Duże Dane vs. Małe Dane: Kluczowe Różnice

Paliwem, które napędza wiele dzisiejszych firm wszystkich rozmiarów, są dane, które są kluczem do transformacji opartej na danych i strategii sztucznej inteligencji (AI). Jest to absolutnie niezbędne w dzisiejszym środowisku biznesowym i jest przedmiotem wielu rozmów na wysokim szczeblu.

Ponieważ dane są tak podstawowe i zintegrowane z procesami biznesowymi, rozgałęziły się i obecnie obejmują wiele różnych typów, co może sprawiać, że wydają się one zastraszające dla niektórych. Chociaż wiele osób słyszało o “dużych danych”, mogą nie wiedzieć dokładnie, co one obejmują, lub że istnieją inne typy danych, takie jak “małe dane”.

Zacznijmy od definicji tych dwóch:

• Małe Dane: Małe dane obejmują małe zestawy danych, które często wpływają na decyzje w teraźniejszości, co oznacza, że są one zwykle wystarczająco małe, aby ludzie mogli je zrozumieć pod względem objętości i formatu. Małe dane nie mają takiego samego wpływu na całą firmę jak duże dane. Zamiast tego mają większy wpływ na krótkoterminowe i bieżące decyzje.
• Duże Dane: Termin “duże dane” stał się bardzo popularny w ciągu ostatnich kilku lat. Obejmuje duże zbiory danych strukturalnych i niestrukturalnych, które są zbyt złożone, aby ludzie mogli je przetworzyć. Prawie 2,5 trylionów bajtów danych jest tworzonych każdego dnia, co doprowadziło do wzrostu dużych danych. Odnosi się to do ogromnych ilości danych wytwarzanych cyfrowo, w tym danych sieciowych generowanych przez e-maile, strony internetowe, sieci społeczne, platformy streamingowe i wiele innych. Duże dane odnoszą się również do dużych zbiorów danych, które są zbyt złożone, aby mogły być przetwarzane przez konwencjonalne metody przetwarzania danych, co oznacza, że muszą być stosowane nowe techniki algorytmiczne.

Trzy Wskaźniki Dużych Danych

Duże dane są często definiowane przez ekspertów za pomocą “trzech wskaźników”, które to wskaźniki to objętość, różnorodność i szybkość. Te trzy wskaźniki są jedną z głównych różnic między dużymi danymi a małymi danymi.

• Objętość: Objętość danych to ilość dostępnych danych do przetworzenia. Duże dane wymagają dużej ilości informacji, podczas gdy małe dane nie wymagają tego samego. 
• Różnorodność: Różnorodność danych to liczba typów danych. Chociaż dane były kiedyś zbierane z jednego miejsca i dostarczane w jednym formacie, takim jak excel lub csv, teraz są one dostępne w wielu nietradycyjnych formach, takich jak wideo, tekst, pdf, grafika społeczna, urządzenia noszone i wiele innych. Ten poziom różnorodności wymaga więcej pracy i mocy analitycznej, aby uczynić ją zarządzalną. 
• Szybkość: Szybkość danych to szybkość, z jaką informacje są pozyskiwane i przetwarzane. Ponieważ duże dane składają się z ogromnych ilości informacji, są one zwykle analizowane okresowo. Z drugiej strony, małe dane mogą być przetwarzane znacznie szybciej, co sprawia, że często zawierają one informacje w czasie rzeczywistym.

Korzyści z Małych i Dużych Danych

Istnieją wiele korzyści z używania małych danych zamiast dużych danych. Po pierwsze, są one wszędzie, gdzie się spojrzy. Na przykład, media społeczne są wypełnione małymi danymi o użytkownikach, a smartfony i komputery tworzą małe dane każdego dnia, gdy logują się do aplikacji.

Oto niektóre z głównych korzyści małych danych:

• Łatwiejsze i bardziej działające: Małe dane są łatwiejsze do zrozumienia i przetworzenia przez ludzi. Są one bardziej działające w krótkim terminie, co oznacza, że mogą one być natychmiast przetłumaczone na inteligencję biznesową.
• Wizualizacja i inspekcja: Małe dane są znacznie łatwiejsze do wizualizacji i inspekcji, ponieważ jest to niemożliwe do zrobienia ręcznie z dużymi danymi. 
• Bliżej użytkownika końcowego: Jednym z najlepszych sposobów zrozumienia biznesu jest skupienie się na użytkowniku końcowym, a ponieważ małe dane są bliżej użytkownika końcowego i często skupione na doświadczeniu jednostek, mogą one pomóc w osiągnięciu tego. 
• Prostsze: Małe dane są prostsze niż duże dane, co sprawia, że są one łatwiejsze do zrozumienia przez wszystkich, od stakeholderów po osoby podejmujące decyzje. Prawie każdy może zrozumieć małe dane, co jest pomocne dla organizacji, które chcą wyposażyć wszystkich swoich pracowników w moc danych.

