빅데이터 vs. 스몰데이터: 주요 차이점

오늘날 많은 비즈니스의 원동력은 데이터이며, 데이터 주도형 변革과 인공 지능(AI) 전략의 핵심입니다. 오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터는 절대적으로 필요하며, 많은 최고 수준의 대화의焦點입니다.

데이터는 비즈니스 프로세스에 इतन나 근본적이고 통합되어 있기 때문에, 다양한 유형으로 분기되어 있으며, 이는 일부 사람들에게 다소 겁을 주는 것처럼 보일 수 있습니다. 많은 사람들이 “빅데이터”를 들었지만, 정확히 무엇을 의미하는지 또는 “스몰데이터”와 같은 다른 유형의 데이터가 있다는 것을 모를 수 있습니다.

먼저 두 가지를 정의해 보겠습니다.

• 스몰데이터: 스몰데이터는 작은 데이터 세트를 포함하며, 종종 현재의 결정에 영향을 미치므로, 일반적으로 인간이 이해하기에 충분히 작습니다. 스몰데이터는 전체 비즈니스에 대한 빅데이터의 영향과는 달리, 단기 및 현재의 결정에 더 큰 영향을 미칩니다.
• 빅데이터: 빅데이터라는 용어는 최근 몇 년간 매우 인기를 끌었습니다. 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 큰 컬렉션으로, 인간이 처리하기에는 너무 복잡합니다. 거의 2.5 퀸티론 바이트의 데이터가 매일 생성되면서 빅데이터가 등장했습니다. 이는 웹 데이터, 이메일, 웹사이트, 소셜 네트워킹 사이트, 스트리밍 플랫폼 등 디지털로 생성된 거대한 데이터 볼륨을 참조합니다. 빅데이터는 또한 전통적인 데이터 처리 방법으로 처리할 수 없는 큰 데이터 세트를 참조합니다.

빅데이터의 3가지 V

빅데이터는 전문가们에 의해 “3가지 V”를 사용하여 정의되며, 이는 볼륨, 다양성, 속도입니다. 이 3가지 V는 빅데이터와 스몰데이터의 주요 차이점 중 하나입니다.

• 볼륨: 데이터 볼륨은 처리할 수 있는 데이터의 양입니다. 빅데이터는大量의 정보를 필요로 하지만, 스몰데이터는 같은 정도의 볼륨이 필요하지 않습니다. 
• 다양성: 데이터 다양성은 데이터 유형의 수입니다. 데이터는 한 곳에서 수집되어 하나의 형식으로 전달되었지만, 이제 비디오, 텍스트, PDF, 소셜 미디어 그래픽, 웨어러블 디바이스 등 많은 비전통적인 형식으로 제공됩니다. 이러한 수준의 다양성은 관리하기 위해 더 많은 작업과 분석력이 필요합니다. 
• 속도: 데이터 속도는 정보가 수집되고 처리되는 속도입니다. 빅데이터는大量의 정보로 구성되므로, 일반적으로 주기적으로 분석됩니다. 반면에, 스몰데이터는 훨씬 더 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 스몰데이터가 종종 실시간 정보를 포함하는 이유입니다.

스몰데이터와 빅데이터의 이점

스몰데이터를 사용하는 대신 빅데이터를 사용하는 많은 이점이 있습니다. 먼저, 스몰데이터는 모든 곳에 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어는 사용자에 대한 스몰데이터로 가득 차 있으며, 스마트폰과 컴퓨터는 애플리케이션에 로그인할 때마다 스몰데이터를 생성합니다.

스몰데이터의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 더 쉽고 행동할 수 있는: 스몰데이터는 인간이 이해하고 처리하기 쉽습니다. 스몰데이터는 단기적으로 행동할 수 있으며, 이는 곧 비즈니스 인텔리전스로 즉시 변환할 수 있습니다.
• 시각화 및 검사: 스몰데이터는 시각화 및 검사가 훨씬 더 쉽습니다. 빅데이터는 수동으로 수행할 수 없습니다. 
• 최종 사용자와 더 가까움: 비즈니스를 이해하는 가장 좋은 방법은 최종 사용자에 초점을 맞추는 것이며, 스몰데이터는 최종 사용자와 더 가까우며 종종 개인의 경험에 초점을 맞추므로, 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 
• 더 간단함: 스몰데이터는 빅데이터보다 더 간단하며, 이는 모든 사람이 이해하기 쉽게 만듭니다. 스몰데이터는 이해하기 쉽기 때문에, 데이터 주도형 힘을 모든 직원에게 제공하려고 하는 조직에게 도움이 됩니다.

이 모든 것과 함께, 빅데이터는 비즈니스에서 놀라운 도구이며, 스몰데이터보다 많은 이점을 가지고 있습니다.

빅데이터의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 더 나은 고객 통찰력: 빅데이터 소스는 고객에 대한 통찰력을 제공하며, 현대의 비즈니스가 고객을 이해하는 데 도움이 됩니다. 
• 증가된 시장 지능: 빅데이터의 사용은 또한 시장 역학에 대한 더 깊은 이해로 이어질 수 있습니다. 경쟁 분석 외에도, 제품 개발을 통해 다양한 고객 선호도를 우선순위로 지정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 
• 공급망 관리: 빅데이터 시스템은 고객 트렌드에 대한 데이터를 통합하여 예측 분석을 가능하게 하며, 이는 수요, 생산, 분배 네트워크가 잘 작동하도록 합니다. 
• 데이터 주도형 혁신: 빅데이터 도구와 기술은 새로운 제품과 서비스의 개발로 이어질 수 있습니다. 데이터 자체도 정리되고 준비되면 제품이 될 수 있습니다. 
• 개선된 비즈니스 운영: 빅데이터는 비즈니스 활동의 모든 측면을 개선하여 비즈니스 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 생산성을 높이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 물리적인 운영을 개선하기 위해 예측 유지 보수 일정에 대한 정보를 제공하는 빅데이터와 데이터 과학을 결합할 수 있습니다.

빅데이터는 항상 더 나은 데이터는 아님

빅데이터에 대한 많은 관심이 있지만, 항상 선호되는 것은 아닙니다. 빅데이터가 더 인기 있었지만, 스몰데이터는 다시 중요한 선수로 인식되고 있습니다. 빅데이터가 스몰데이터보다 선호되지 않는 주요 이유 중 하나는 보안과 저장에 관련이 있습니다.

보안은大量의 데이터를 다룰 때 매우 중요하지만, 빅데이터는 일부 조직에게 매우 어려울 수 있습니다. 빅데이터가 증가함에 따라 저장하고 관리하기도 어려워집니다. 스몰데이터에 사용되는 전통적인 데이터베이스는 빅데이터에 설계되지 않았습니다.因此, 빅데이터 데이터베이스는 보안보다 성능과 유연성을 우선시합니다.

스몰데이터와 빅데이터의 미래

빅데이터는 모든 유형의 비즈니스에서 계속 인기를 끌 것이지만, 스몰데이터는 중요성과 인기가 증가할 것입니다. 이러한 이유 중 하나는 스몰데이터가 더 작은 기업이 데이터 주도형 세계에 참여할 수 있도록 허용하기 때문입니다.

빅데이터에 사용되는 같은 기술이 스몰데이터에 계속 적용될 것입니다. 예를 들어, 인공 지능과 기계 학습은 더智能하지만 데이터에 대한需求이 적은 AI 솔루션으로 이어질 수 있습니다.

컴퓨터 없이 스몰데이터를 분석할 수 있지만, 기계 학습과 통계적 방법을 사용하여 데이터를 더 잘 이해하고 수동으로 수행할 수 없는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 패턴은 비즈니스와 고객에 대한 더 깊은 이해를 제공할 수 있으며, 스몰데이터에서 파생된 경우, 때때로 빅데이터 분석보다 행동으로 변환하기가 더 쉽습니다.

회사가 스몰데이터 또는 빅데이터의 힘을 활용하도록 결정하는 것과 상관없이, 데이터의 중요성은 계속 증가할 것입니다. 우리는 미래에 많은 새로운 유형의 데이터를 볼 것입니다. 이러한 모든 유형의 데이터는 우리의 데이터 주도형 세계를 구성합니다.