Dideli ir maži duomenys: pagrindiniai skirtumai

Daugelį šiuolaikinių įvairaus dydžio įmonių varo degalai – duomenys, kurie yra svarbiausias duomenimis pagrįstos transformacijos ir dirbtinio intelekto (AI) strategijos. Šių dienų verslo aplinkoje tai tikrai būtina ir yra daugelio aukščiausio lygio pokalbių akcentas. 

Kadangi duomenys yra tokie esminiai ir integruoti į verslo procesus, jie išsišako ir dabar apima daugybę skirtingų tipų, todėl kai kuriems tai gali atrodyti bauginanti. Nors daugelis žmonių yra girdėję apie „didelius duomenis“, jie gali tiksliai nežinoti, ką tai reiškia arba kad yra kitų tipų duomenų, pvz., „mažų duomenų“. 

Pirmiausia apibrėžkime du: 

• Maži duomenys: Maži duomenys apima nedidelius duomenų rinkinius, kurie dažnai daro įtaką dabartiniams sprendimams, o tai reiškia, kad jie paprastai yra pakankamai maži, kad žmonės suprastų apimties ir formato požiūriu. Maži duomenys neturi tokio poveikio kaip dideli duomenys, kai kalbama apie bendrą verslą. Vietoj to, jis turi didesnį poveikį trumpalaikiams ir dabartiniams sprendimams.
  
• Dideli duomenys: Per pastaruosius kelerius metus terminas „didieji duomenys“ tapo labai populiarus. Tai didelės struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų kolekcijos, kurios žmonėms yra per sudėtingos apdoroti. Kiekvieną dieną sukuriama beveik 2.5 kvintilijonų baitų duomenų, todėl išaugo didelių duomenų kiekis. Tai reiškia didžiulius skaitmeniniu būdu pagamintų duomenų kiekius, įskaitant žiniatinklio duomenis, sugeneruotus el. laiškuose, svetainėse, socialinių tinklų svetainėse, srautinio perdavimo platformose ir kt. Dideli duomenys taip pat reiškia didelius duomenų rinkinius, kurie yra per sudėtingi, kad juos būtų galima apdoroti įprastais duomenų apdorojimo metodais, o tai reiškia, kad turi būti naudojami nauji algoritminiai metodai. 

Trys didžiųjų duomenų V

Didelius duomenis ekspertai dažnai apibrėžia naudodami „tris V“, kurie yra tūris, įvairovė ir greitis. Šie trys v yra vienas iš pagrindinių didelių ir mažų duomenų skirtumų. 

• Kiekis: Duomenų apimtis yra duomenų kiekis, kurį galima apdoroti. Dideliems duomenims reikia daug informacijos, o mažiems duomenims nereikia tokio pat masto. 
• Veislė: Duomenų įvairovė yra duomenų tipų skaičius. Nors anksčiau duomenys buvo renkami iš vienos vietos ir pateikiami vienu formatu, pvz., „Excel“ arba „csv“, dabar jie pasiekiami daugeliu netradicinių formų, pvz., vaizdo įrašų, teksto, pdf, socialinės žiniasklaidos grafikos, nešiojamų įrenginių ir kt. Tokio lygio įvairovė reikalauja daugiau darbo ir analitinės galios, kad ją būtų galima valdyti. 
• Greitis: Duomenų greitis yra greitis, kuriuo informacija gaunama ir apdorojama. Kadangi dideli duomenys susideda iš didžiulių informacijos gabalų, jie paprastai analizuojami periodiškai. Kita vertus, nedideli duomenys gali būti apdorojami daug greičiau, todėl dažnai jie apima informaciją realiuoju laiku. 

Mažų ir didelių duomenų pranašumai

Mažų duomenų naudojimas vietoj didelių duomenų turi daug privalumų. Pirmiausia – visur, kur pažvelgsi. Pavyzdžiui, socialinė žiniasklaida užpildyta mažais duomenimis apie vartotojus, o išmanieji telefonai ir kompiuteriai kiekvieną kartą prisijungdami prie programų sukuria nedidelius duomenis. 

Štai keletas kitų pagrindinių mažų duomenų pranašumų: 

• Lengviau ir veiksmingiau: Mažus duomenis žmonėms lengviau suprasti ir apdoroti. Jis yra veiksmingesnis per trumpą laiką, o tai reiškia, kad jis gali iš karto paversti verslo žvalgyba.
  
