Большие данные vs. Малые данные: Ключевые различия

Топливом, которое движет многими современными бизнесами любого размера, являются данные, которые являются ключом к данным, управляемым трансформациям и стратегиям искусственного интеллекта (ИИ). Они абсолютно необходимы в современной деловой среде и являются предметом многих высокоуровневых разговоров.

Поскольку данные так фундаментальны и интегрированы в бизнес-процессы, они разветвились и теперь охватывают многие разные типы, что может показаться пугающим для некоторых. Хотя многие люди слышали о «больших данных», они могут не знать точно, что это такое, или что существуют другие типы данных, такие как «малые данные».

Давайте начнем с определения двух:

• Малые данные: Малые данные включают небольшие наборы данных, которые часто влияют на решения в настоящем, то есть они обычно достаточно малы, чтобы люди могли понять их в плане объема и формата. Малые данные не имеют такого же уровня влияния, как большие данные, когда речь идет об общем бизнесе. Вместо этого они имеют 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 человеком. Почти 2,5 квинтиллиона байтов данных создаются каждый день, что привело к росту больших данных. Это относится к огромным объемам данных, производимым цифровым образом, включая веб-данные, генерируемые электронными письмами, веб-сайтами, социальными сетями, платформами потокового вещания и многим другим. Большие данные также относятся к большим наборам данных, которые слишком сложны для обработки традиционными методами обработки данных, что означает, что необходимо использовать новые алгоритмические методы.

Три V больших данных

Большие данные часто определяются экспертами с помощью «трех V», которые являются объемом, разнообразием и скоростью. 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, тогда как малые данные — нет. 
• Разнообразие: Разнообразие данных — это количество типов данных. Хотя данные ранее собирались из одного места и доставлялись в одном формате, таком как Excel или CSV, теперь они доступны во многих нестандартных формах, таких как видео, текст, PDF, графика социальных сетей, носимые устройства и многое другое. Этот уровень разнообразия требует больше работы и аналитической мощности, чтобы сделать его управляемым. 
• Скорость: Скорость данных — это скорость, с которой информация приобретается и обрабатывается. Поскольку большие данные состоят из огромных объемов информации, они обычно анализируются периодически. С другой стороны, малые данные могут быть обработаны гораздо быстрее, что является причиной, по которой они часто включают информацию в реальном времени.

Преимущества малых и больших данных

Существует много преимуществ использования малых данных вместо больших данных. Во-первых, они везде, где вы смотрите. Например, социальные сети заполнены малыми данными о пользователях, а смартфоны и компьютеры создают малые данные каждый раз, когда они входят в приложения.

Вот некоторые из других основных преимуществ малых данных:

• Легче и более действенные: Малые данные легче понять и обработать человеку. Они более действенны в краткосрочной перспективе, то есть они могут сразу же переводиться в бизнес-интеллект.
• Визуализация и осмотр: Малые данные гораздо легче визуализировать и осматривать, поскольку невозможно сделать это вручную с большими данными. 
• Ближе к конечному пользователю: Одним из лучших способов понять бизнес является сосредоточение внимания на конечных пользователях, и поскольку малые данные ближе к конечному пользователю и часто сосредоточены на опыте отдельных лиц, они могут помочь достичь этого. 
• Простые: Малые данные проще, чем большие данные, что делает их легче понять всем, от заинтересованных сторон до лиц, принимающих решения. Почти любой может понять малые данные, что полезно для организаций, стремящихся оснастить всех своих сотрудников данными, управляемой силой.

С учетом всего этого важно признать, что большие данные — это невероятный инструмент в бизнесе и имеют много преимуществ над малыми данными.

Вот некоторые из основных преимуществ больших данных:

• Лучшее понимание клиентов: Источники больших данных проливают свет на клиентов и помогают современному бизнесу понять их. 
• Увеличенный рыночный интеллект: Использование больших данных также может привести к более глубокому и широкому пониманию рыночной динамики. Кроме конкурентного анализа, оно также может помочь в разработке продукта, отдавая приоритет разным предпочтениям клиентов. 
• Управление цепочками поставок: Системы больших данных интегрируют данные о тенденциях клиентов, чтобы включить прогностическую аналитику, которая помогает поддерживать глобальную сеть спроса, производства и распределения. 
• Инновации, управляемые данными: Инструменты и технологии больших данных могут привести к разработке новых продуктов и услуг. Даже сами данные могут стать продуктом после очистки и подготовки. 
• Улучшение бизнес-операций: Большие данные могут улучшить все виды бизнес-деятельности, помогая оптимизировать бизнес-процессы для генерации экономии средств, повышения производительности и увеличения удовлетворенности клиентов. Они также могут улучшить физические операции, объединяя большие данные и науку о данных, чтобы проинформировать графики профилактического обслуживания, например.

Большие данные не всегда лучше

Существует много шума вокруг больших данных, но они не всегда предпочтительны. Хотя большие данные были более популярными из двух, малые данные все чаще признаются снова как важный игрок в этой новой деловой среде. Одна из основных причин, по которой большие данные могут не быть предпочтительными над малыми данными, связана с безопасностью и хранением.

Безопасность крайне важна при работе с большими объемами данных, но большие данные могут сделать это чрезвычайно сложным для некоторых организаций. По мере роста больших данных они также становятся трудными для хранения и управления. Традиционные базы данных, используемые для малых данных, не предназначены для больших данных. Из-за этого базы данных больших данных отдают предпочтение производительности и гибкости над безопасностью.

Будущее малых и больших данных

Хотя большие данные будут продолжать быть популярными среди бизнеса всех типов, малые данные, вероятно, будут продолжать увеличивать свою важность и популярность. Одна из основных причин этого заключается в том, что малые данные позволяют небольшим предприятиям участвовать в этом мире, управляемом данными.

Некоторые из тех же методов, которые используются для больших данных, будут продолжать применяться к малым данным, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, что может привести к более умным, но менее требовательным к данным решениям ИИ.

Хотя возможно проанализировать малые данные без компьютеров, методы машинного обучения и статистические методы помогают лучше понять данные и выявить закономерности, которые были бы невозможны, если бы они были сделаны вручную. Эти закономерности могут затем предоставить более глубокое понимание бизнеса и его клиентов, и когда они получены из малых данных, они могут часто быть более информативными, чем аналитика больших данных, которая иногда более трудна для перевода в действия.

Независимо от того, решает ли компания использовать силу малых данных или больших данных, ясно, что важность данных будет только продолжать расти. Мы увидим многие новые типы данных в будущем, и все эти типы вместе составляют наш мир, управляемый данными.