Big Data vs Small Data: Viktiga skillnader

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

Eftersom data är så grundläggande och integrerad i affärsprocesser har den förgrenats och omfattar nu många olika typer, vilket kan få det att verka skrämmande för vissa. Även om många människor har hört talas om "big data", kanske de inte vet exakt vad det innebär eller att det finns andra typer av data, till exempel "små data". 

Låt oss börja med att först definiera de två: 

• Små data: Små data inkluderar små datauppsättningar som ofta påverkar beslut i nuet, vilket innebär att de vanligtvis är tillräckligt små för att människor ska kunna förstå vad gäller volym och format. Små data har inte samma grad av inverkan som big data när det kommer till den övergripande verksamheten. Istället får det större inverkan på kortsiktiga och aktuella beslut.
  
• Big data: Termen "big data" har blivit mycket populär under de senaste åren. Det är stora samlingar av strukturerad och ostrukturerad data som är för komplex för människor att bearbeta. Nästan 2.5 kvintiljon byte data skapas varje dag, vilket har lett till uppkomsten av big data. Det hänvisar till de enorma mängderna data som produceras digitalt, inklusive webbdata som genereras av e-postmeddelanden, webbplatser, sociala nätverkssajter, streamingplattformar och mer. Big data hänvisar också till de stora datamängder som är för komplexa för att bearbetas med konventionella databehandlingsmetoder, vilket innebär att nya algoritmiska tekniker måste användas. 

Big Datas tre V

Big data definieras ofta av experter genom att använda de "tre V:nen", som är volym, variation och hastighet. Dessa tre v är en av de största skillnaderna mellan big data och small data. 

• Volym: Datavolym är mängden data som är tillgänglig för bearbetning. Big data kräver en stor mängd information, medan små data inte gör det i samma utsträckning. 
• Mängd: Datavariation är antalet datatyper. Även om data en gång samlades in från ett ställe och levererades i ett format, som excel eller csv, är den nu tillgänglig i många icke-traditionella former som video, text, pdf, grafik på sociala medier, bärbara enheter och mer. Denna nivå av variation kräver mer arbete och analytisk kraft för att göra det hanterbart. 
• Hastighet: Datahastighet är den hastighet med vilken information samlas in och bearbetas. Eftersom big data består av massiva bitar av information, analyseras den vanligtvis med jämna mellanrum. Å andra sidan kan små data bearbetas mycket snabbare, varför det ofta handlar om realtidsinformation. 

Fördelar med små och stora data

Det finns många fördelar med att använda små data istället för stora data. Till att börja med är det överallt du tittar. Till exempel är sociala medier fyllda med små data om användare, och smartphones och datorer skapar små data varje gång de loggar in i applikationer. 

Här är några av de andra huvudfördelarna med små data: 

• Enklare och mer handlingskraftig: Små data är lättare för människor att förstå och bearbeta. Det är mer användbart på kort sikt, vilket innebär att det kan översättas till business intelligence direkt.
  
• Visualisering och inspektion: Små data är mycket lättare för visualisering och inspektion eftersom det är omöjligt att göra det manuellt med big data. 
• Närmare slutanvändaren: Ett av de bästa sätten att förstå en verksamhet är att fokusera på slutanvändarna, och eftersom små data är närmare slutanvändaren och ofta fokuserade på individers erfarenhet, kan det hjälpa till att uppnå detta. 
• Enklare: Små data är enklare än stora data, vilket gör det lättare för alla att förstå, från intressenter till beslutsfattare. Nästan alla kan förstå små data, vilket är användbart för organisationer som vill utrusta alla sina anställda med datadriven kraft. 

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

Här är några av de viktigaste fördelarna med big data: 

• Bättre kundinsikt: Stora datakällor kastar ljus över kunder och hjälper ett modernt företag att förstå dem. 
• Ökad marknadsintelligens: Användningen av big data kan också leda till en djupare och bredare förståelse av marknadsdynamiken. Förutom konkurrensanalys kan den också hjälpa till med produktutveckling genom att prioritera olika kunders preferenser. 
• Supply chain management: Big 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. 
• Datadriven innovation: Big data-verktyg och -teknologier kan leda till utveckling av nya produkter och tjänster. Även själva data kan bli en produkt efter att ha rengjorts och förberetts. 
• Förbättrad affärsverksamhet: Big data kan förbättra alla typer av affärsaktiviteter genom att hjälpa till att optimera affärsprocesser för att generera kostnadsbesparingar, öka produktiviteten och öka kundnöjdheten. Det kan också förbättra den fysiska verksamheten genom att kombinera big data och datavetenskap för att informera om prediktiva underhållsscheman, till exempel. 

Big Data är inte alltid bättre data

Det är mycket hype kring big data, men det är inte alltid att föredra. Även om big data har varit den populäraste av de två, blir smådata återigen erkänd som en viktig aktör i denna nya affärsmiljö. En av de främsta anledningarna till att big data kanske inte föredras framför små data har att göra med säkerhet och lagring.

Säkerhet är mycket avgörande när man hanterar stora mängder data, men big data kan göra detta extremt utmanande för vissa organisationer. När big data växer blir det också svårt att lagra och hantera. De traditionella databaserna som används för små data är inte designade för big data. På grund av detta gynnar big data-databaser prestanda och flexibilitet framför säkerhet.

Framtiden för små och stora data

Även om big data kommer att fortsätta att vara populärt bland företag av alla slag, kommer små data sannolikt att fortsätta öka i betydelse och popularitet. En av huvudorsakerna bakom detta är att små data gör det möjligt för mindre företag att engagera sig i denna datadrivna värld. 

En del av samma tekniker som används för big data kommer att fortsätta att tillämpas på små data, som artificiell intelligens och maskininlärning, vilket kan leda till smartare men mindre datahungriga AI-lösningar. 

Även om det är möjligt att analysera små data utan datorer, hjälper maskininlärning och statistiska metoder att bättre förstå data och identifiera mönster som annars skulle vara omöjliga om de gjordes manuellt. Dessa mönster kan sedan ge en djupare förståelse för ett företag och dess kunder, och när de härrör från små data kan de ofta vara mer informativa än big data-analyser, som ibland är svårare att omsätta till handlingar. 

Oavsett om ett företag bestämmer sig för att utnyttja kraften i små data eller stora data, är det säkert att vikten av data bara kommer att öka. Vi kommer att se många nya typer av data i framtiden, och tillsammans utgör alla dessa typer vår datadrivna värld.