Stor Data vs. Liten Data: NøkkelForskjeller

Drivkraften bak mange av i dagens bedrifter av alle størrelser er data, som er nøkkelbakgrunnen for datadrevne transformasjoner og kunstig intelligens (AI)-strategier. Det er absolutt nødvendig i dagens forretningsmiljø, og det er fokusområdet for mange toppnivå-samtaler. 

Fordi data er så grunnleggende og integrert i forretningsprosesser, har det grent ut og omfatter nå mange forskjellige typer, noe som kan gjøre det skremmende for noen. Mens mange mennesker har hørt om “stor data”, vet de kanskje ikke helt hva det innebærer eller at det finnes andre typer data, som “liten data”. 

La oss starte med å definere de to: 

• Liten Data: Liten data omfatter små datamengder som ofte påvirker beslutninger i nåtiden, noe betyr at det vanligvis er små nok for mennesker å forstå i volum og format. Liten data har ikke samme innvirkning som stor data når det gjelder det totale bedriftsresultatet. I stedet har det en større innvirkning på korte og nåværende beslutninger.
  
• Stor Data: Begrepet “stor data” har blitt svært populært de siste årene. Det omfatter store samlinger av strukturert og ustrukturert data som er for komplekse for mennesker å prosessere. Nesten 2,5 kvintillioner bytes data blir skapt hver dag, noe som har ført til økningen av stor data. Det refererer til de massive volumene av data produsert digitalt, inkludert nettdata generert av e-post, nettsider, sosiale nettverk, strømmingtjenester og mer. Stor data refererer også til de store datamengdene som er for komplekse til å bli prosessert av konvensjonelle dataprosesseringsmetoder, noe betyr at nye algoritmbaserte tekniker må brukes. 

De Tre V-ene i Stor Data

Stor data defineres ofte 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 stor data og liten data. 

• Volum: Data-volum er mengden data tilgjengelig for prosessering. Stor data krever et stort volum av informasjon, mens liten data ikke gjør det i samme utstrekning. 
• Varasjon: Data-variasjon er antallet datatyper. Mens data tidligere ble samlet inn fra ett sted og levert i ett format, som for eksempel Excel eller CSV, er det nå tilgjengelig i mange ikke-tradisjonelle former, som video, tekst, PDF, sosiale medie-grafikk, bærbare enheter og mer. Dette nivået av variasjon krever mer arbeid og analytisk kraft for å gjøre det håndterbart. 
• Hastighet: Data-hastighet er hastigheten som informasjon blir skaffet og prosessert. Fordi stor data består av massive mengder informasjon, blir det vanligvis analysert periodisk. På den andre siden er liten data i stand til å bli prosessert mye raskere, noe som er grunnen til at det ofte omfatter sanntidsinformasjon. 

Fordelene med Liten og Stor Data

Det finnes mange fordeler med å bruke liten data i stedet for stor data. For å starte med, er det overalt. For eksempel er sosiale medier fylt med liten data om brukerne, og smarttelefoner og datamaskiner skaper liten data hver gang de logger inn på applikasjoner. 

Her er noen av de andre hovedfordelene med liten data: 

• Enklere og mer handlebart: Liten data er enklere for mennesker å forstå og prosessere. Det er mer handlebart på kort sikt, noe betyr at det kan oversettes til bedriftsintelligens med en gang.
  
• Visualisering og inspeksjon: Liten data er mye enklere å visualisere og inspisere siden det er umulig å gjøre det manuelt med stor data. 
• Nærmere sluttbegunneren: En av de beste måtene å forstå et bedrift på er å fokusere på sluttbegunneren, og siden liten data er nærmere sluttbegunneren og ofte fokusert på enkeltpersoners erfaring, kan det hjelpe med å oppnå dette. 
• Enklere: Liten data er enklere enn stor data, noe som gjør det enklere for alle å forstå, fra interessenter til beslutningstakere. Nesten alle kan forstå liten data, noe som er nyttig for organisasjoner som ønsker å utruste alle sine ansatte med datadrevne verktøy. 

Med all dette er det likevel viktig å erkjenne at stor data er et fantastisk verktøy i bedrift, og det har mange av sine egne fordeler over liten data. 

Her er noen av de hovedfordelene med stor data: 

• Bedre kundeinnsikt: Stor data-kilder kaster lys over kunder og hjelper en moderne bedrift å forstå dem. 
• Økt markedsinnsikt: Bruken av stor data kan også føre til en dypere og bredere forståelse av markedsdynamikk. Foruten konkurranseanalyse kan det også hjelpe med produktutvikling ved å prioritere forskjellige kundepreferanser. 
• Supply Chain Management: Stor data-systemer integrerer data om kundetrender for å aktivere prediktiv analyse, noe som hjelper å holde det globale nettverket av etterspørsel, produksjon og distribusjon i gang. 
• Data-drevet innovasjon: Stor data-verktøy og -teknologier kan føre til utviklingen av nye produkter og tjenester. Selv dataene selv kan bli et produkt etter å ha blitt renset og forberedt. 
• Forbedret bedriftsdrift: Stor data kan forbedre alle typer bedriftsaktivitet ved å hjelpe å optimalisere bedriftsprosesser for å generere kostnadsbesparelser, øke produktivitet og øke kundetilfredshet. Det kan også forbedre fysiske operasjoner ved å kombinere stor data og data-vitenskap for å informere om prediktivt vedlikeholdsplaner, for eksempel. 

Stor Data er Ikke Alltid Bedre Data

Det er mye hype rundt stor data, men det er ikke alltid å foretrekke. Mens stor data har vært den mest populære av de to, blir liten data stadig mer anerkjent igjen som en viktig spiller i dette nye bedriftsmiljøet. En av de viktigste grunnene til at stor data kanskje ikke er å foretrekke over liten data, har å gjøre med sikkerhet og lagring.

Sikkerhet er svært viktig når det gjelder store mengder data, men stor data kan gjøre dette ekstremt utfordrende for noen organisasjoner. Ettersom stor data vokser, blir det også vanskelig å lagre og håndtere. De tradisjonelle databasene brukt for liten data er ikke designet for stor data. Derfor foretrekker stor data-databaser ytelse og fleksibilitet over sikkerhet.

Fremtiden for Liten og Stor Data

Mens stor data vil fortsette å være populært blant bedrifter av alle typer, vil liten data sannsynligvis fortsette å øke i betydning og popularitet. En av de viktigste grunnene bak dette er at liten data muliggjør at mindre bedrifter kan delta i denne datadrevne verden. 

Noen av de samme teknikkene som brukes for stor data, vil fortsette å bli brukt for liten data, som kunstig intelligens og maskinlæring, noe som kan føre til smartere, men mindre data-krævende AI-løsninger. 

Selv om det er mulig å analysere liten data uten datamaskiner, hjelper maskinlæring og statistiske metoder med å bedre forstå dataene og identifisere mønster som ellers ville være umulig å gjøre manuelt. Disse mønsterene kan så gi en dypere forståelse av et bedrift og dens kunder, og når de er avledet fra liten data, kan de ofte være mer informativt enn stor data-analyse, som noen ganger er mer vanskelig å oversette til handlinger. 

Uansett om et bedrift velger å utnytte kraften av liten data eller stor data, er det sikkert at betydningen av data bare vil øke. Vi vil se mange nye typer data i fremtiden, og sammen utgjør alle disse typene vår datadrevne verden.