• Vizualizacija ir patikrinimas: Mažus duomenis daug lengviau vizualizuoti ir patikrinti, nes to neįmanoma padaryti rankiniu būdu naudojant didelius duomenis. 
• Arčiau galutinio vartotojo: Vienas geriausių būdų suprasti verslą yra sutelkti dėmesį į galutinius vartotojus, o kadangi smulkūs duomenys yra arčiau galutinio vartotojo ir dažnai orientuoti į asmens patirtį, tai gali padėti tai pasiekti. 
• Paprasčiau: Maži duomenys yra paprastesni nei dideli, todėl juos lengviau suprasti visiems – nuo ​​suinteresuotųjų šalių iki sprendimų priėmėjų. Beveik kiekvienas gali suprasti mažus duomenis, o tai naudinga organizacijoms, norinčioms aprūpinti visus savo darbuotojus duomenimis valdoma galia. 

Atsižvelgiant į visa tai, vis tiek svarbu pripažinti, kad dideli duomenys yra neįtikėtinas verslo įrankis ir turi daug pranašumų, palyginti su mažais duomenimis. 

Štai keletas pagrindinių didelių duomenų pranašumų: 

• Geresnė klientų įžvalga: Dideli duomenų šaltiniai atskleidžia klientus ir padeda šiuolaikiniam verslui juos suprasti. 
• Padidėjęs rinkos išmanymas: Didelių duomenų naudojimas taip pat gali padėti giliau ir plačiau suprasti rinkos dinamiką. Be konkurencinės analizės, ji taip pat gali padėti plėtoti produktą, nes teikia pirmenybę skirtingiems klientų pageidavimams. 
• Tiekimo grandinės valdymas: Didelių duomenų sistemos integruoja duomenis apie klientų tendencijas, kad būtų galima atlikti nuspėjamąją analizę, kuri padeda gerai veikti pasauliniam paklausos, gamybos ir platinimo tinklui. 
• Duomenimis pagrįstos naujovės: Didelių duomenų įrankiai ir technologijos gali paskatinti naujų produktų ir paslaugų kūrimą. Netgi patys duomenys gali tapti produktu išvalius ir paruošus. 
• Patobulintos verslo operacijos: Dideli duomenys gali pagerinti visų rūšių verslo veiklą, nes padeda optimizuoti verslo procesus, kad būtų galima sutaupyti, padidinti našumą ir padidinti klientų pasitenkinimą. Jis taip pat gali pagerinti fizines operacijas, derinant didelius duomenis ir duomenų mokslą, kad būtų galima informuoti, pavyzdžiui, nuspėjamus priežiūros grafikus. 

Dideli duomenys ne visada yra geresni duomenys

Yra daug ažiotažų apie didelius duomenis, tačiau tai ne visada yra pageidautina. Nors dideli duomenys buvo populiaresni iš šių dviejų, smulkūs duomenys vis dažniau tampa svarbiu šios naujos verslo aplinkos žaidėju. Viena iš pagrindinių priežasčių, kodėl dideliems duomenims gali būti teikiama pirmenybė, o ne mažiems duomenims, yra susijusi su sauga ir saugojimu.

Saugumas yra labai svarbus dirbant su dideliu duomenų kiekiu, tačiau dėl didelių duomenų kai kurioms organizacijoms tai gali būti labai sudėtinga. Didėjant dideliems duomenims, juos taip pat sunku saugoti ir tvarkyti. Tradicinės duomenų bazės, naudojamos mažiems duomenims, nėra skirtos dideliems duomenims. Dėl šios priežasties didelės duomenų bazės teikia pirmenybę našumui ir lankstumui, o ne saugumui.

Mažų ir didelių duomenų ateitis

Nors dideli duomenys ir toliau bus populiarūs tarp visų tipų įmonių, mažų duomenų svarba ir populiarumas greičiausiai didės. Viena iš pagrindinių to priežasčių yra ta, kad maži duomenys leidžia mažesnėms įmonėms įsitraukti į šį duomenimis pagrįstą pasaulį. 

Kai kurie iš tų pačių metodų, naudojamų dideliems duomenims, ir toliau bus taikomi mažiems duomenims, pavyzdžiui, dirbtiniam intelektui ir mašininiam mokymuisi, todėl gali būti sukurti išmanesni, bet mažiau duomenų reikalaujantys AI sprendimai. 

Nors nedidelius duomenis galima analizuoti be kompiuterių, mašininis mokymasis ir statistiniai metodai padeda geriau suprasti duomenis ir nustatyti modelius, kurių kitu atveju būtų neįmanoma atlikti rankiniu būdu. Šie modeliai gali padėti geriau suprasti verslą ir jos klientus, o iš mažų duomenų jie dažnai gali būti informatyvesni nei didelių duomenų analizė, kurią kartais sunkiau paversti veiksmais. 

Nesvarbu, ar įmonė nuspręs panaudoti mažų ar didelių duomenų galią, neabejotina, kad duomenų svarba tik didės. Ateityje pamatysime daug naujų duomenų tipų ir visi šie tipai kartu sudaro mūsų duomenimis pagrįstą pasaulį.