Duże dane a małe dane: kluczowe różnice

Paliwem napędzającym wiele współczesnych przedsiębiorstw każdej wielkości są dane, które stanowią klucz do transformacji opartych na danych i strategii sztucznej inteligencji (AI). Jest to absolutnie konieczne w dzisiejszym środowisku biznesowym i stanowi przedmiot wielu rozmów na najwyższym szczeblu. 

Ponieważ dane mają tak fundamentalne znaczenie i są zintegrowane z procesami biznesowymi, uległy rozgałęzieniu i obecnie obejmują wiele różnych typów, co dla niektórych może wydawać się onieśmielające. Chociaż wiele osób słyszało o „dużych zbiorach danych”, mogą nie wiedzieć dokładnie, co to oznacza lub że istnieją inne rodzaje danych, takie jak „małe dane”. 

Zacznijmy od zdefiniowania tych dwóch: 

• Małe dane: Małe dane obejmują małe zbiory danych, które często wpływają na obecne decyzje, co oznacza, że ​​są zwykle wystarczająco małe, aby ludzie mogli je zrozumieć pod względem objętości i formatu. Małe dane nie mają takiego samego wpływu jak duże zbiory danych na ogólną działalność biznesową. Zamiast tego ma większy wpływ na decyzje krótkoterminowe i bieżące.
  
• Duże zbiory danych: Termin „big data” stał się w ostatnich latach bardzo popularny. Są to duże zbiory ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, które są zbyt złożone, aby człowiek mógł je przetworzyć. Każdego dnia powstaje prawie 2.5 tryliona bajtów danych, co doprowadziło do wzrostu liczby dużych zbiorów danych. Odnosi się do ogromnych ilości danych generowanych cyfrowo, w tym danych internetowych generowanych przez e-maile, strony internetowe, serwisy społecznościowe, platformy do przesyłania strumieniowego i inne. Big data odnosi się również do dużych zbiorów danych, które są zbyt złożone, aby można je było przetwarzać konwencjonalnymi metodami przetwarzania danych, co oznacza, że ​​należy zastosować nowe techniki algorytmiczne. 

Trzy V Big Data

Eksperci często definiują duże zbiory danych za pomocą „trzech V”, którymi są objętość, różnorodność i prędkość. Te trzy „v” to jedna z głównych różnic między dużymi i małymi danymi. 

• Tom: Wolumen danych to ilość danych dostępnych do przetworzenia. Duże dane wymagają dużej ilości informacji, podczas gdy małe dane nie w takim samym stopniu. 
• Różnorodność: Różnorodność danych to liczba typów danych. Chociaż kiedyś dane były zbierane z jednego miejsca i dostarczane w jednym formacie, takim jak Excel lub CSV, obecnie są dostępne w wielu nietradycyjnych formach, takich jak wideo, tekst, PDF, grafika do mediów społecznościowych, urządzenia do noszenia i inne. Ten poziom różnorodności wymaga więcej pracy i zdolności analitycznych, aby można było nim zarządzać. 
• Prędkość: Prędkość danych to prędkość, z jaką informacje są pozyskiwane i przetwarzane. Ponieważ duże zbiory danych składają się z ogromnych porcji informacji, są zwykle analizowane okresowo. Z drugiej strony małe dane można przetwarzać znacznie szybciej, dlatego często obejmują one informacje w czasie rzeczywistym. 

Korzyści z małych i dużych danych

Używanie małych danych zamiast dużych danych ma wiele zalet. Zacznijmy od tego, że jest wszędzie, gdzie spojrzysz. Przykładowo media społecznościowe wypełnione są małymi danymi o użytkownikach, a smartfony i komputery tworzą małe dane za każdym razem, gdy logują się do aplikacji. 

Oto niektóre inne główne zalety małych danych: 

• Łatwiejsze i bardziej funkcjonalne: Małe dane są łatwiejsze do zrozumienia i przetworzenia przez człowieka. Jest bardziej wykonalny w perspektywie krótkoterminowej, co oznacza, że ​​można go od razu przełożyć na analizę biznesową.
  
• Wizualizacja i inspekcja: Małe dane są znacznie łatwiejsze do wizualizacji i kontroli, ponieważ w przypadku dużych zbiorów danych nie da się tego zrobić ręcznie. 
• Bliżej użytkownika końcowego: Jednym z najlepszych sposobów zrozumienia biznesu jest skupienie się na użytkownikach końcowych, a ponieważ małe dane są bliżej użytkownika końcowego i często skupiają się na doświadczeniach poszczególnych osób, mogą pomóc w osiągnięciu tego celu. 
• Prostsze: Małe dane są prostsze niż duże zbiory danych, co ułatwia zrozumienie ich wszystkim – od interesariuszy po decydentów. Prawie każdy jest w stanie zrozumieć małe dane, co jest pomocne dla organizacji, które chcą wyposażyć wszystkich swoich pracowników w możliwości oparte na danych. 

