빅 데이터 vs. 스몰 데이터: 주요 차이점

오늘날 많은 기업이 데이터를 사용하고 있으며, 데이터는 데이터 주도적인 변혁과 인공지능(AI) 전략의 핵심입니다. 데이터는 오늘날의 비즈니스 환경에서 매우 중요하며, 많은 최고 경영자들의 대화에서 논의되는 주제입니다.

데이터는 비즈니스 프로세스에 इतन나 깊숙이 연관되어 있기 때문에, 여러 가지 유형으로 나뉘어졌으며, 이것이 일부 사람들에게는 어려워 보일 수 있습니다. 많은 사람들이 “빅 데이터”라는 용어를 들어보았지만, 정확히 무엇을 의미하는지 또는 다른 유형의 데이터, 즉 “스몰 데이터”가 존재하는지 모를 수 있습니다.

먼저 두 가지를 정의해 보겠습니다.

• 스몰 데이터: 스몰 데이터는 작은 데이터 세트로, 일반적으로 현재의 의사결정에 영향을 미치며, 인간이 이해하기 쉬운 크기와 형식입니다. 스몰 데이터는 전체 비즈니스에 큰 영향을 미치지 않지만, 단기적인 의사결정에 더 큰 영향을 미칩니다.
• 빅 데이터: 빅 데이터는 최근 몇 년 동안 매우 인기 있는 용어가 되었습니다. 이는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 큰 집합으로, 인간이 처리하기에는 너무 복잡합니다. 거의 2.5 퀸틸리언 바이트의 데이터가 매일 생성되며, 이것이 빅 데이터의 부상으로 이어졌습니다. 빅 데이터는 웹 데이터, 이메일, 웹사이트, 소셜 네트워킹 사이트, 스트리밍 플랫폼 등에서 생성되는巨大的 데이터를 의미합니다. 또한 빅 데이터는 전통적인 데이터 처리 방법으로 처리할 수 없는大量의 데이터 세트를 의미합니다.

빅 데이터의 3가지 V

빅 데이터는 전문가们에 의해 “3가지 V”로 정의되며, 이는 볼륨, 다양성, 속도입니다. 이 3가지 V는 빅 데이터와 스몰 데이터의 주요 차이점입니다.

• 볼륨: 데이터 볼륨은 처리할 수 있는 데이터의 양입니다. 빅 데이터는大量의 정보를 필요로 하지만, 스몰 데이터는 그렇지 않습니다.
• 다양성: 데이터 다양성은 데이터 유형의 수입니다. 데이터는 한 곳에서 수집되어 하나의 형식으로 제공되었지만,現在는 비디오, 텍스트, PDF, 소셜 미디어 그래픽, 웨어러블 디바이스 등 다양한 형식으로 제공됩니다. 이러한 다양성은 데이터를 처리하기 위해 더 많은 작업과 분석력이 필요합니다.
• 속도: 데이터 속도는 정보를 수집하고 처리하는 속도입니다. 빅 데이터는大量의 정보로 구성되어 있기 때문에, 일반적으로 주기적으로 분석됩니다. 반면에, 스몰 데이터는 실시간 정보를 처리할 수 있습니다.

스몰 데이터와 빅 데이터의ประโยชน

스몰 데이터를 사용하는 것에는 많은 장점이 있습니다. 먼저, 스몰 데이터는 모든 곳에서 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어는 사용자에 대한 스몰 데이터로 가득 차 있으며, 스마트폰과 컴퓨터는 애플리케이션에 로그인할 때마다 스몰 데이터를 생성합니다.

스몰 데이터의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 더 쉽고 실행 가능: 스몰 데이터는 인간이 이해하기 쉽고 처리하기 쉽습니다. 스몰 데이터는 단기적으로 실행 가능하며, 즉시 비즈니스 인텔리전스로 변환될 수 있습니다.
• 시각화와 검사: 스몰 데이터는 빅 데이터와 달리 시각화와 검사가 더 쉽습니다.
• 최종 사용자와 더 가까움: 비즈니스 이해의 핵심은 최종 사용자에 대한 이해이며, 스몰 데이터는 최종 사용자와 더 가까이 있기 때문에 비즈니스 이해를 높일 수 있습니다.
• 더 간단함: 스몰 데이터는 빅 데이터보다 더 간단하여, 모든 사람이 이해하기 쉽습니다. 이는 데이터 주도적인 힘을 모든 직원에게 제공하고자 하는 조직에게 유용합니다.

이러한 장점에도 불구하고, 빅 데이터는 비즈니스에서 매우 강력한 도구이며, 스몰 데이터보다 더 많은 장점을 가지고 있습니다.

빅 데이터의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 고객 이해: 빅 데이터는 고객에 대한 정보를 제공하며, 현대적인 비즈니스가 고객을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 시장 지능: 빅 데이터의 사용은 시장 역학에 대한 더 깊은 이해를 제공하며, 고객 선호도를 우선순위로 하여 제품 개발을 지원할 수 있습니다.
• 공급망 관리: 빅 데이터 시스템은 고객 트렌드에 대한 데이터를 통합하여 예측 분석을 가능하게 하며, 이는 글로벌 네트워크의 수요, 생산, 및 분배를 원활하게 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 주도적인 혁신: 빅 데이터 도구와 기술은 새로운 제품과 서비스의 개발을 가능하게 합니다. 데이터 자체도 청소와 준비를 거친 후 제품이 될 수 있습니다.
• 비즈니스 운영의 개선: 빅 데이터는 비즈니스 운영을 최적화하여 비용을 절감하고, 생산성을 높이고, 고객 만족도를提高하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 빅 데이터와 데이터 과학을 결합하여 예측 유지 보수를 포함한 물리적 운영을 개선할 수 있습니다.

빅 데이터가 항상 더 좋은 데이터는 아님

빅 데이터에 대한 관심이 많지만, 항상 선호되는 것은 아닙니다. 빅 데이터가 더 인기 있었지만, 스몰 데이터는 다시 중요한 역할을 하고 있습니다. 빅 데이터가 스몰 데이터보다 선호되지 않는 주요 이유 중 하나는 보안과 저장입니다.

보안은大量의 데이터를 다룰 때 매우 중요하지만, 빅 데이터는 일부 조직에게 매우 어려울 수 있습니다. 빅 데이터가 증가할수록 저장과 관리가 어려워집니다. 스몰 데이터를 위한 전통적인 데이터베이스는 빅 데이터를 위한 것이 아닙니다. 따라서 빅 데이터 데이터베이스는 보안보다 성능과 유연성을 우선시합니다.

스몰 데이터와 빅 데이터의 미래

빅 데이터는 모든 유형의 비즈니스에서 계속 인기 있을 것입니다. 그러나 스몰 데이터는 중요성과 인기가 점점 더 높아질 것입니다. 스몰 데이터가 작은 기업들이 데이터 주도적인 세계에 참여할 수 있게 해주는 주요 이유 중 하나입니다.

빅 데이터에서 사용되는 일부 기술, 즉 인공지능과 기계 학습은 스몰 데이터에도 적용될 것입니다. 이는 더智能하지만 데이터가 적은 인공지능 솔루션을 가능하게 할 것입니다.

컴퓨터 없이 스몰 데이터를 분석할 수 있지만, 기계 학습과 통계 방법을 사용하면 데이터를 더 잘 이해하고, 수동으로 분석할 때 불가능한 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 패턴은 비즈니스와 고객에 대한 더 깊은 이해를 제공할 수 있으며, 빅 데이터 분석보다 더 정보가 될 수 있습니다. 스몰 데이터에서 파생된 패턴은 때때로 빅 데이터 분석보다 더 실행 가능합니다.

기업이 스몰 데이터 또는 빅 데이터의 힘을 활용하기로 결정하는 것에 관계없이, 데이터의 중요성은 계속 증가할 것입니다. 우리는 미래에 새로운 유형의 데이터를 많이 볼 것입니다. 이러한 모든 유형의 데이터는 우리의 데이터 주도적인 세계를 구성합니다.