ข้อมูลขนาดใหญ่เทียบกับข้อมูลขนาดเล็ก: ความแตกต่างที่สำคัญ

เชื้อเพลิงที่ขับเคลื่อนธุรกิจทุกขนาดในปัจจุบันคือข้อมูล ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญที่อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและกลยุทธ์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจในปัจจุบัน และเป็นจุดสนใจของการสนทนาระดับบนสุดจำนวนมาก 

เนื่องจากข้อมูลเป็นพื้นฐานและรวมเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจ จึงแตกแขนงออกไปและตอนนี้ครอบคลุมประเภทต่างๆ มากมาย ซึ่งทำให้บางคนดูน่ากลัว ในขณะที่หลายๆ คนเคยได้ยินคำว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่” แต่พวกเขาอาจไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นเกี่ยวข้องกับอะไร หรือมีข้อมูลประเภทอื่น เช่น “ข้อมูลขนาดเล็ก” 

เริ่มจากการกำหนดทั้งสองอย่างก่อน: 

• ข้อมูลขนาดเล็ก: ข้อมูลขนาดเล็กรวมถึงชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มักจะส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจในปัจจุบัน หมายความว่าโดยปกติแล้วจะมีขนาดเล็กพอที่มนุษย์จะเข้าใจในแง่ของปริมาณและรูปแบบ ข้อมูลขนาดเล็กไม่มีผลกระทบในระดับเดียวกับข้อมูลขนาดใหญ่เมื่อพูดถึงธุรกิจโดยรวม แต่จะมีผลกระทบต่อการตัดสินใจในระยะสั้นและในปัจจุบันมากกว่า
  
• ข้อมูลใหญ่: คำว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่” ได้รับความนิยมอย่างสูงในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เป็นกลุ่มข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมากซึ่งซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะประมวลผลได้ ในแต่ละวันมีการสร้างข้อมูลเกือบ 2.5 ล้านล้านไบต์ ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ หมายถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ผลิตในรูปแบบดิจิทัล รวมถึงข้อมูลเว็บที่สร้างโดยอีเมล เว็บไซต์ ไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์ แพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง และอื่นๆ ข้อมูลขนาดใหญ่ยังหมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนเกินกว่าจะประมวลผลด้วยวิธีการประมวลผลข้อมูลแบบเดิมๆ ซึ่งหมายความว่าต้องใช้เทคนิคอัลกอริทึมใหม่ 

Three V's ของข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่มักถูกกำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญโดยใช้ “V สามตัว” ซึ่งได้แก่ ปริมาณ ความหลากหลาย และความเร็ว v ทั้งสามนี้เป็นหนึ่งในความแตกต่างที่สำคัญระหว่างข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลขนาดเล็ก 

• ปริมาตร: ปริมาณข้อมูลคือจำนวนข้อมูลที่พร้อมสำหรับการประมวลผล ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการข้อมูลปริมาณมาก ในขณะที่ข้อมูลขนาดเล็กไม่ได้อยู่ในขอบเขตเดียวกัน 
• ความหลากหลาย: ความหลากหลายของข้อมูลคือจำนวนประเภทข้อมูล แม้ว่าครั้งหนึ่งข้อมูลจะรวบรวมจากที่เดียวและจัดส่งในรูปแบบเดียว เช่น excel หรือ csv แต่ปัจจุบันข้อมูลดังกล่าวมีให้บริการในรูปแบบที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิมมากมาย เช่น วิดีโอ ข้อความ pdf กราฟิกโซเชียลมีเดีย อุปกรณ์สวมใส่ และอื่นๆ ความหลากหลายในระดับนี้ต้องการการทำงานและพลังในการวิเคราะห์ที่มากขึ้นเพื่อให้สามารถจัดการได้ 
• ความเร็ว: ความเร็วของข้อมูลคือความเร็วที่ได้รับและประมวลผลข้อมูล เนื่องจากข้อมูลขนาดใหญ่ประกอบด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล จึงมักมีการวิเคราะห์เป็นระยะๆ ในทางกลับกัน ข้อมูลขนาดเล็กสามารถประมวลผลได้เร็วกว่ามาก ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงมักเกี่ยวข้องกับข้อมูลแบบเรียลไทม์ 

ประโยชน์ของข้อมูลขนาดเล็กและขนาดใหญ่

มีประโยชน์มากมายในการใช้ข้อมูลขนาดเล็กแทนข้อมูลขนาดใหญ่ เริ่มจากทุกที่ที่คุณมอง ตัวอย่างเช่น โซเชียลมีเดียเต็มไปด้วยข้อมูลเล็กๆ น้อยๆ เกี่ยวกับผู้ใช้ และสมาร์ทโฟนและคอมพิวเตอร์จะสร้างข้อมูลขนาดเล็กทุกครั้งที่ลงชื่อเข้าใช้แอปพลิเคชัน 

ต่อไปนี้คือประโยชน์หลักๆ บางประการของข้อมูลขนาดเล็ก: 

• ง่ายขึ้นและดำเนินการได้มากขึ้น: ข้อมูลขนาดเล็กนั้นง่ายกว่าสำหรับมนุษย์ที่จะเข้าใจและประมวลผล สามารถดำเนินการได้มากขึ้นในระยะสั้น ซึ่งหมายความว่าสามารถแปลเป็นธุรกิจอัจฉริยะได้ทันที
  
• การแสดงภาพและการตรวจสอบ: ข้อมูลขนาดเล็กนั้นง่ายกว่ามากสำหรับการแสดงภาพและการตรวจสอบ เนื่องจากเป็นไปไม่ได้ที่จะทำด้วยตนเองกับข้อมูลขนาดใหญ่ 
• ใกล้ชิดกับผู้ใช้: วิธีที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการทำความเข้าใจธุรกิจคือการให้ความสำคัญกับผู้ใช้ปลายทาง และเนื่องจากข้อมูลขนาดเล็กอยู่ใกล้ผู้ใช้ปลายทางมากขึ้น และมักเน้นที่ประสบการณ์ของแต่ละคน ข้อมูลดังกล่าวจึงช่วยให้บรรลุเป้าหมายนี้ได้ 
• ง่ายกว่า: ข้อมูลขนาดเล็กง่ายกว่าข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งทำให้ทุกคนเข้าใจได้ง่ายขึ้น ตั้งแต่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียไปจนถึงผู้มีอำนาจตัดสินใจ เกือบทุกคนสามารถเข้าใจข้อมูลขนาดเล็กได้ ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับองค์กรที่ต้องการให้พนักงานทุกคนได้รับพลังขับเคลื่อนจากข้อมูล 

จากทั้งหมดนี้ สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในธุรกิจ และมีข้อดีหลายอย่างในตัวมันเองที่เหนือกว่าข้อมูลขนาดเล็ก 

นี่คือประโยชน์หลักๆ บางประการของข้อมูลขนาดใหญ่: 

• ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าที่ดีขึ้น: แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ให้ความกระจ่างแก่ลูกค้าและช่วยให้ธุรกิจสมัยใหม่เข้าใจพวกเขา 
• ข้อมูลตลาดที่เพิ่มขึ้น: การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำไปสู่ความเข้าใจที่ลึกซึ้งและกว้างขึ้นเกี่ยวกับไดนามิกของตลาด นอกจากการวิเคราะห์การแข่งขันแล้ว ยังสามารถช่วยในการพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยการจัดลำดับความสำคัญของความต้องการของลูกค้าที่แตกต่างกัน 
• การจัดการห่วงโซ่อุปทาน: ระบบบิ๊กดาต้ารวมข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มของลูกค้าเพื่อเปิดใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งช่วยให้เครือข่ายความต้องการ การผลิต และการจัดจำหน่ายทั่วโลกทำงานได้ดี 
• นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: เครื่องมือและเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ แม้แต่ข้อมูลเองก็สามารถกลายเป็นผลิตภัณฑ์ได้หลังจากทำความสะอาดและเตรียม 
• การดำเนินธุรกิจที่ดีขึ้น: ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถปรับปรุงกิจกรรมทางธุรกิจได้ทุกประเภทโดยช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจเพื่อประหยัดต้นทุน เพิ่มผลผลิต และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า นอกจากนี้ยังสามารถปรับปรุงการดำเนินงานทางกายภาพโดยการรวมข้อมูลขนาดใหญ่และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อแจ้งกำหนดการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ เป็นต้น 

ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ใช่ข้อมูลที่ดีกว่าเสมอไป

มีโฆษณามากมายเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็ไม่เป็นที่นิยมเสมอไป แม้ว่าข้อมูลขนาดใหญ่จะได้รับความนิยมมากกว่าในทั้งสองข้อมูล แต่ข้อมูลขนาดเล็กกลับได้รับการยอมรับมากขึ้นอีกครั้งในฐานะผู้เล่นที่สำคัญในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจใหม่นี้ สาเหตุหลักประการหนึ่งที่อาจไม่ต้องการข้อมูลขนาดใหญ่มากกว่าข้อมูลขนาดเล็กที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยและการจัดเก็บ

การรักษาความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก แต่ข้อมูลขนาดใหญ่อาจทำให้สิ่งนี้ท้าทายอย่างยิ่งสำหรับบางองค์กร เมื่อข้อมูลขนาดใหญ่เติบโตขึ้น การจัดเก็บและจัดการก็ยากขึ้นเช่นกัน ฐานข้อมูลแบบเดิมที่ใช้สำหรับข้อมูลขนาดเล็กไม่ได้ออกแบบมาสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูลขนาดใหญ่จึงให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นมากกว่าความปลอดภัย

อนาคตของข้อมูลขนาดเล็กและขนาดใหญ่

แม้ว่าข้อมูลขนาดใหญ่จะยังคงเป็นที่นิยมในหมู่ธุรกิจทุกประเภท แต่ข้อมูลขนาดเล็กมีแนวโน้มที่จะมีความสำคัญและความนิยมเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ หนึ่งในเหตุผลหลักที่อยู่เบื้องหลังสิ่งนี้คือข้อมูลขนาดเล็กทำให้องค์กรขนาดเล็กเข้ามามีส่วนร่วมในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลใบนี้ 

เทคนิคเดียวกันบางอย่างที่ใช้กับข้อมูลขนาดใหญ่จะยังคงนำไปใช้กับข้อมูลขนาดเล็ก เช่น ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งสามารถนำไปสู่โซลูชัน AI ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นแต่กินข้อมูลน้อยลง 

แม้ว่าจะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดเล็กโดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ แต่การเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการทางสถิติช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้นและระบุรูปแบบที่อาจเป็นไปไม่ได้หากทำด้วยตนเอง จากนั้น รูปแบบเหล่านี้สามารถให้ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับธุรกิจและลูกค้า และเมื่อได้มาจากข้อมูลขนาดเล็ก มักจะให้ข้อมูลมากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งบางครั้งแปลเป็นการกระทำได้ยากกว่า 

ไม่ว่าบริษัทจะตัดสินใจใช้ประโยชน์จากพลังของข้อมูลขนาดเล็กหรือข้อมูลขนาดใหญ่ก็ตาม แน่นอนว่าความสำคัญของข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเท่านั้น เราจะเห็นข้อมูลประเภทใหม่ๆ มากมายในอนาคต และเมื่อรวมกันแล้ว ข้อมูลประเภทนี้ทั้งหมดประกอบกันเป็นโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของเรา