Большие данные и малые данные: ключевые отличия

Топливом для многих современных предприятий любого размера являются данные, которые являются ключом к преобразованиям на основе данных и стратегиям искусственного интеллекта (ИИ). Это абсолютно необходимо в сегодняшней бизнес-среде и находится в центре внимания многих разговоров на высшем уровне. 

Поскольку данные настолько фундаментальны и интегрированы в бизнес-процессы, они разветвились и теперь охватывают множество различных типов, что может показаться пугающим для некоторых. Хотя многие люди слышали о «больших данных», они могут не знать точно, что они влекут за собой или что существуют другие типы данных, такие как «малые данные». 

Давайте начнем с определения двух: 

• Малые данные: Малые данные включают в себя небольшие наборы данных, которые часто влияют на решения в настоящее время, а это означает, что они обычно достаточно малы, чтобы люди могли их понять с точки зрения объема и формата. Малые данные не имеют такого же уровня влияния, как большие данные, когда речь идет о бизнесе в целом. Вместо этого он оказывает большее влияние на краткосрочные и текущие решения.
  
• Большие данные: Термин «большие данные» стал очень популярным за последние несколько лет. Это большие коллекции структурированных и неструктурированных данных, которые слишком сложны для обработки людьми. Ежедневно создается почти 2.5 квинтиллиона байт данных, что привело к появлению больших данных. Это относится к огромным объемам данных, создаваемых в цифровом виде, включая веб-данные, генерируемые электронной почтой, веб-сайтами, сайтами социальных сетей, потоковыми платформами и т. д. Большие данные также относятся к большим наборам данных, которые слишком сложны для обработки традиционными методами обработки данных, а это означает, что необходимо использовать новые алгоритмические методы. 

Три V больших данных

Эксперты часто определяют большие данные, используя «три V»: объем, разнообразие и скорость. Эти три v являются одним из основных различий между большими данными и малыми данными. 

• Объем: Объем данных — это количество данных, доступных для обработки. Большие данные требуют большого объема информации, в то время как малые данные не в такой же степени. 
• Разнообразие: Разнообразие данных — это количество типов данных. Хотя когда-то данные собирались из одного места и доставлялись в одном формате, таком как Excel или csv, теперь они доступны во многих нетрадиционных формах, таких как видео, текст, PDF, графика для социальных сетей, носимые устройства и многое другое. Этот уровень разнообразия требует больше работы и аналитических способностей, чтобы сделать его управляемым. 
• Скорость: Скорость передачи данных — это скорость, с которой информация собирается и обрабатывается. Поскольку большие данные состоят из массивных блоков информации, они обычно периодически анализируются. С другой стороны, небольшие данные можно обрабатывать гораздо быстрее, поэтому они часто включают информацию в реальном времени. 

Преимущества малых и больших данных

Есть много преимуществ использования небольших данных вместо больших. Начнем с того, что это везде, куда ни глянь. Например, социальные сети заполнены небольшими данными о пользователях, а смартфоны и компьютеры создают небольшие данные каждый раз, когда они входят в приложения. 

Вот некоторые из других основных преимуществ малых данных: 

• Проще и эффективнее: Небольшие данные легче понять и обработать. Это более эффективно в краткосрочной перспективе, а это означает, что его можно сразу же преобразовать в бизнес-аналитику.
  
• Визуализация и осмотр: Небольшие данные гораздо легче визуализировать и проверять, поскольку с большими данными это невозможно сделать вручную. 
• Ближе к конечному пользователю: Один из лучших способов понять бизнес — сосредоточиться на конечных пользователях, а поскольку небольшие данные ближе к конечному пользователю и часто ориентированы на индивидуальный опыт, это может помочь в достижении этой цели. 
• Проще: Малые данные проще, чем большие данные, что облегчает понимание для всех, от заинтересованных сторон до лиц, принимающих решения. Почти каждый может понять небольшие данные, что полезно для организаций, стремящихся предоставить всем своим сотрудникам возможности, основанные на данных. 

При всем при этом важно признать, что большие данные — это невероятный инструмент в бизнесе, и у них есть много собственных преимуществ по сравнению с небольшими данными. 

Вот некоторые из основных преимуществ больших данных: 

• Лучшее понимание клиента: Источники больших данных проливают свет на клиентов и помогают современному бизнесу понять их. 
• Повышенная рыночная аналитика: Использование больших данных также может привести к более глубокому и широкому пониманию динамики рынка. Помимо конкурентного анализа, он также может помочь в разработке продукта, определяя приоритеты различных предпочтений клиентов. 
• Система управления цепями поставок: Системы больших данных объединяют данные о клиентских тенденциях, чтобы обеспечить прогнозную аналитику, которая помогает поддерживать эффективную работу глобальной сети спроса, производства и распределения. 
• Инновации, основанные на данных: Инструменты и технологии больших данных могут привести к разработке новых продуктов и услуг. Даже сами данные могут стать продуктом после очистки и подготовки. 
• Улучшенные бизнес-операции: Большие данные могут улучшить все виды деловой активности, помогая оптимизировать бизнес-процессы для сокращения затрат, повышения производительности и повышения удовлетворенности клиентов. Он также может улучшить физические операции, объединив большие данные и науку о данных, например, для информирования графиков профилактического обслуживания. 

Большие данные не всегда лучше данных

Вокруг больших данных много ажиотажа, но не всегда они предпочтительнее. В то время как большие данные были более популярными из двух, малые данные снова все чаще признаются в качестве важного игрока в этой новой бизнес-среде. Одна из основных причин, по которой большие данные не могут быть предпочтительнее малых, связана с безопасностью и хранением.

Безопасность очень важна при работе с большими объемами данных, но большие данные могут сделать ее чрезвычайно сложной задачей для некоторых организаций. По мере роста больших данных становится все труднее их хранить и управлять ими. Традиционные базы данных, используемые для небольших данных, не предназначены для больших данных. Из-за этого базы данных больших данных предпочитают производительность и гибкость безопасности.

Будущее малых и больших данных

В то время как большие данные будут по-прежнему популярны среди предприятий всех типов, малые данные, вероятно, будут приобретать все большее значение и популярность. Одна из основных причин этого заключается в том, что небольшие объемы данных позволяют небольшим предприятиям участвовать в этом мире, управляемом данными. 

Некоторые из тех же методов, которые используются для больших данных, будут по-прежнему применяться к небольшим данным, например искусственный интеллект и машинное обучение, что может привести к созданию более умных, но менее требовательных к данным решений ИИ. 

Хотя можно анализировать небольшие данные без компьютеров, машинное обучение и статистические методы помогают лучше понять данные и выявить закономерности, которые в противном случае были бы невозможны, если бы они выполнялись вручную. Эти шаблоны затем могут обеспечить более глубокое понимание бизнеса и его клиентов, а когда они получены из небольших данных, они часто могут быть более информативными, чем аналитика больших данных, которые иногда труднее преобразовать в действия. 

Независимо от того, решит ли компания использовать возможности малых данных или больших данных, несомненно, что важность данных будет только расти. В будущем мы увидим много новых типов данных, и вместе все эти типы составляют наш мир, управляемый данными.