりスマートだがデータを必要としないAIソリューションにつながる可能性があります。 コンピューターなしでスモール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よく理解し、手動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対するより深い理解を提供することができ、スモールデータから導き出された場合、それらはしばしばビッグデータ分析よりも有益であることが多く、ビッグデータ分析は時として行動に変換するのがより困難な場合があります。 企業がスモールデータの力とビッグデータの力のどちらを活用することを決めても、データの重要性が今後も増し続けることは確かです。私たちは将来、多くの新しいタイプのデータを目にするでしょう。そして、これらすべてのタイプが一緒になって、私たちのデータ駆動型の世界を構成しているのです。