Великі дані vs. Малі дані: Ключові відмінності

Паливо, яке рухає багато сучасних підприємств будь-якого розміру, – це дані, які є ключем до даних-драйвених трансформацій та стратегій штучного інтелекту (AI). Воно абсолютно необхідно в сучасному бізнес-середовищі та є предметом багатьох високорівневих розмов.

Оскільки дані настільки фундаментальні та інтегровані в бізнес-процеси, вони відгалужилися та тепер охоплюють різні типи, що може зробити їх важкими для деяких людей. Хоча багато людей чули про “великі дані”, вони можуть не знати точно, що це означає, чи що існують інші типи даних, такі як “малі дані”.

Давайте почнемо з визначення цих двох термінів:

• Малі дані: Малі дані включають малі набори даних, які часто впливають на рішення в настоящому, тобто вони зазвичай достатньо малі, щоб люди могли їх зрозуміти за об’ємом і форматом. Малі дані не мають такого ж рівня впливу, як великі дані, коли мова йде про загальний бізнес. Натомість вони мають більший вплив на короткострокові та поточні рішення.
• Великі дані: Термін “великі дані” став дуже популярним за останні кілька років. Це великі колекції структурованих та неструктурованих даних, які надто складні для людини, щоб їх обробити. Близько 2,5 квілінтильонів байтів даних створюються щодня, що призвело до зростання великих даних. Це відноситься до величезних об’ємів даних, вироблених цифровим способом, включаючи веб-дані, згенеровані електронними листами, веб-сайтами, соціальними мережами, потоковими платформами тощо. Великі дані також відносяться до великих наборів даних, які надто складні для обробки традиційними методами обробки даних, тобто потрібно використовувати нові алгоритмічні техніки.

Три V великих даних

Великі дані часто визначаються експертами за допомогою “трьох V”, які є об’ємом, різноманітністю та швидкістю. Ці три V є однією з основних відмінностей між великими даними та малими даними.

• Об’єм: Об’єм даних – це кількість даних, доступних для обробки. Великі дані вимагають великого об’єму інформації, тоді як малі дані – ні. 
• Різноманітність: Різноманітність даних – це кількість типів даних. Хоча раніше дані збиралися з одного місця та надавалися в одному форматі, наприклад, Excel або CSV, тепер вони доступні в багатьох нестандартних формах, таких як відео, текст, PDF, графіка соціальних мереж, носимі пристрої тощо. Цей рівень різноманітності вимагає більше роботи та аналітичної потужності, щоб зробити його керованим. 
• Швидкість: Швидкість даних – це швидкість, з якою інформація отримується та обробляється. Оскільки великі дані складаються з величезних масивів інформації, їх зазвичай аналізують періодично. Навпаки, малі дані можна обробляти набагато швидше, що є причиною того, чому вони часто включають інформацію в реальному часі.

Переваги малих і великих даних

Є багато переваг використання малих даних замість великих даних. По-перше, вони є всюди. Наприклад, соціальні мережі наповнені малими даними про користувачів, а смартфони та комп’ютери створюють малі дані щоразу, коли вони входять у додатки.

Ось деякі інші основні переваги малих даних:

• Легше та більш дієве: Малі дані легше зрозуміти та обробити людям. Вони більш дієві в короткостроковій перспективі, тобто можуть бути перекладені в бізнес-інтелект відразу.
• Візуалізація та інспекція: Малі дані значно легше візуалізувати та інспектувати, оскільки це неможливо зробити вручну з великими даними. 
• Ближче до кінцевого користувача: Одним з найкращих способів зрозуміти бізнес є зосередитися на кінцевих користувачах, а оскільки малі дані ближче до кінцевого користувача та часто зосереджені на досвіді окремих осіб, вони можуть допомогти досягти цього. 
• Простіші: Малі дані простіші за великі дані, що робить їх легше зрозуміти для всіх, від зацікавлених сторін до осіб, які приймають рішення. Практично кожен може зрозуміти малі дані, що корисно для організацій, які хочуть забезпечити всіх своїх працівників дані-драйвеним потенціалом.

З усього цього слід визнати, що великі дані – це неймовірний інструмент у бізнесі, і вони мають багато переваг над малими даними.

Ось деякі основні переваги великих даних:

• Краще розуміння клієнта: Джерела великих даних проливають світло на клієнтів та допомагають сучасному бізнесу зрозуміти їх. 
• Повышення ринкової інтелектності: Використання великих даних також може привести до глибшого та ширшого розуміння ринкової динаміки. Крім конкурентного аналізу, воно також може допомогти в розробці продукту, надаючи пріоритет різним клієнтським перевагам. 
• Управління ланцюгом постачання: Системи великих даних інтегрують дані про клієнтські тенденції, щоб забезпечити прогностичну аналітику, яка допомагає підтримувати глобальну мережу попиту, виробництва та розподілу. 
• Інновації, керовані даними: Інструменти та технології великих даних можуть привести до розробки нових продуктів та послуг. Навіть самі дані можуть стати продуктом після очищення та підготовки. 
• Покращення бізнес-операцій: Великі дані можуть покращити всі види бізнес-діяльності, допомагаючи оптимізувати бізнес-процеси для генерації економії, підвищення продуктивності та підвищення клієнтського задоволення. Вони також можуть покращити фізичні операції, поєднуючи великі дані та наукові дані, щоб інформувати прогностичні графіки технічного обслуговування, наприклад.

Великі дані не завжди кращі дані

Є багато гіпу навколо великих даних, але вони не завжди кращі. Хоча великі дані були більш популярними, малі дані знову стають важливими гравцями в цьому новому бізнес-середовищі. Одним з основних причин, чому великі дані можуть не бути кращими за малі дані, є питання безпеки та зберігання.

Безпека дуже важлива при роботі з великими об’ємами даних, але великі дані можуть зробити це дуже складним для деяких організацій. По мірі зростання великих даних, вони також стають складними для зберігання та управління. Традиційні бази даних, використовувані для малих даних, не призначені для великих даних. Через це бази даних великих даних віддають перевагу продуктивності та гнучкості над безпекою.

Майбутнє малих і великих даних

Хоча великі дані продовжуватимуть бути популярними серед підприємств будь-якого типу, малі дані, ймовірно, продовжуватимуть зростати в важливості та популярності. Одним з основних причин цього є те, що малі дані дозволяють малим підприємствам вступити в цей дані-драйвений світ.

Деякі з тих же технік, які використовуються для великих даних, продовжуватимуть застосовуватися до малих даних, таких як штучний інтелект та машинне навчання, які можуть привести до розумніших, але менш dữ-драйвених рішень AI.

Хоча малі дані можна аналізувати без комп’ютерів, машинне навчання та статистичні методи допомагають краще зрозуміти дані та ідентифікувати закономірності, які інакше були б неможливі, якщо зробити це вручну. Ці закономірності можуть потім надати глибше розуміння бізнесу та його клієнтів, і коли вони походять з малих даних, вони можуть часто бути більш інформативними, ніж аналітика великих даних, які іноді важче перекласти в дії.

Чи підприємство вирішить скористатися потенціалом малих даних чи великих даних, певно, що важливість даних продовжуватиме зростати. Ми побачимо багато нових типів даних у майбутньому, і разом усі ці типи складають наш дані-драйвений світ.