Z tym wszystkim, nadal ważne jest rozpoznanie, że duże dane są niesamowitym narzędziem w biznesie i posiadają wiele zalet nad małymi danymi.

Oto niektóre z głównych korzyści dużych danych:

• Lepsza wiedza o kliencie: Źródła dużych danych rzucają światło na klientów i pomagają nowoczesnemu biznesowi zrozumieć ich. 
• Zwiększona inteligencja rynkowa: Użycie dużych danych może również prowadzić do głębszego i szerszego zrozumienia dynamiki rynku. Oprócz analizy konkurencji, może ono również pomóc w rozwoju produktu, priorytetem różnych preferencji klientów. 
• Zarządzanie łańcuchem dostaw: Systemy dużych danych integrują dane o trendach klientów, aby umożliwić analitykę predykcyjną, co pomaga utrzymać globalną sieć popytu, produkcji i dystrybucji w dobrej kondycji. 
• Innowacje oparte na danych: Narzędzia i technologie dużych danych mogą prowadzić do rozwoju nowych produktów i usług. Nawet same dane mogą stać się produktem po oczyszczeniu i przygotowaniu. 
• Poprawa operacji biznesowych: Duże dane mogą poprawić wszystkie rodzaje aktywności biznesowej, pomagając zoptymalizować procesy biznesowe w celu generowania oszczędności kosztów, zwiększania produktywności i poprawy satysfakcji klienta. Mogą one również poprawić operacje fizyczne, łącząc duże dane i naukę o danych, aby poinformować harmonogramy konserwacji predykcyjnej, na przykład.

Duże Dane Nie Zawsze Są Lepsze

Istnieje wiele hype’u wokół dużych danych, ale nie zawsze są one preferowane. Chociaż duże dane były bardziej popularne, małe dane stają się coraz bardziej rozpoznawalne jako ważny gracz w tym nowym środowisku biznesowym. Jednym z głównych powodów, dla których duże dane mogą nie być preferowane nad małymi danymi, jest kwestia bezpieczeństwa i przechowywania.

Bezpieczeństwo jest bardzo ważne przy dużych ilościach danych, ale duże dane mogą sprawiać, że jest to niezwykle trudne dla niektórych organizacji. W miarę jak duże dane rosną, stają się one również trudne do przechowywania i zarządzania. Tradycyjne bazy danych używane dla małych danych nie są zaprojektowane dla dużych danych. Dlatego bazy danych dużych danych faworyzują wydajność i elastyczność nad bezpieczeństwem.

Przyszłość Małych i Dużych Danych

Chociaż duże dane będą nadal popularne wśród firm wszystkich typów, małe dane prawdopodobnie będą nadal zwiększać swoje znaczenie i popularność. Jednym z głównych powodów jest to, że małe dane umożliwiają mniejszym przedsiębiorstwom zaangażowanie się w ten świat danych.

Niektóre z tych samych technik używanych dla dużych danych będą nadal stosowane do małych danych, takich jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, co może prowadzić do inteligentniejszych, ale mniej głodnych danych rozwiązań AI.

Chociaż jest możliwe analizowanie małych danych bez komputerów, metody uczenia maszynowego i statystyczne pomagają lepiej zrozumieć dane i zidentyfikować wzorce, które byłyby niemożliwe do zrobienia ręcznie. Te wzorce mogą następnie zapewnić głębsze zrozumienie biznesu i jego klientów, a gdy pochodzą z małych danych, mogą one często być bardziej informacyjne niż analiza dużych danych, która jest czasami trudniejsza do przetłumaczenia na działania.

Niezależnie od tego, czy firma zdecyduje się wykorzystać moc małych danych czy dużych danych, jest pewne, że znaczenie danych będzie tylko rosło. Zobaczymy wiele nowych typów danych w przyszłości, a wszystkie te typy tworzą nasz świat napędzany danymi.