Biorąc to wszystko pod uwagę, nadal ważne jest, aby mieć świadomość, że duże zbiory danych są niesamowitym narzędziem w biznesie i mają wiele zalet w porównaniu z małymi danymi. 

Oto niektóre z głównych zalet dużych zbiorów danych: 

• Lepszy wgląd w klienta: Źródła Big Data rzucają światło na klientów i pomagają nowoczesnemu biznesowi ich zrozumieć. 
• Większa inteligencja rynku: Wykorzystanie dużych zbiorów danych może również prowadzić do głębszego i szerszego zrozumienia dynamiki rynku. Oprócz analizy konkurencji może również pomóc w rozwoju produktu, nadając priorytet różnym preferencjom klientów. 
• Zarządzanie łańcuchem dostaw: Systemy Big Data integrują dane o trendach klientów, aby umożliwić analizę predykcyjną, która pomaga w utrzymaniu dobrego działania globalnej sieci popytu, produkcji i dystrybucji. 
• Innowacje oparte na danych: Narzędzia i technologie Big Data mogą prowadzić do rozwoju nowych produktów i usług. Nawet same dane mogą stać się produktem po oczyszczeniu i przygotowaniu. 
• Ulepszone operacje biznesowe: Big data może usprawnić wszelkiego rodzaju działalność biznesową, pomagając w optymalizacji procesów biznesowych w celu generowania oszczędności, zwiększania produktywności i zwiększania zadowolenia klientów. Może również usprawnić operacje fizyczne, łącząc duże zbiory danych i analizę danych, na przykład w celu informowania o harmonogramach konserwacji predykcyjnej. 

Big Data nie zawsze jest lepszymi danymi

Wokół dużych zbiorów danych narosło wiele szumu, ale nie zawsze jest to korzystne. Chociaż duże zbiory danych są bardziej popularne z tych dwóch, małe dane są coraz częściej uznawane za ważnego gracza w tym nowym środowisku biznesowym. Jednym z głównych powodów, dla których duże zbiory danych mogą nie być preferowane w stosunku do małych danych, jest bezpieczeństwo i przechowywanie.

Bezpieczeństwo jest niezwykle istotne w przypadku dużych ilości danych, ale duże zbiory danych mogą sprawić, że będzie to niezwykle trudne dla niektórych organizacji. W miarę powiększania się dużych zbiorów danych ich przechowywanie i zarządzanie stają się coraz trudniejsze. Tradycyjne bazy danych używane do małych danych nie są przeznaczone do dużych zbiorów danych. Z tego powodu bazy danych Big Data przedkładają wydajność i elastyczność nad bezpieczeństwo.

Przyszłość małych i dużych danych

Chociaż duże zbiory danych będą nadal popularne wśród wszelkiego rodzaju firm, małe dane będą prawdopodobnie zyskiwać na znaczeniu i popularności. Jednym z głównych powodów jest to, że małe dane umożliwiają mniejszym przedsiębiorstwom zaangażowanie się w świat napędzany danymi. 

Niektóre z tych samych technik stosowanych w przypadku dużych zbiorów danych, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, będą w dalszym ciągu stosowane w przypadku małych danych, co może prowadzić do powstania inteligentniejszych, ale mniej wymagających rozwiązań AI. 

Chociaż możliwa jest analiza małych danych bez komputerów, uczenie maszynowe i metody statystyczne pomagają lepiej zrozumieć dane i zidentyfikować wzorce, które w innym przypadku byłyby niemożliwe, gdyby przeprowadzono je ręcznie. Wzorce te mogą następnie zapewnić głębsze zrozumienie firmy i jej klientów, a wyprowadzone na podstawie małych danych często mogą dostarczać więcej informacji niż analiza dużych zbiorów danych, którą czasami trudniej przełożyć na działania. 

Niezależnie od tego, czy firma zdecyduje się wykorzystać potencjał małych, czy dużych zbiorów danych, pewne jest, że znaczenie danych będzie nadal rosło. W przyszłości zobaczymy wiele nowych typów danych i wszystkie te typy razem tworzą nasz świat oparty na danych.