Big Data vs Small Data: Viktige forskjeller

Drivstoffet som driver mange av dagens virksomheter i alle størrelser er data, som er nøkkelen bak datadrevne transformasjoner og kunstig intelligens (AI)-strategier. Det er helt nødvendig i dagens forretningsmiljø, og det er fokus for mange samtaler på toppnivå. 

Fordi data er så grunnleggende og integrert i forretningsprosesser, har de forgrenet seg og omfatter nå mange forskjellige typer, noe som kan få det til å virke skremmende for noen. Mens mange mennesker har hørt om «big data», vet de kanskje ikke nøyaktig hva det innebærer, eller at det finnes andre typer data, for eksempel «små data». 

La oss starte med først å definere de to: 

• Små data: Små data inkluderer små datasett som ofte påvirker beslutninger i nåtiden, noe som betyr at de vanligvis er små nok til at mennesker kan forstå når det gjelder volum og format. Små data har ikke samme grad av innvirkning som store data når det kommer til den generelle virksomheten. I stedet har det større innvirkning på kortsiktige og nåværende beslutninger.
  
• Stor Data: Begrepet "big data" har blitt svært populært de siste årene. Det er store samlinger av strukturerte og ustrukturerte data som er for komplekse for mennesker å behandle. Nesten 2.5 kvintillioner byte med data skapes hver dag, noe som har ført til fremveksten av big data. Det refererer til de enorme volumene av data produsert digitalt, inkludert nettdata generert av e-poster, nettsteder, sosiale nettverkssider, strømmeplattformer og mer. Big data refererer også til de store datasettene som er for komplekse til å bli behandlet med konvensjonelle databehandlingsmetoder, noe som betyr at nye algoritmiske teknikker må brukes. 

De tre V-ene til Big Data

Big data er ofte definert av eksperter ved å bruke de "tre V-ene", som er volum, variasjon og hastighet. Disse tre v-ene er en av de største forskjellene mellom big data og small data. 

• Volum: Datavolum er mengden data som er tilgjengelig for behandling. Big data krever store mengder informasjon, mens små data ikke gjør det i samme grad. 
• Variasjon: Datavariasjon er antall datatyper. Mens data en gang ble samlet inn fra ett sted og levert i ett format, for eksempel excel eller csv, er de nå tilgjengelig i mange utradisjonelle former som video, tekst, pdf, grafikk på sosiale medier, bærbare enheter og mer. Dette variasjonsnivået krever mer arbeid og analytisk kraft for å gjøre det håndterbart. 
• Hastighet: Datahastighet er hastigheten som informasjon innhentes og behandles med. Fordi big data består av massive biter av informasjon, analyseres det vanligvis med jevne mellomrom. På den annen side er små data i stand til å bli behandlet langt raskere, og det er derfor det ofte involverer sanntidsinformasjon. 

Fordeler med små og store data

Det er mange fordeler med å bruke små data i stedet for store data. Til å begynne med er den overalt hvor du ser. For eksempel er sosiale medier fylt med små data om brukere, og smarttelefoner og datamaskiner lager små data hver gang de logger på applikasjoner. 

Her er noen av de andre hovedfordelene med små data: 

• Enklere og mer handlingskraftig: Små data er lettere for mennesker å forstå og behandle. Det er mer handlingskraftig på kort sikt, noe som betyr at det kan oversettes til forretningsintelligens med en gang.
  
• Visualisering og inspeksjon: Små data er langt enklere for visualisering og inspeksjon siden det er umulig å gjøre det manuelt med store data. 
• Nærmere sluttbrukeren: En av de beste måtene å forstå en virksomhet på er å fokusere på sluttbrukerne, og siden små data er nærmere sluttbrukeren og ofte fokusert på enkeltpersoners opplevelse, kan det bidra til å oppnå dette. 
• Enklere: Små data er enklere enn store data, noe som gjør det lettere for alle å forstå, fra interessenter til beslutningstakere. Nesten alle kan forstå små data, noe som er nyttig for organisasjoner som ønsker å utstyre alle sine ansatte med datadrevet kraft. 

Med alt dette er det fortsatt viktig å erkjenne at big data er et utrolig verktøy i virksomheten, og det har mange av sine egne fordeler fremfor små data. 

Her er noen av hovedfordelene med big data: 

• Bedre kundeinnsikt: Store datakilder kaster lys over kunder og hjelper en moderne virksomhet å forstå dem. 
• Økt markedsintelligens: Bruk av big data kan også føre til en dypere og bredere forståelse av markedsdynamikk. Foruten konkurranseanalyse, kan den også hjelpe til med produktutvikling ved å prioritere ulike kundepreferanser. 
• Supply Chain Management: Big data-systemer integrerer data om kundetrender for å muliggjøre prediktiv analyse, noe som bidrar til å holde det globale nettverket av etterspørsel, produksjon og distribusjon fungerende. 
• Datadrevet innovasjon: Big data-verktøy og -teknologier kan føre til utvikling av nye produkter og tjenester. Selv dataene i seg selv kan bli et produkt etter å ha blitt renset og klargjort. 
• Forbedret forretningsdrift: Big data kan forbedre all slags forretningsaktivitet ved å hjelpe med å optimalisere forretningsprosesser for å generere kostnadsbesparelser, øke produktiviteten og øke kundetilfredsheten. Det kan også forbedre fysisk drift ved å kombinere big data og datavitenskap for å informere for eksempel om prediktive vedlikeholdsplaner. 

Big Data er ikke alltid bedre data

Det er mye hype rundt big data, men det er ikke alltid å foretrekke. Mens big data har vært den mest populære av de to, blir små data i økende grad anerkjent igjen som en viktig aktør i dette nye forretningsmiljøet. En av hovedårsakene til at stor data kanskje ikke foretrekkes fremfor små data har å gjøre med sikkerhet og lagring.

Sikkerhet er svært avgjørende når man arbeider med store datamengder, men store data kan gjøre dette ekstremt utfordrende for enkelte organisasjoner. Etter hvert som big data vokser, blir det også vanskelig å lagre og administrere. De tradisjonelle databasene som brukes for små data er ikke designet for store data. På grunn av dette favoriserer big data-databaser ytelse og fleksibilitet fremfor sikkerhet.

Fremtiden for små og store data

Mens big data vil fortsette å være populær blant bedrifter av alle typer, vil små data sannsynligvis fortsette å øke i betydning og popularitet. En av hovedårsakene bak dette er at små data gjør det mulig for mindre bedrifter å bli involvert i denne datadrevne verdenen. 

Noen av de samme teknikkene som brukes for big data vil fortsatt brukes på små data, som kunstig intelligens og maskinlæring, noe som kan føre til smartere, men mindre datahungrende AI-løsninger. 

Selv om det er mulig å analysere små data uten datamaskiner, hjelper maskinlæring og statistiske metoder bedre å forstå dataene og identifisere mønstre som ellers ville vært umulige hvis de gjøres manuelt. Disse mønstrene kan da gi en dypere forståelse av en virksomhet og dens kunder, og når de stammer fra små data, kan de ofte være mer informative enn big data-analyse, som noen ganger er vanskeligere å omsette til handlinger. 

Enten et selskap bestemmer seg for å utnytte kraften til små data eller store data, er det sikkert at viktigheten av data bare vil fortsette å øke. Vi vil se mange nye typer data i fremtiden, og til sammen utgjør alle disse typene vår datadrevne verden.