Dữ Liệu Lớn vs. Dữ Liệu Nhỏ: Sự Khác Biệt then chốt

Nhiên liệu powers nhiều doanh nghiệp ngày nay là dữ liệu, là chìa khóa đằng sau các chuyển đổi dữ liệu và chiến lược trí tuệ nhân tạo (AI). Nó là điều cần thiết trong môi trường kinh doanh hiện nay, và nó là焦 điểm của nhiều cuộc trò chuyện cấp cao.

Bởi vì dữ liệu là rất cơ bản và tích hợp vào các quy trình kinh doanh, nó đã phân nhánh và bây giờ bao gồm nhiều loại khác nhau, điều này có thể làm cho nó trở nên đáng sợ đối với một số người. Trong khi nhiều người đã nghe nói về “dữ liệu lớn”, họ có thể không biết chính xác nó bao gồm những gì hoặc có những loại dữ liệu khác, chẳng hạn như “dữ liệu nhỏ”.

Hãy bắt đầu bằng cách định nghĩa hai loại dữ liệu này:

• Dữ Liệu Nhỏ: Dữ liệu nhỏ bao gồm các tập dữ liệu nhỏ thường ảnh hưởng đến quyết định trong hiện tại, nghĩa là nó thường nhỏ enough để con người có thể hiểu về khối lượng và định dạng. Dữ liệu nhỏ không có cùng mức độ ảnh hưởng như dữ liệu lớn khi nói đến toàn bộ doanh nghiệp. Thay vào đó, nó có ảnh hưởng lớn hơn đến quyết định ngắn hạn và hiện tại.
• Dữ Liệu Lớn: Thuật ngữ “dữ liệu lớn” đã trở nên rất phổ biến trong những năm gần đây. Nó là các bộ sưu tập lớn của dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc mà quá phức tạp để con người xử lý. Gần 2,5 quintillion bytes dữ liệu được tạo ra mỗi ngày, điều này đã dẫn đến sự gia tăng của dữ liệu lớn. Nó đề cập đến các khối lượng dữ liệu khổng lồ được sản xuất kỹ thuật số, bao gồm dữ liệu web được tạo ra bởi email, trang web, trang mạng xã hội, nền tảng phát trực tuyến và nhiều hơn nữa. Dữ liệu lớn cũng đề cập đến các tập dữ liệu lớn quá phức tạp để được xử lý bởi các phương pháp xử lý dữ liệu thông thường, nghĩa là các kỹ thuật thuật toán mới phải được sử dụng.

Ba V của Dữ Liệu Lớn

Dữ liệu lớn thường được định nghĩa bởi các chuyên gia bằng cách sử dụng “ba V”, đó là khối lượng, đa dạng và tốc độ. Ba V này là một trong những sự khác biệt chính giữa dữ liệu lớn và dữ liệu nhỏ.

• Khối Lượng: Khối lượng dữ liệu là số lượng dữ liệu có sẵn để xử lý. Dữ liệu lớn yêu cầu một khối lượng thông tin lớn, trong khi dữ liệu nhỏ không cần đến cùng mức độ. 
• Đa Dạng: Đa dạng dữ liệu là số lượng loại dữ liệu. Trong khi dữ liệu trước đây được thu thập từ một nơi và được giao tiếp trong một định dạng, chẳng hạn như excel hoặc csv, bây giờ nó có sẵn trong nhiều hình thức không truyền thống như video, văn bản, pdf, đồ họa mạng xã hội, thiết bị đeo và nhiều hơn nữa. Mức độ đa dạng này yêu cầu nhiều công việc và sức mạnh phân tích hơn để làm cho nó có thể quản lý được. 
• Tốc Độ: Tốc độ dữ liệu là tốc độ mà thông tin được thu thập và xử lý. Bởi vì dữ liệu lớn bao gồm các khối dữ liệu khổng lồ, nó thường được phân tích định kỳ. Mặt khác, dữ liệu nhỏ có thể được xử lý nhanh hơn, điều này là lý do tại sao nó thường liên quan đến thông tin thời gian thực.

Lợi Ích Của Dữ Liệu Nhỏ và Dữ Liệu Lớn

Có nhiều lợi ích khi sử dụng dữ liệu nhỏ thay vì dữ liệu lớn. Đầu tiên, nó ở khắp mọi nơi. Ví dụ, mạng xã hội được lấp đầy với dữ liệu nhỏ về người dùng, và điện thoại thông minh và máy tính tạo ra dữ liệu nhỏ mỗi khi chúng đăng nhập vào ứng dụng.

Dưới đây là một số lợi ích chính của dữ liệu nhỏ:

• Dễ dàng và có thể hành động hơn: Dữ liệu nhỏ dễ dàng hơn cho con người để hiểu và xử lý. Nó có thể hành động hơn trong ngắn hạn, nghĩa là nó có thể dịch thành thông tin kinh doanh ngay lập tức.
• Visual hóa và kiểm tra: Dữ liệu nhỏ dễ dàng hơn để visual hóa và kiểm tra vì nó không thể làm được thủ công với dữ liệu lớn. 
• Gần gũi hơn với người dùng cuối: Một trong những cách tốt nhất để hiểu một doanh nghiệp là tập trung vào người dùng cuối, và vì dữ liệu nhỏ gần gũi hơn với người dùng cuối và thường tập trung vào kinh nghiệm của cá nhân, nó có thể giúp đạt được điều này. 
• Đơn giản hơn: Dữ liệu nhỏ đơn giản hơn dữ liệu lớn, điều này làm cho nó dễ dàng hơn cho mọi người để hiểu, từ các bên liên quan đến những người ra quyết định. Gần như bất kỳ ai cũng có thể hiểu dữ liệu nhỏ, điều này hữu ích cho các tổ chức đang tìm cách trang bị cho tất cả nhân viên của họ với sức mạnh của dữ liệu.

Với tất cả những điều đó, vẫn quan trọng để nhận ra rằng dữ liệu lớn là một công cụ tuyệt vời trong kinh doanh, và nó có nhiều lợi thế của riêng nó so với dữ liệu nhỏ.

Dưới đây là một số lợi ích chính của dữ liệu lớn:

• Hiểu biết khách hàng tốt hơn: Nguồn dữ liệu lớn cung cấp thông tin về khách hàng và giúp một doanh nghiệp hiện đại hiểu họ. 
• Tăng cường thông tin thị trường: Sử dụng dữ liệu lớn cũng có thể dẫn đến sự hiểu biết sâu sắc và rộng hơn về động态 thị trường. Ngoài phân tích cạnh tranh, nó cũng có thể hỗ trợ trong phát triển sản phẩm bằng cách ưu tiên các sở thích khách hàng khác nhau. 
• Quản lý chuỗi cung ứng: Hệ thống dữ liệu lớn tích hợp dữ liệu về xu hướng khách hàng để cho phép phân tích dự đoán, điều này giúp giữ cho mạng lưới cầu, sản xuất và phân phối toàn cầu hoạt động tốt. 
• Đổi mới dựa trên dữ liệu: Công cụ và công nghệ dữ liệu lớn có thể dẫn đến sự phát triển của các sản phẩm và dịch vụ mới. Thậm chí dữ liệu chính nó có thể trở thành một sản phẩm sau khi được làm sạch và chuẩn bị. 
• Cải thiện hoạt động kinh doanh: Dữ liệu lớn có thể cải thiện tất cả các hoạt động kinh doanh bằng cách giúp tối ưu hóa các quy trình kinh doanh để tạo ra tiết kiệm chi phí, tăng năng suất và tăng sự hài lòng của khách hàng. Nó cũng có thể cải thiện hoạt động vật lý bằng cách kết hợp dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu để thông báo về lịch trình bảo trì dự đoán, ví dụ.

Dữ Liệu Lớn Không Luôn Là Dữ Liệu Tốt Hơn

Có rất nhiều sự cường điệu xung quanh dữ liệu lớn, nhưng nó không phải lúc nào cũng được ưu tiên. Trong khi dữ liệu lớn đã trở nên phổ biến hơn, dữ liệu nhỏ đang ngày càng được công nhận lại như một người chơi quan trọng trong môi trường kinh doanh mới này. Một trong những lý do chính tại sao dữ liệu lớn có thể không được ưu tiên hơn dữ liệu nhỏ liên quan đến bảo mật và lưu trữ.

Bảo mật là rất quan trọng khi xử lý lượng lớn dữ liệu, nhưng dữ liệu lớn có thể làm cho điều này trở nên cực kỳ thách thức đối với một số tổ chức. Khi dữ liệu lớn tăng trưởng, nó cũng trở nên khó khăn để lưu trữ và quản lý. Các cơ sở dữ liệu truyền thống được sử dụng cho dữ liệu nhỏ không được thiết kế cho dữ liệu lớn. Vì vậy, cơ sở dữ liệu dữ liệu lớn ưu tiên hiệu suất và linh hoạt hơn bảo mật.

Tương lai của Dữ Liệu Nhỏ và Dữ Liệu Lớn

Trong khi dữ liệu lớn sẽ tiếp tục được phổ biến trong các doanh nghiệp của tất cả các loại, dữ liệu nhỏ sẽ có khả năng tiếp tục tăng về tầm quan trọng và phổ biến. Một trong những lý do chính đằng sau điều này là dữ liệu nhỏ đang cho phép các doanh nghiệp nhỏ hơn tham gia vào thế giới dữ liệu.

Một số kỹ thuật tương tự được sử dụng cho dữ liệu lớn sẽ tiếp tục được áp dụng cho dữ liệu nhỏ, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo và học máy, điều này có thể dẫn đến các giải pháp AI thông minh nhưng ít dữ liệu hơn.

Mặc dù có thể phân tích dữ liệu nhỏ mà không cần máy tính, nhưng các phương pháp học máy và thống kê giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và xác định các mẫu mà nếu không sẽ không thể thực hiện được thủ công. Các mẫu này sau đó có thể cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về một doanh nghiệp và khách hàng của nó, và khi được rút ra từ dữ liệu nhỏ, chúng có thể thường cung cấp thông tin hơn là phân tích dữ liệu lớn, điều này đôi khi khó dịch thành hành động.

Dù một công ty quyết định tận dụng sức mạnh của dữ liệu nhỏ hay dữ liệu lớn, điều chắc chắn là tầm quan trọng của dữ liệu sẽ chỉ tiếp tục tăng. Chúng ta sẽ thấy nhiều loại dữ liệu mới trong tương lai, và tất cả các loại này tạo nên thế giới dữ liệu của chúng ta.