Stor Data vs. Liten Data: Nyckelskillnader

Bränslet som driver många av dagens företag av alla storlekar är data, som är nyckeln bakom data-drivna transformationer och artificiell intelligens (AI)-strategier. Det är absolut nödvändigt i dagens affärsmiljö, och det är fokus för många toppnivå-samtal. 

Eftersom data är så grundläggande och integrerat i affärsprocesser, har det grenat ut och omfattar nu många olika typer, vilket kan göra det svårt för vissa att förstå. Medan många människor har hört talas om “stor data”, kanske de inte vet exakt vad det innebär eller att det finns andra typer av data, såsom “liten data”. 

Låt oss börja med att definiera de två: 

• Liten Data: Liten data inkluderar små datamängder som ofta påverkar beslut i nutid, vilket innebär att den vanligtvis är tillräckligt liten för människor att förstå i termer av volym och format. Liten data har inte samma effekt som stor data när det gäller det övergripande företaget. Istället har den en större effekt på kortfristiga och aktuella beslut.
  
• Stor Data: Begreppet “stor data” har blivit mycket populärt under de senaste åren. Det är stora samlingar av strukturerad och ostrukturerad data som är för komplexa för människor att bearbeta. Nästan 2,5 quintillioner byte data skapas varje dag, vilket har lett till uppkomsten av stor data. Det hänvisar till de enorma mängderna data som produceras digitalt, inklusive webbdata som genereras av e-post, webbplatser, sociala nätverk, streamingplattformar och mer. Stor data hänvisar också till de stora datamängderna som är för komplexa att bearbetas med konventionella data-bearbetningsmetoder, vilket innebär att nya algoritmiska tekniker måste användas. 

De tre V:na i Stor Data

Stor data definieras ofta av experter med hjälp av “de tre V:na”, som är volym, variation och hastighet. Dessa tre V:na är en av de stora skillnaderna mellan stor data och liten data. 

• Volym: Data-volym är mängden data som finns tillgänglig för bearbetning. Stor data kräver en stor mängd information, medan liten data inte gör det i samma utsträckning. 
• Variation: Data-variation är antalet datatyper. Medan data tidigare samlades in från en plats och levererades i ett format, såsom Excel eller CSV, är det nu tillgängligt i många icke-traditionella former som video, text, PDF, sociala medie-grafik, bärbara enheter och mer. Denna nivå av variation kräver mer arbete och analytisk kraft för att göra den hanterbar. 
• Hastighet: Data-hastighet är hastigheten med vilken information samlas in och bearbetas. Eftersom stor data består av enorma mängder information, analyseras den vanligtvis periodiskt. Å andra sidan kan liten data bearbetas mycket snabbare, vilket är varför den ofta involverar realtidsinformation. 

Fördelar med Liten och Stor Data

Det finns många fördelar med att använda liten data istället för stor data. För att börja med är den överallt. Till exempel är sociala medier fyllda med liten data om användare, och smartphones och datorer skapar liten data varje gång de loggar in på applikationer. 

Här är några av de andra huvudsakliga fördelarna med liten data: 

• Lättare och mer handlingsbart: Liten data är lättare för människor att förstå och bearbeta. Den är mer handlingsbar på kort sikt, vilket innebär att den kan översättas till affärs-intelligens direkt.
  
• Visualisering och inspektion: Liten data är mycket lättare att visualisera och inspektera, eftersom det är omöjligt att göra det manuellt med stor data. 
• Närmare slutanvändaren: En av de bästa sätten att förstå ett företag är att fokusera på slutanvändaren, och eftersom liten data är närmare slutanvändaren och ofta fokuserad på individens upplevelse, kan den hjälpa till att uppnå detta. 
• Enklare: Liten data är enklare än stor data, vilket gör det lättare för alla att förstå, från intressenter till beslutsfattare. Nästan alla kan förstå liten data, vilket är hjälpsamt för organisationer som vill utrusta alla sina anställda med data-drivna verktyg. 

Med allt detta är det fortfarande viktigt att erkänna att stor data är ett otroligt verktyg i affärer, och det har många av sina egna fördelar jämfört med liten data. 

Här är några av de huvudsakliga fördelarna med stor data: 

• Bättre kundinsikt: Stor data-källor ger insikt i kunder och hjälper ett modernt företag att förstå dem. 
• Ökad marknads-intelligens: Användningen av stor data kan också leda till en djupare och bredare förståelse av marknads-dynamik. Utöver konkurrentanalys kan det också assistera i produktutveckling genom att prioritera olika kundpreferenser. 
• Supply Chain-hantering: Stor data-system integrerar data om kundtrender för att möjliggöra prediktiv analys, vilket hjälper till att hålla det globala nätverket av efterfrågan, produktion och distribution fungerande. 
• Data-drivna innovationer: Stor data-verktyg och teknologier kan leda till utvecklingen av nya produkter och tjänster. Även själva data kan bli en produkt efter att ha rensats och förberetts. 
• Förbättrade affärs-operationer: Stor data kan förbättra alla typer av affärs-verksamhet genom att hjälpa till att optimera affärs-processer för att generera kostnadsbesparingar, öka produktiviteten och öka kundtillfredsställelsen. Det kan också förbättra fysiska operationer genom att kombinera stor data och data-vetenskap för att informera prediktiva underhållsscheman, till exempel. 

Stor Data är Inte Alltid Bättre Data

Det finns mycket hype kring stor data, men det är inte alltid att föredra. Medan stor data har varit den mer populära av de två, blir liten data alltmer erkänd igen som en viktig spelare i denna nya affärsmiljö. En av de stora anledningarna till att stor data kanske inte föredras framför liten data har att göra med säkerhet och lagring.

Säkerhet är mycket viktig när det gäller stora mängder data, men stor data kan göra detta extremt utmanande för vissa organisationer. När stor data växer, blir det också svårt att lagra och hantera. De traditionella databaser som används för liten data är inte utformade för stor data. På grund av detta föredrar stor data-databaser prestanda och flexibilitet framför säkerhet.

Framtiden för Liten och Stor Data

Medan stor data kommer att fortsätta vara populär bland företag av alla typer, kommer liten data troligen att fortsätta öka i betydelse och popularitet. En av de viktigaste anledningarna till detta är att liten data möjliggör för mindre företag att delta i denna data-drivna värld. 

Vissa av de tekniker som används för stor data kommer att fortsätta att tillämpas på liten data, såsom artificiell intelligens och maskinlärning, vilket kan leda till smartare men mindre data-hungriga AI-lösningar. 

Även om det är möjligt att analysera liten data utan datorer, hjälper maskinlärning och statistiska metoder till att bättre förstå data och identifiera mönster som annars skulle vara omöjliga att upptäcka manuellt. Dessa mönster kan sedan ge en djupare förståelse av ett företag och dess kunder, och när de härrör från liten data, kan de ofta vara mer informativa än stor data-analyser, som ibland är svårare att översätta till handling. 

Oavsett om ett företag väljer att utnyttja kraften i liten data eller stor data, är det säkert att betydelsen av data bara kommer att öka. Vi kommer att se många nya typer av data i framtiden, och tillsammans utgör alla dessa typer vår data-drivna värld.