Lielie dati salīdzinājumā ar mazajiem datiem: galvenās atšķirības

Daudzu mūsdienu jebkura lieluma uzņēmumu dzinējspēks ir dati, kas ir uz datiem balstītu transformāciju un mākslīgā intelekta (AI) stratēģiju pamatā. Tas ir absolūti nepieciešams mūsdienu biznesa vidē, un tas ir daudzu augstākā līmeņa sarunu uzmanības centrā. 

Tā kā dati ir ļoti būtiski un integrēti biznesa procesos, tie ir sazarojušies un tagad ietver daudz dažādu veidu, kas dažiem var likties biedējoši. Lai gan daudzi cilvēki ir dzirdējuši par “lielajiem datiem”, viņi, iespējams, nezina, ko tas nozīmē vai ka ir arī citi datu veidi, piemēram, “mazi dati”. 

Sāksim, vispirms definējot divus: 

• Mazie dati: Mazie dati ietver nelielas datu kopas, kas bieži ietekmē pašreizējos lēmumus, kas nozīmē, ka tās parasti ir pietiekami mazas, lai cilvēki to varētu saprast apjoma un formāta ziņā. Mazajiem datiem nav tāda paša līmeņa ietekmes kā lieliem datiem, ja runa ir par kopējo uzņēmējdarbību. Tā vietā tam ir lielāka ietekme uz īstermiņa un pašreizējiem lēmumiem.
  
• Lielie dati: Termins “lielie dati” pēdējos gados ir kļuvis ļoti populārs. Tās ir lielas strukturētu un nestrukturētu datu kolekcijas, kas cilvēkiem ir pārāk sarežģītas, lai tās apstrādātu. Katru dienu tiek izveidoti gandrīz 2.5 kvintiljoni baitu datu, kas ir izraisījis lielo datu pieaugumu. Tas attiecas uz milzīgiem digitāli iegūto datu apjomiem, tostarp tīmekļa datiem, kas ģenerēti no e-pastiem, vietnēm, sociālo tīklu vietnēm, straumēšanas platformām un citiem. Lielie dati attiecas arī uz lielām datu kopām, kas ir pārāk sarežģītas, lai tās apstrādātu ar parastajām datu apstrādes metodēm, kas nozīmē, ka ir jāizmanto jaunas algoritmiskās metodes. 

Lielo datu trīs V

Lielos datus eksperti bieži definē, izmantojot "trīs V", kas ir apjoms, dažādība un ātrums. Šie trīs v ir viena no galvenajām atšķirībām starp lielajiem datiem un mazajiem datiem. 

• Apjoms: Datu apjoms ir apstrādei pieejamais datu apjoms. Lieliem datiem ir nepieciešams liels informācijas apjoms, savukārt maziem datiem nav vajadzīgs tik daudz. 
• Šķirne: Datu dažādība ir datu tipu skaits. Lai gan dati kādreiz tika vākti no vienas vietas un piegādāti vienā formātā, piemēram, Excel vai csv, tagad tie ir pieejami daudzos netradicionālos veidos, piemēram, video, tekstā, pdf, sociālo mediju grafikā, valkājamās ierīcēs un citās formās. Šim daudzveidības līmenim ir nepieciešams vairāk darba un analītiskās jaudas, lai padarītu to pārvaldāmu. 
• Ātrums: Datu ātrums ir ātrums, ar kādu informācija tiek iegūta un apstrādāta. Tā kā lielie dati sastāv no lielām informācijas daļām, tie parasti tiek periodiski analizēti. No otras puses, mazus datus var apstrādāt daudz ātrāk, tāpēc tie bieži ietver reāllaika informāciju. 

Mazo un lielo datu priekšrocības

Mazu datu izmantošanai lielo datu vietā ir daudz priekšrocību. Sākumā tas ir visur, kur skatāties. Piemēram, sociālie mediji ir piepildīti ar nelieliem datiem par lietotājiem, un viedtālruņi un datori rada mazus datus katru reizi, kad tie piesakās lietojumprogrammās. 

Tālāk ir norādītas dažas citas mazo datu galvenās priekšrocības. 

• Vieglāk un efektīvāk: Nelielus datus cilvēkiem ir vieglāk saprast un apstrādāt. Tas ir efektīvāks īstermiņā, kas nozīmē, ka tas var nekavējoties pārvērsties biznesa inteliģencē.
  
• Vizualizācija un pārbaude: Mazus datus ir daudz vieglāk vizualizēt un pārbaudīt, jo ar lieliem datiem to nav iespējams izdarīt manuāli. 
• Tuvāk gala lietotājam: Viens no labākajiem veidiem, kā izprast uzņēmējdarbību, ir koncentrēties uz galalietotājiem, un, tā kā mazie dati ir tuvāk gala lietotājam un bieži vien ir vērsti uz indivīdu pieredzi, tie var palīdzēt to sasniegt. 
• Vienkāršāk: Mazie dati ir vienkāršāki nekā lielie dati, kas padara tos vieglāk saprotamus ikvienam, sākot no ieinteresētajām personām līdz lēmumu pieņēmējiem. Gandrīz ikviens var saprast mazus datus, kas ir noderīgi organizācijām, kuras vēlas nodrošināt visus savus darbiniekus ar datu vadītu jaudu. 

Ņemot to vērā, joprojām ir svarīgi atzīt, ka lielie dati ir neticami rīks uzņēmējdarbībā, un tiem ir daudz priekšrocību salīdzinājumā ar maziem datiem. 

Šeit ir dažas no galvenajām lielo datu priekšrocībām: 

• Labāks ieskats klientiem: Lielie datu avoti izgaismo klientus un palīdz mūsdienu uzņēmumam tos izprast. 
• Paaugstināta tirgus inteliģence: Lielo datu izmantošana var arī radīt dziļāku un plašāku izpratni par tirgus dinamiku. Papildus konkurences analīzei tā var arī palīdzēt produktu izstrādē, piešķirot prioritāti dažādām klientu vēlmēm. 
• Piegādes ķēdes vadība: Lielo datu sistēmas integrē datus par klientu tendencēm, lai nodrošinātu prognozējošu analīzi, kas palīdz nodrošināt globālā pieprasījuma, ražošanas un izplatīšanas tīkla veiksmīgu darbību. 
• Uz datiem balstīta inovācija: Lielo datu rīki un tehnoloģijas var novest pie jaunu produktu un pakalpojumu izstrādes. Pat paši dati pēc tīrīšanas un sagatavošanas var kļūt par produktu. 
• Uzlabota biznesa darbība: Lielie dati var uzlabot visa veida uzņēmējdarbības aktivitātes, palīdzot optimizēt biznesa procesus, lai ietaupītu izmaksas, palielinātu produktivitāti un palielinātu klientu apmierinātību. Tas var arī uzlabot fiziskās darbības, apvienojot lielo datu un datu zinātni, lai informētu, piemēram, paredzamos apkopes grafikus. 

Lielie dati ne vienmēr ir labāki dati

Par lielajiem datiem ir daudz ažiotāžu, taču tas ne vienmēr ir vēlams. Lai gan lielie dati ir bijuši populārākie no abiem, mazie dati arvien vairāk tiek atzīti par svarīgu spēlētāju šajā jaunajā uzņēmējdarbības vidē. Viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc lieliem datiem var nebūt priekšroka, nevis maziem datiem, ir saistīts ar drošību un glabāšanu.

Drošība ir ļoti svarīga, strādājot ar lielu datu apjomu, taču lielie dati dažām organizācijām var padarīt to ārkārtīgi sarežģītu. Pieaugot lielajiem datiem, tos ir grūti uzglabāt un pārvaldīt. Tradicionālās datu bāzes, ko izmanto maziem datiem, nav paredzētas lieliem datiem. Šī iemesla dēļ lielas datu bāzes dod priekšroku veiktspējai un elastībai, nevis drošībai.

Mazo un lielo datu nākotne

Lai gan lielie dati joprojām būs populāri visu veidu uzņēmumu vidū, mazo datu nozīme un popularitāte, visticamāk, turpinās pieaugt. Viens no galvenajiem iemesliem ir tas, ka mazie dati ļauj mazākiem uzņēmumiem iesaistīties šajā uz datiem balstītajā pasaulē. 

Dažas no tām pašām metodēm, kas tiek izmantotas lieliem datiem, joprojām tiks piemērotas maziem datiem, piemēram, mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās, kas var novest pie viedākiem, bet mazāk datu izsalkušiem AI risinājumiem. 

Lai gan ir iespējams analizēt mazus datus bez datoriem, mašīnmācīšanās un statistikas metodes palīdz labāk izprast datus un identificēt modeļus, kas citādi nebūtu iespējams, ja to izdarītu manuāli. Šie modeļi var sniegt dziļāku izpratni par uzņēmumu un tā klientiem, un, ja tie iegūti no maziem datiem, tie bieži var būt informatīvāki nekā lielo datu analīze, ko dažkārt ir grūtāk pārvērst darbībās. 

Neatkarīgi no tā, vai uzņēmums nolemj izmantot mazo vai lielo datu jaudu, ir skaidrs, ka datu nozīme tikai pieaugs. Nākotnē mēs redzēsim daudz jaunu datu veidu, un visi šie veidi kopā veido mūsu uz datiem balstīto pasauli.