Великі дані проти малих даних: ключові відмінності

Паливом для багатьох сучасних компаній будь-якого розміру є дані, які є ключем до перетворень на основі даних і стратегій штучного інтелекту (ШІ). Це абсолютно необхідно в сучасному бізнес-середовищі, і це є предметом багатьох розмов на найвищому рівні. 

Оскільки дані є настільки фундаментальними та інтегрованими в бізнес-процеси, вони розгалужуються й тепер охоплюють багато різних типів, через що декого можуть лякати. Хоча багато людей чули про «великі дані», вони можуть не знати точно, що це означає або що існують інші типи даних, наприклад «малі дані». 

Давайте почнемо з визначення двох: 

• Невеликі дані: Малі дані включають невеликі набори даних, які часто впливають на рішення в сьогоденні, тобто зазвичай вони досить малі для розуміння людьми з точки зору обсягу та формату. Малі дані не мають такого ж впливу, як великі дані, коли справа доходить до бізнесу в цілому. Натомість це має більший вплив на короткострокові та поточні рішення.
  
• Великі дані: Термін «великі дані» став дуже популярним за останні кілька років. Це великі колекції структурованих і неструктурованих даних, які надто складні для обробки людьми. Щодня створюється майже 2.5 квінтильйона байтів даних, що призвело до зростання масштабів великих даних. Це стосується величезних обсягів даних, створених у цифровому вигляді, включно з веб-даними, створеними електронною поштою, веб-сайтами, сайтами соціальних мереж, потоковими платформами тощо. Великі дані також стосуються великих наборів даних, які є надто складними для обробки звичайними методами обробки даних, тобто необхідно використовувати нові алгоритмічні методи. 

Три V великих даних

Експерти часто визначають великі дані за допомогою «трьох V», а саме обсягу, різноманітності та швидкості. Ці три v є однією з головних відмінностей між великими та малими даними. 

• Об'єм: Обсяг даних — це кількість даних, доступних для обробки. Великі дані вимагають великого обсягу інформації, тоді як малі дані не в такому ж обсязі. 
• Різноманітність: Різноманітність даних — це кількість типів даних. Хоча колись дані збиралися з одного місця й доставлялися в одному форматі, наприклад excel або csv, тепер вони доступні в багатьох нетрадиційних формах, як-от відео, текст, pdf, графіка соціальних мереж, переносні пристрої тощо. Цей рівень різноманітності вимагає більше роботи та аналітичних здібностей, щоб зробити його керованим. 
• Швидкість: Швидкість передачі даних - це швидкість, з якою інформація отримується та обробляється. Оскільки великі дані складаються з величезних шматків інформації, їх зазвичай періодично аналізують. З іншого боку, невеликі дані можуть оброблятися набагато швидше, тому вони часто містять інформацію в реальному часі. 

Переваги малих і великих даних

Є багато переваг використання невеликих даних замість великих. Почнемо з того, що воно всюди, куди б ви не поглянули. Наприклад, соціальні мережі наповнені невеликими даними про користувачів, а смартфони та комп’ютери створюють невеликі дані кожного разу, коли вони входять у програми. 

Ось деякі з інших основних переваг малих даних: 

• Простіше та ефективніше: Невеликі дані людям легше зрозуміти й обробити. Це більш дієво в короткостроковій перспективі, тобто його можна відразу перетворити на бізнес-аналітику.
  
• Візуалізація та перевірка: Невеликі дані набагато легше візуалізувати та перевірити, оскільки це неможливо зробити вручну з великими даними. 
• Ближче до кінцевого користувача: Один із найкращих способів зрозуміти бізнес — зосередитися на кінцевих користувачах, і оскільки невеликі дані ближчі до кінцевого користувача та часто зосереджені на досвіді окремих людей, це може допомогти досягти цього. 
• Простіше: Малі дані простіші за великі, тому їх легше зрозуміти всім, від зацікавлених сторін до тих, хто приймає рішення. Майже кожен може розуміти невеликі дані, що корисно для організацій, які хочуть надати всім своїм співробітникам повноваження, керовані даними. 

З огляду на все це все одно важливо визнати, що великі дані є неймовірним інструментом у бізнесі, і вони мають багато власних переваг перед малими даними. 

Ось деякі з основних переваг великих даних: 

• Краще розуміння клієнтів: Великі джерела даних проливають світло на клієнтів і допомагають сучасному бізнесу зрозуміти їх. 
• Покращена розвідка ринку: Використання великих даних також може призвести до глибшого та ширшого розуміння динаміки ринку. Окрім аналізу конкуренції, він також може допомогти в розробці продукту, визначаючи пріоритети різних уподобань клієнтів. 
• Управління ланцюгами поставок: Системи великих даних об’єднують дані про клієнтські тенденції, щоб уможливити прогнозну аналітику, яка допомагає підтримувати належну роботу глобальної мережі попиту, виробництва та розподілу. 
• Інновації на основі даних: Інструменти та технології великих даних можуть сприяти розробці нових продуктів і послуг. Навіть самі дані можуть стати продуктом після очищення та підготовки. 
• Покращено бізнес-операції: Великі дані можуть покращити всі види бізнес-діяльності, допомагаючи оптимізувати бізнес-процеси, щоб заощадити витрати, підвищити продуктивність і підвищити задоволеність клієнтів. Він також може покращити фізичні операції, поєднуючи великі дані та науку про дані, наприклад, щоб інформувати прогнозовані графіки технічного обслуговування. 

Великі дані не завжди кращі дані

Існує багато ажіотажу навколо великих даних, але це не завжди краще. Хоча великі дані були більш популярними з двох, малі дані знову визнаються важливим гравцем у цьому новому бізнес-середовищі. Однією з головних причин, чому великі дані можуть не віддавати перевагу малим даним, є безпека та зберігання.

Безпека дуже важлива під час роботи з великими обсягами даних, але великі дані можуть зробити це надзвичайно складним для деяких організацій. У міру того, як великі дані зростають, їх також стає складніше зберігати та керувати ними. Традиційні бази даних, які використовуються для малих даних, не призначені для великих даних. Через це бази даних великих даних надають перевагу продуктивності та гнучкості, а не безпеці.

Майбутнє малих і великих даних

У той час як великі дані й надалі залишатимуться популярними серед компаній усіх типів, малі дані, ймовірно, продовжуватимуть зростати у вазі та популярності. Одна з головних причин цього полягає в тому, що невеликі дані дозволяють невеликим підприємствам брати участь у цьому світі, що керується даними. 

Деякі з тих самих методів, які використовуються для великих даних, продовжуватимуть застосовуватися до малих даних, таких як штучний інтелект і машинне навчання, що може призвести до розумніших, але менш потребуючих даних рішень ШІ. 

Хоча можна аналізувати невеликі дані без комп’ютерів, машинне навчання та статистичні методи допомагають краще розуміти дані та ідентифікувати закономірності, які інакше були б неможливі, якщо робити це вручну. Потім ці шаблони можуть забезпечити глибше розуміння бізнесу та його клієнтів, а коли вони отримані з невеликих даних, вони часто можуть бути більш інформативними, ніж аналітика великих даних, яку іноді важче втілити в дії. 

Незалежно від того, чи вирішить компанія використати потужність невеликих чи великих даних, важливість даних буде лише зростати. У майбутньому ми побачимо багато нових типів даних, і разом усі ці типи складають наш світ, керований даними.