ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เทียบกับ ข้อมูลขนาดเล็ก (Small Data): ความแตกต่างหลัก

เชื้อเพลิงที่ขับเคลื่อนธุรกิจส่วนใหญ่ในปัจจุบันคือข้อมูล ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการเปลี่ยนแปลงขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและกลยุทธ์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มันเป็นสิ่งจำเป็นในบรรยากาศทางธุรกิจในปัจจุบัน และเป็นจุดสนใจของการอภิปรายระดับสูงมากมาย

เนื่องจากข้อมูลมีความสำคัญและถูกผสมผสานเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจ จึงได้แตกแขนงออกเป็นหลายประเภท ซึ่งอาจทำให้ดูเหมือนน่ากลัวสำหรับบางคน ในขณะที่หลายคนได้ยินเกี่ยวกับ “ข้อมูลขนาดใหญ่” แต่อาจไม่ทราบว่ามันหมายถึงอะไรหรือว่ามีข้อมูลประเภทอื่น เช่น “ข้อมูลขนาดเล็ก” ด้วย

เรามาเริ่มต้นด้วยการกำหนดความหมายของทั้งสองประเภทก่อน:

• ข้อมูลขนาดเล็ก: ข้อมูลขนาดเล็กประกอบด้วยชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มักจะมีผลกระทบต่อการตัดสินใจในปัจจุบัน ซึ่งหมายความว่ามันเล็กพอที่มนุษย์จะเข้าใจได้ในแง่ของปริมาณและรูปแบบ ข้อมูลขนาดเล็กไม่มีผลกระทบเท่ากับข้อมูลขนาดใหญ่ในแง่ของธุรกิจโดยรวม แต่มีผลกระทบมากกว่าต่อการตัดสินใจระยะสั้นและปัจจุบัน
• ข้อมูลขนาดใหญ่: คำว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่” ได้กลายเป็นคำที่ได้รับความนิยมสูงในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มันคือชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างที่ซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะประมวลผลได้ มีการสร้างข้อมูลประมาณ 2.5 ควินติลเลียนไบต์ทุกวัน ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ มันหมายถึงปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ที่ผลิตขึ้นในดิจิทัล รวมถึงข้อมูลเว็บที่สร้างขึ้นจากอีเมล์ เว็บไซต์ สื่อสังคมออนไลน์ แพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง และอื่นๆ ข้อมูลขนาดใหญ่ยังหมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนเกินกว่าที่จะประมวลผลได้ด้วยวิธีการประมวลผลข้อมูลแบบเดิมๆ ซึ่งหมายความว่าจำเป็นต้องใช้เทคนิคอัลกอริทึมใหม่ๆ

สาม V ของข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่มักถูกกำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญโดยใช้ “สาม V” ซึ่งồm ปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็ว สาม V นี้เป็นหนึ่งในความแตกต่างหลักๆ ระหว่างข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลขนาดเล็ก

• ปริมาณ: ปริมาณข้อมูลคือจำนวนข้อมูลที่พร้อมสำหรับการประมวลผล ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่ข้อมูลขนาดเล็กไม่ต้องการในระดับเดียวกัน 
• ความหลากหลาย: ความหลากหลายของข้อมูลคือจำนวนประเภทข้อมูล ในขณะที่ข้อมูลเคยถูกเก็บจากที่เดียวและถูกส่งมาในหนึ่งรูปแบบ เช่น Excel หรือ CSV แต่ปัจจุบันข้อมูลมีในรูปแบบที่ไม่ธรรมดา เช่น วิดีโอ ข้อความ ไฟล์ PDF กราฟิกสื่อสังคมออนไลน์ อุปกรณ์สวมใส่ และอื่นๆ ความหลากหลายระดับนี้ต้องการการทำงานและพลังการวิเคราะห์มากขึ้นเพื่อให้สามารถจัดการได้ 
• ความเร็ว: ความเร็วของข้อมูลคือความเร็วที่ข้อมูลถูกเก็บและประมวลผล เนื่องจากข้อมูลขนาดใหญ่ประกอบด้วยชิ้นส่วนข้อมูลขนาดใหญ่ จึงมักถูกวิเคราะห์เป็นระยะๆ ในทางกลับกัน ข้อมูลขนาดเล็กสามารถประมวลผลได้เร็วขึ้น ซึ่งเป็นเหตุผลที่มักเกี่ยวข้องกับข้อมูลแบบเรียลไทม์

ประโยชน์ของข้อมูลขนาดเล็กและข้อมูลขนาดใหญ่

มีประโยชน์มากมายในการใช้ข้อมูลขนาดเล็กแทนข้อมูลขนาดใหญ่ ประการแรก ข้อมูลขนาดเล็กมีอยู่ทุกที่ที่คุณมองเห็น ตัวอย่างเช่น สื่อสังคมออนไลน์เต็มไปด้วยข้อมูลขนาดเล็กเกี่ยวกับผู้ใช้ และสมาร์ทโฟนและคอมพิวเตอร์สร้างข้อมูลขนาดเล็กทุกครั้งที่เข้าสู่ระบบแอปพลิเคชัน

นี่คือประโยชน์หลักๆ ของข้อมูลขนาดเล็ก:

• ง่ายต่อการทำความเข้าใจและใช้งาน: ข้อมูลขนาดเล็กง่ายต่อการเข้าใจและประมวลผลสำหรับมนุษย์ มันสามารถนำไปใช้ได้เร็วขึ้นในระยะสั้น ซึ่งหมายความว่ามันสามารถแปลเป็นข้อมูลธุรกิจได้ทันที
• การแสดงภาพและการตรวจสอบ: ข้อมูลขนาดเล็กง่ายต่อการแสดงภาพและการตรวจสอบ เนื่องจากเป็นไปไม่ได้ที่จะทำเช่นนี้ด้วยมือสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ 
• ใกล้กับผู้ใช้สิ้นปลาย: หนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการเข้าใจธุรกิจคือการมุ่งเน้นไปที่ผู้ใช้สิ้นปลาย และเนื่องจากข้อมูลขนาดเล็กใกล้กับผู้ใช้สิ้นปลายและเน้นไปที่ประสบการณ์ของบุคคล มันจึงสามารถช่วยให้บรรลุเป้าหมายนี้ได้ 
• เรียบง่าย: ข้อมูลขนาดเล็กเรียบง่ายกว่าข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งทำให้ทุกคนเข้าใจได้ง่าย ตั้งแต่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียไปจนถึงผู้ตัดสินใจ เกือบทุกคนสามารถเข้าใจข้อมูลขนาดเล็กได้ ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับองค์กรที่ต้องการให้พนักงานทุกคนมีพลังในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล

แม้ว่าข้อมูลขนาดใหญ่จะเป็นเครื่องมือที่น่าเหลือเชื่อในธุรกิจและมีข้อดีหลายประการเหนือข้อมูลขนาดเล็ก แต่ก็มีข้อดีหลายประการของข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย

นี่คือประโยชน์หลักๆ ของข้อมูลขนาดใหญ่:

• การเข้าใจลูกค้าที่ดีขึ้น: แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้เราเข้าใจลูกค้าและช่วยให้ธุรกิจสมัยใหม่เข้าใจพวกเขาได้ดีขึ้น 
• การเพิ่มขึ้นของข้อมูลตลาด: การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ยังสามารถนำไปสู่ความเข้าใจที่ลึกซึ้งและกว้างขึ้นเกี่ยวกับพลวัตของตลาด นอกเหนือจากการวิเคราะห์แข่งขันแล้ว ยังสามารถช่วยในการพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยการจัดลำดับความสำคัญของความชอบของลูกค้าที่แตกต่างกัน 
• การบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทาน: ระบบข้อมูลขนาดใหญ่รวมข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มของลูกค้าเพื่อเปิดใช้งานการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ซึ่งช่วยให้เครือข่ายทั่วโลกของความต้องการ การผลิต และการกระจายสินค้าทำงานได้ดี 
• นวัตกรรมขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: เครื่องมือและเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ แม้กระทั่งข้อมูลเองก็สามารถกลายเป็นผลิตภัณฑ์หลังจากที่ถูกทำความสะอาดและเตรียมพร้อม 
• การปรับปรุงการดำเนินธุรกิจ: ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถปรับปรุงกิจกรรมธุรกิจต่างๆ ได้โดยการช่วยให้กระบวนการธุรกิจมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อสร้างความประหยัดต้นทุน เพิ่มผลผลิต และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า นอกจากนี้ยังสามารถปรับปรุงการดำเนินงานทางกายภาพโดยการรวมข้อมูลขนาดใหญ่และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อแจ้งกำหนดการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์เป็นต้น

ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ใช่ข้อมูลที่ดีกว่าเสมอไป

มีการโปรโมตข้อมูลขนาดใหญ่มาก แต่ก็ไม่ได้ดีกว่าเสมอไป ในขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่ได้รับความนิยมมากกว่า แต่ข้อมูลขนาดเล็กก็ได้รับการยอมรับอีกครั้งว่าเป็นผู้เล่นสำคัญในบรรยากาศทางธุรกิจใหม่นี้ หนึ่งในเหตุผลหลักที่ข้อมูลขนาดใหญ่อาจไม่ถูกเลือกมากกว่าข้อมูลขนาดเล็กคือความปลอดภัยและจัดเก็บ

ความปลอดภัยมีความสำคัญสูงเมื่อจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถทำให้สิ่งนี้ท้าทายสำหรับบางองค์กรได้ เมื่อข้อมูลขนาดใหญ่เติบโต มันก็ยากที่จะจัดเก็บและจัดการ ฐานข้อมูลแบบเดิมที่ใช้กับข้อมูลขนาดเล็กไม่ได้ออกแบบมาเพื่อข้อมูลขนาดใหญ่ ดังนั้น ฐานข้อมูลข้อมูลขนาดใหญ่จึงให้ความสำคัญกับการแสดงผลและความยืดหยุ่นมากกว่าความปลอดภัย

อนาคตของข้อมูลขนาดเล็กและข้อมูลขนาดใหญ่

ในขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่จะยังคงเป็นที่นิยมในธุรกิจทุกประเภท ข้อมูลขนาดเล็กมีแนวโน้มที่จะเพิ่มความสำคัญและความนิยมอย่างต่อเนื่อง หนึ่งในเหตุผลหลักที่อยู่เบื้องหลังสิ่งนี้คือข้อมูลขนาดเล็กทำให้ธุรกิจขนาดเล็กสามารถเข้าร่วมในโลกข้อมูลได้

เทคนิคบางอย่างที่ใช้กับข้อมูลขนาดใหญ่จะยังคงถูกนำไปใช้กับข้อมูลขนาดเล็ก เช่น ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งสามารถนำไปสู่โซลูชัน AI ที่ฉลาดแต่ต้องการข้อมูลน้อยลง

แม้ว่าจะเป็นไปได้ที่จะวิเคราะห์ข้อมูลขนาดเล็กโดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ แต่วิธีการทางสถิติและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้นและค้นหารูปแบบที่จะไม่พบได้หากทำด้วยมือ รูปแบบเหล่านี้สามารถให้ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับธุรกิจและลูกค้า และเมื่อนำมาจากข้อมูลขนาดเล็ก มันสามารถให้ข้อมูลที่มีค่ามากกว่าผลการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งบางครั้งยากที่จะแปลเป็นขั้นตอน

ไม่ว่าบริษัทจะเลือกใช้ข้อมูลขนาดเล็กหรือข้อมูลขนาดใหญ่ ก็แน่นอนว่าความสำคัญของข้อมูลจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เราจะเห็นประเภทข้อมูลใหม่ๆ ในอนาคต และทั้งหมดนี้ประกอบเป็นโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของเรา