Katta ma'lumotlar va kichik ma'lumotlar: asosiy farqlar

Bugungi kunda barcha o'lchamdagi ko'plab korxonalarni quvvatlantiradigan yoqilg'i ma'lumotlarga asoslangan transformatsiyalar va sun'iy intellekt (AI) strategiyalari ortidagi kalit hisoblanadi. Bu bugungi ishbilarmonlik muhitida juda zarur va u yuqori darajadagi ko'plab suhbatlarning diqqat markazida bo'ladi. 

Ma'lumotlar juda fundamental va biznes jarayonlariga integratsiyalashganligi sababli, u tarmoqqa bo'lingan va endi ko'plab turli turlarni o'z ichiga oladi, bu ba'zilar uchun qo'rqinchli tuyulishi mumkin. Ko'p odamlar "katta ma'lumotlar" haqida eshitgan bo'lsalar-da, ular bu nimani anglatishini yoki "kichik ma'lumotlar" kabi boshqa turdagi ma'lumotlar mavjudligini aniq bilmasligi mumkin. 

Avval ikkitasini aniqlashdan boshlaylik: 

• Kichik ma'lumotlar: Kichik ma'lumotlar ko'pincha hozirgi qarorlarga ta'sir qiladigan kichik ma'lumotlar to'plamini o'z ichiga oladi, ya'ni ular hajmi va formati nuqtai nazaridan odamlar tushuna oladigan darajada kichikdir. Umumiy biznes haqida gap ketganda, kichik ma'lumotlar katta ma'lumotlar kabi ta'sir darajasiga ega emas. Buning o'rniga, u qisqa muddatli va joriy qarorlarga ko'proq ta'sir qiladi.
  
• Katta ma'lumotlar: "Katta ma'lumotlar" atamasi so'nggi bir necha yil ichida juda mashhur bo'ldi. Bu odamlar qayta ishlash uchun juda murakkab bo'lgan tuzilgan va tuzilmagan ma'lumotlarning katta to'plamidir. Har kuni deyarli 2.5 kvintillion bayt ma'lumotlar yaratiladi, bu esa katta ma'lumotlarning o'sishiga olib keldi. Bu raqamli ravishda ishlab chiqarilgan katta hajmdagi ma'lumotlarga, shu jumladan elektron pochta xabarlari, veb-saytlar, ijtimoiy tarmoq saytlari, oqim platformalari va boshqalar tomonidan yaratilgan veb-ma'lumotlarga ishora qiladi. Katta ma'lumotlar, shuningdek, an'anaviy ma'lumotlarni qayta ishlash usullari bilan ishlov berish uchun juda murakkab bo'lgan katta ma'lumotlar to'plamlarini nazarda tutadi, ya'ni yangi algoritmik usullardan foydalanish kerak. 

Katta ma'lumotlarning uchta V

Katta ma'lumotlar ko'pincha mutaxassislar tomonidan hajm, xilma-xillik va tezlik bo'lgan "uch V" dan foydalangan holda aniqlanadi. Ushbu uchta v katta ma'lumotlar va kichik ma'lumotlar o'rtasidagi asosiy farqlardan biridir. 

• Hajmi: Ma'lumotlar hajmi - qayta ishlash uchun mavjud bo'lgan ma'lumotlar miqdori. Katta ma'lumotlar katta hajmdagi ma'lumotlarni talab qiladi, kichik ma'lumotlar esa bir xil darajada emas. 
• Varete: Ma'lumotlar xilma-xilligi - ma'lumotlar turlari soni. Bir vaqtlar ma’lumotlar bir joydan yig‘ilib, Excel yoki csv kabi bir formatda yetkazib berilgan bo‘lsa, endi u video, matn, pdf, ijtimoiy media grafikasi, taqiladigan qurilmalar va boshqalar kabi ko‘plab noan’anaviy shakllarda mavjud. Bu xilma-xillik darajasi uni boshqarish mumkin bo'lishi uchun ko'proq mehnat va tahliliy kuch talab qiladi. 
• Tezlik: Ma'lumotlar tezligi - bu ma'lumotlarni olish va qayta ishlash tezligi. Katta ma'lumotlar katta hajmdagi ma'lumotlardan iborat bo'lganligi sababli, ular odatda vaqti-vaqti bilan tahlil qilinadi. Boshqa tomondan, kichik ma'lumotlar tezroq qayta ishlanishi mumkin, shuning uchun u ko'pincha real vaqtda ma'lumotni o'z ichiga oladi. 

Kichik va katta ma'lumotlarning afzalliklari

Katta ma'lumotlar o'rniga kichik ma'lumotlardan foydalanishning ko'plab afzalliklari bor. Boshlash uchun, u hamma joyda mavjud. Misol uchun, ijtimoiy tarmoqlar foydalanuvchilar haqidagi kichik ma'lumotlar bilan to'ldiriladi va smartfonlar va kompyuterlar har safar ilovalarga kirganlarida kichik ma'lumotlar yaratadilar. 

Kichik ma'lumotlarning boshqa asosiy afzalliklaridan ba'zilari: 

• Osonroq va samaraliroq: Kichik ma'lumotlar odamlar uchun tushunish va qayta ishlash uchun osonroqdir. Bu qisqa muddatda samaraliroq, ya'ni u darhol biznes razvedkasiga aylanishi mumkin.
  
• Vizualizatsiya va tekshirish: Kichik ma'lumotlar vizualizatsiya va tekshirish uchun ancha oson, chunki katta ma'lumotlar bilan buni qo'lda qilish mumkin emas. 
• Yakuniy foydalanuvchiga yaqinroq: Biznesni tushunishning eng yaxshi usullaridan biri bu oxirgi foydalanuvchilarga e'tibor qaratishdir va kichik ma'lumotlar oxirgi foydalanuvchiga yaqinroq bo'lgani uchun va ko'pincha odamlarning tajribasiga e'tibor qaratiladi, bunga erishishga yordam beradi. 
• Oddiyroq: Kichik ma'lumotlar katta ma'lumotlarga qaraganda oddiyroqdir, bu manfaatdor tomonlardan tortib qaror qabul qiluvchilargacha hamma uchun tushunishni osonlashtiradi. Deyarli har bir kishi kichik ma'lumotlarni tushunishi mumkin, bu esa barcha xodimlarini ma'lumotlarga asoslangan quvvat bilan jihozlamoqchi bo'lgan tashkilotlar uchun foydalidir. 

Bularning barchasi bilan birga, katta ma'lumotlar biznesda aql bovar qilmaydigan vosita ekanligini tan olish hali ham muhim va u kichik ma'lumotlarga nisbatan o'zining ko'plab afzalliklariga ega. 

Katta ma'lumotlarning asosiy afzalliklaridan ba'zilari: 

• Mijozlarni yaxshiroq tushunish: Katta ma'lumotlar manbalari mijozlarga yorug'lik beradi va zamonaviy biznesga ularni tushunishga yordam beradi. 
• Bozor intellektini oshirish: Katta ma'lumotlardan foydalanish bozor dinamikasini chuqurroq va kengroq tushunishga olib kelishi mumkin. Raqobat tahlilidan tashqari, u turli xil mijozlarning afzalliklarini birinchi o'ringa qo'yib, mahsulotni ishlab chiqishda yordam berishi mumkin. 
• Ta'minot ulanmasi boshqaruvi: Katta ma'lumotlar tizimlari talab, ishlab chiqarish va tarqatishning global tarmog'ini yaxshi ishlashiga yordam beradigan bashoratli tahlillarni amalga oshirish uchun mijozlar tendentsiyalari haqidagi ma'lumotlarni birlashtiradi. 
• Ma'lumotlarga asoslangan innovatsiyalar: Katta ma'lumotlar vositalari va texnologiyalari yangi mahsulot va xizmatlarning rivojlanishiga olib kelishi mumkin. Hatto ma'lumotlarning o'zi ham tozalangan va tayyorlanganidan keyin mahsulotga aylanishi mumkin. 
• Yaxshilangan biznes operatsiyalari: Katta ma'lumotlar xarajatlarni tejash, samaradorlikni oshirish va mijozlar ehtiyojini qondirish uchun biznes jarayonlarini optimallashtirishga yordam berish orqali barcha turdagi biznes faolligini yaxshilashi mumkin. Shuningdek, u, masalan, prognozli parvarishlash jadvallarini xabardor qilish uchun katta ma'lumotlar va ma'lumotlar fanini birlashtirib, jismoniy operatsiyalarni yaxshilashi mumkin. 

Katta ma'lumotlar har doim ham yaxshiroq ma'lumot emas

Katta ma'lumotlar atrofida juda ko'p shov-shuvlar mavjud, ammo bu har doim ham afzal emas. Katta ma'lumotlar ikkalasidan ko'proq mashhur bo'lgan bo'lsa-da, kichik ma'lumotlar ushbu yangi biznes muhitida yana bir bor muhim o'yinchi sifatida e'tirof etilmoqda. Katta ma'lumotlarning kichik ma'lumotlarga nisbatan afzal ko'rilmasligining asosiy sabablaridan biri xavfsizlik va saqlash bilan bog'liq.

Katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashda xavfsizlik juda muhim, ammo katta ma'lumotlar ba'zi tashkilotlar uchun buni juda qiyinlashtirishi mumkin. Katta ma'lumotlarning o'sishi bilan uni saqlash va boshqarish ham qiyinlashadi. Kichik ma'lumotlar uchun ishlatiladigan an'anaviy ma'lumotlar bazalari katta ma'lumotlar uchun mo'ljallanmagan. Shu sababli, katta ma'lumotlar bazalari xavfsizlikdan ko'ra ishlash va moslashuvchanlikni afzal ko'radi.

Kichik va katta ma'lumotlarning kelajagi

Katta ma'lumotlar barcha turdagi bizneslar orasida mashhur bo'lishda davom etsa-da, kichik ma'lumotlarning ahamiyati va mashhurligi ortib borishi mumkin. Buning asosiy sabablaridan biri shundaki, kichik ma'lumotlar kichik korxonalarga ushbu ma'lumotlarga asoslangan dunyoda ishtirok etish imkonini beradi. 

Katta ma'lumotlar uchun qo'llaniladigan ba'zi bir xil usullar sun'iy intellekt va mashinani o'rganish kabi kichik ma'lumotlarga nisbatan qo'llanilishida davom etadi, bu esa aqlliroq, ammo ma'lumotlarga kamroq chanqoq AI echimlariga olib kelishi mumkin. 

Kichik ma'lumotlarni kompyuterlarsiz tahlil qilish mumkin bo'lsa-da, mashinani o'rganish va statistik usullar ma'lumotlarni yaxshiroq tushunishga yordam beradi va agar qo'lda bajarilsa, imkonsiz bo'ladigan naqshlarni aniqlashga yordam beradi. Keyinchalik, bu naqshlar biznes va uning mijozlari haqida chuqurroq tushunishni ta'minlaydi va kichik ma'lumotlardan olingan bo'lsa, ular ko'pincha katta ma'lumotlar tahliliga qaraganda ko'proq ma'lumotga ega bo'lishi mumkin, ularni ba'zan harakatlarga aylantirish qiyinroq. 

Kompaniya kichik ma'lumotlar yoki katta ma'lumotlarning kuchidan foydalanishga qaror qiladimi, ma'lumotlarning ahamiyati faqat ortib borishi aniq. Kelajakda biz ko'plab yangi ma'lumotlar turlarini ko'ramiz va bu turlarning barchasi birgalikda bizning ma'lumotlarga asoslangan dunyomizni tashkil qiladi.