빅 데이터 대 스몰 데이터: 주요 ​​차이점

모든 규모의 오늘날 많은 비즈니스에 동력을 공급하는 원동력은 데이터이며, 이는 데이터 기반 변환 및 인공 지능(AI) 전략의 핵심입니다. 오늘날의 비즈니스 환경에서 절대적으로 필요하며 많은 최고 수준의 대화의 초점입니다. 

데이터는 매우 기본적이고 비즈니스 프로세스에 통합되어 있기 때문에 분기되어 이제 다양한 유형을 포함하고 있어 일부 사람들에게는 위협적으로 보일 수 있습니다. 많은 사람들이 "빅 데이터"에 대해 들어봤지만 그것이 무엇을 수반하는지 또는 "스몰 데이터"와 같은 다른 유형의 데이터가 있는지 정확히 알지 못할 수 있습니다. 

먼저 두 가지를 정의하여 시작하겠습니다. 

• 작은 데이터: 작은 데이터에는 현재 의사 결정에 종종 영향을 미치는 작은 데이터 세트가 포함됩니다. 즉, 일반적으로 볼륨과 형식 측면에서 사람이 이해할 수 있을 만큼 작습니다. 스몰 데이터는 전체 비즈니스에서 빅 데이터와 같은 수준의 영향을 미치지 않습니다. 대신 단기 및 현재 결정에 더 큰 영향을 미칩니다.
  
• 빅 데이터: '빅데이터'라는 용어는 지난 몇 년간 큰 인기를 끌었습니다. 인간이 처리하기에는 너무 복잡한 정형 및 비정형 데이터의 대규모 모음입니다. 매일 약 2.5경 바이트의 데이터가 생성되며 이는 빅데이터의 증가로 이어졌습니다. 이는 이메일, 웹사이트, 소셜 네트워킹 사이트, 스트리밍 플랫폼 등을 통해 생성된 웹 데이터를 포함하여 디지털 방식으로 생성된 막대한 양의 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 기존의 데이터 처리 방법으로는 처리하기에는 너무 복잡한 대규모 데이터 세트를 의미하기도 하며, 이는 새로운 알고리즘 기술을 사용해야 함을 의미합니다. 

빅 데이터의 XNUMXV

빅 데이터는 종종 볼륨, 다양성 및 속도인 "XNUMXV"를 사용하여 전문가에 의해 정의됩니다. 이 세 가지 v는 빅 데이터와 스몰 데이터의 주요 차이점 중 하나입니다. 

• 음량: 데이터 볼륨은 처리할 수 있는 데이터의 양입니다. 빅 데이터는 많은 양의 정보가 필요하지만 작은 데이터는 그렇지 않습니다. 
• 종류: 데이터 다양성은 데이터 유형의 수입니다. 한때 데이터는 한 곳에서 수집되어 Excel 또는 csv와 같은 하나의 형식으로 전달되었지만 이제는 비디오, 텍스트, PDF, 소셜 미디어 그래픽, 웨어러블 장치 등과 같은 다양한 비전통적 형식으로 제공됩니다. 이러한 수준의 다양성을 관리하려면 더 많은 작업과 분석력이 필요합니다. 
• Velocity : 데이터 속도는 정보를 수집하고 처리하는 속도입니다. 빅 데이터는 방대한 정보 덩어리로 구성되어 있기 때문에 일반적으로 주기적으로 분석됩니다. 반면에 작은 데이터는 훨씬 더 빨리 처리될 수 있기 때문에 실시간 정보가 포함되는 경우가 많습니다. 

스몰 데이터와 빅 데이터의 이점

빅 데이터 대신 작은 데이터를 사용하면 많은 이점이 있습니다. 우선, 그것은 당신이 보는 모든 곳에 있습니다. 예를 들어 소셜 미디어는 사용자에 대한 작은 데이터로 채워져 있고 스마트폰과 컴퓨터는 애플리케이션에 로그인할 때마다 작은 데이터를 생성합니다. 

작은 데이터의 다른 주요 이점은 다음과 같습니다. 

• 더 쉽고 실행 가능: 작은 데이터는 사람이 이해하고 처리하기가 더 쉽습니다. 단기적으로 실행 가능성이 더 높으므로 즉시 비즈니스 인텔리전스로 변환할 수 있습니다.
  
• 시각화 및 검사: 작은 데이터는 빅 데이터로는 수동으로 수행할 수 없기 때문에 시각화 및 검사가 훨씬 쉽습니다. 
• 최종 사용자에게 더 가까이: 비즈니스를 이해하는 가장 좋은 방법 중 하나는 최종 사용자에 초점을 맞추는 것입니다. 작은 데이터는 최종 사용자에게 더 가깝고 종종 개인의 경험에 초점을 맞추기 때문에 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 
• 더 간단 : 스몰데이터는 빅데이터보다 단순해 이해관계자부터 의사결정자까지 누구나 쉽게 이해할 수 있다. 거의 모든 사람이 스몰 데이터를 이해할 수 있으므로 모든 직원에게 데이터 기반 기능을 제공하려는 조직에 유용합니다. 

이 모든 것에도 불구하고 빅 데이터가 비즈니스에서 놀라운 도구이며 작은 데이터에 비해 많은 이점을 가지고 있다는 사실을 인식하는 것이 여전히 중요합니다. 

다음은 빅 데이터의 주요 이점 중 일부입니다. 

• 더 나은 고객 통찰력: 빅 데이터 소스는 고객에 대한 정보를 제공하고 현대 기업이 고객을 이해하도록 돕습니다. 
• 향상된 시장 정보: 빅 데이터의 사용은 또한 시장 역학에 대한 더 깊고 광범위한 이해로 이어질 수 있습니다. 경쟁 분석 외에도 다양한 고객 선호도를 우선 순위로 지정하여 제품 개발을 지원할 수 있습니다. 
• 공급망 관리 : 빅 데이터 시스템은 고객 동향에 대한 데이터를 통합하여 예측 분석을 가능하게 하여 수요, 생산 및 유통의 글로벌 네트워크가 원활하게 작동하도록 합니다. 
• 데이터 기반 혁신: 빅 데이터 도구 및 기술은 새로운 제품 및 서비스 개발로 이어질 수 있습니다. 데이터 자체도 정리되고 준비되면 제품이 될 수 있습니다. 
• 비즈니스 운영 개선: 빅 데이터는 비즈니스 프로세스를 최적화하여 비용을 절감하고 생산성을 높이며 고객 만족도를 높임으로써 모든 종류의 비즈니스 활동을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 빅 데이터와 데이터 과학을 결합하여 예측 유지 관리 일정을 알려줌으로써 물리적 운영을 개선할 수도 있습니다. 

빅 데이터가 항상 더 나은 데이터는 아닙니다.

빅 데이터에 대한 과대 광고가 많지만 항상 바람직한 것은 아닙니다. 빅 데이터가 둘 중 더 인기가 있는 반면, 스몰 데이터는 이 새로운 비즈니스 환경에서 다시 한 번 중요한 플레이어로 인식되고 있습니다. 작은 데이터보다 빅 데이터가 선호되지 않는 주된 이유 중 하나는 보안 및 스토리지와 관련이 있습니다.

보안은 많은 양의 데이터를 처리할 때 매우 중요하지만 빅 데이터는 일부 조직에서 이를 매우 어렵게 만들 수 있습니다. 빅 데이터가 증가함에 따라 저장 및 관리도 어려워집니다. 작은 데이터에 사용되는 기존 데이터베이스는 큰 데이터용으로 설계되지 않았습니다. 이 때문에 빅 데이터 데이터베이스는 보안보다 성능과 유연성을 선호합니다.

스몰 빅 데이터의 미래

빅 데이터는 모든 유형의 비즈니스에서 계속 인기를 끌겠지만 스몰 데이터의 중요성과 인기는 계속해서 증가할 것입니다. 그 이면의 주요 이유 중 하나는 작은 데이터가 소규모 기업이 이 데이터 중심 세계에 참여할 수 있도록 하기 때문입니다. 

빅 데이터에 사용되는 것과 동일한 기술 중 일부는 인공 지능, 머신 러닝 등 소규모 데이터에도 계속 적용되어 더 스마트하지만 데이터 사용량이 적은 AI 솔루션을 만들 수 있습니다. 

컴퓨터 없이 작은 데이터를 분석하는 것이 가능하지만 기계 학습 및 통계 방법은 데이터를 더 잘 이해하고 수동으로 수행할 경우 불가능한 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 이러한 패턴은 비즈니스와 고객에 대한 더 깊은 이해를 제공할 수 있으며 작은 데이터에서 파생된 경우 종종 행동으로 변환하기 더 어려운 빅 데이터 분석보다 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다. 

기업이 스몰 데이터 또는 빅 데이터의 힘을 활용하기로 결정하든 데이터의 중요성은 계속해서 증가할 것이 분명합니다. 우리는 미래에 많은 새로운 유형의 데이터를 보게 될 것이며 이러한 모든 유형이 함께 데이터 중심 세상을 구성합니다.