Dữ liệu lớn so với dữ liệu nhỏ: Sự khác biệt chính

Nhiên liệu cung cấp năng lượng cho nhiều doanh nghiệp thuộc mọi quy mô ngày nay là dữ liệu, đây là chìa khóa đằng sau các chiến lược chuyển đổi dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI). Nó hoàn toàn cần thiết trong môi trường kinh doanh ngày nay và nó là trọng tâm của nhiều cuộc trò chuyện cấp cao nhất. 

Bởi vì dữ liệu rất cơ bản và được tích hợp vào các quy trình kinh doanh nên nó đã phân nhánh và hiện bao gồm nhiều loại khác nhau, điều này có thể khiến một số người cảm thấy sợ hãi. Mặc dù nhiều người đã nghe nói về “dữ liệu lớn”, nhưng 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 xác định hai: 

• Dữ liệu nhỏ: Dữ liệu nhỏ bao gồm các bộ dữ liệu nhỏ thường ảnh hưởng đến các quyết định trong hiện tại, nghĩa là nó thường đủ nhỏ để con người hiểu về khối lượng và định dạng. Dữ liệu nhỏ không có cùng mức độ tác động như dữ liệu lớn khi nói đến toàn bộ hoạt động kinh doanh. Thay vào đó, nó có tác động lớn hơn đến các quyết định ngắn hạn và hiện tại.
  
• Dữ liệu lớn: Thuật ngữ “dữ liệu lớn” đã trở nên rất phổ biến trong vài năm qua. Đó là những tập hợp lớn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, quá phức tạp để con người có thể xử lý. Gần 2.5 triệu byte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày, điều này dẫn đến sự gia tăng của dữ liệu lớn. Nó đề cập đến khối lượng lớn dữ liệu được tạo ra bằng kỹ thuật số, bao gồm dữ liệu web được tạo bởi email, trang web, trang mạng xã hội, nền tảng phát trực tuyến, v.v. Dữ liệu lớn cũng đề cập đến các tập dữ liệu lớn quá phức tạp để có thể xử lý bằng các phương pháp xử lý dữ liệu thông thường, nghĩa là phải sử dụng các kỹ thuật thuật toán mới. 

Ba chữ V của Dữ liệu lớn

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

• Khối lượng: Khối lượng dữ liệu là lượng dữ liệu có sẵn để xử lý. Dữ liệu lớn đòi hỏi một khối lượng thông tin lớn, trong khi dữ liệu nhỏ không ở cùng mức độ. 
• Đa dạng: Đa dạng dữ liệu là số lượng các loại dữ liệu. Mặc dù dữ liệu đã từng được thu thập từ một nơi và được phân phối ở một định dạng, chẳng hạn như excel hoặc csv, nhưng giờ đây dữ liệu có sẵn ở nhiều dạng phi truyền thống như video, văn bản, pdf, đồ họa mạng xã hội, thiết bị đeo được, v.v. Mức độ đa dạng này đòi hỏi nhiều công việc và khả năng phân tích hơn để có thể quản lý được. 
• Vận tốc: Vận tốc dữ liệu là tốc độ thông tin được thu thập và xử lý. Bởi vì dữ liệu lớn bao gồm các khối thông tin khổng lồ nên nó thường được phân tích định kỳ. Mặt khác, dữ liệu nhỏ có khả năng được xử lý nhanh hơn nhiều, đó 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 rất nhiều lợi ích khi sử dụng dữ liệu nhỏ thay vì dữ liệu lớn. Để bắt đầu, nó ở khắp mọi nơi bạn nhìn. Ví dụ: phương tiện truyền thông xã hội chứa đầy dữ liệu nhỏ về người dùng và điện thoại thông minh và máy tính tạo dữ liệu nhỏ mỗi khi họ đăng nhập vào ứng dụng. 

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

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

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

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

• Cái nhìn sâu sắc về khách hàng tốt hơn: Các nguồn dữ liệu lớn làm sáng tỏ khách hàng và giúp một doanh nghiệp hiện đại hiểu họ. 
• Tăng cường thông tin thị trường: Việc sử dụng dữ liệu lớn cũng có thể dẫn đến sự hiểu biết sâu hơn và rộng hơn về động lực của thị trường. Bên cạnh phân tích cạnh tranh, nó cũng có thể hỗ trợ phát triển sản phẩm bằng cách ưu tiên các sở thích khác nhau của khách hàng. 
• Quản lý chuỗi cung ứng: Các hệ thống dữ liệu lớn tích hợp dữ liệu về xu hướng của khách hàng để cho phép phân tích dự đoán, giúp duy trì mạng lưới nhu cầu, sản xuất và phân phối toàn cầu hoạt động tốt. 
• Đổi mới dựa trên dữ liệu: Các công cụ và công nghệ dữ liệu lớn có thể dẫn đến sự phát triển của các sản phẩm và dịch vụ mới. Ngay cả bản thân dữ liệu cũng có thể trở thành 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 loại hoạt động kinh doanh bằng cách giúp tối ưu hóa các quy trình kinh doanh để tiết kiệm chi phí, tăng năng suất và tăng sự hài lòng của khách hàng. Chẳng hạn, nó cũng có thể cải thiện các hoạt động vật lý bằng cách kết hợp dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu để thông báo lịch bảo trì dự đoán. 

Dữ liệu lớn không phải lúc nào cũng là dữ liệu tốt hơn

Có rất nhiều sự cường điệu xung quanh dữ liệu lớn, nhưng không phải lúc nào nó cũng được ưa chuộng. Mặc dù dữ liệu lớn đã trở nên phổ biến hơn trong hai loại dữ liệu này, nhưng dữ liệu nhỏ một lần nữa đang ngày càng được công nhận là một nhân tố quan trọng trong môi trường kinh doanh mới này. Một trong những lý do chính khiến dữ liệu lớn có thể không được ưa thích hơn dữ liệu nhỏ liên quan đến bảo mật và lưu trữ.

Bảo mật rất quan trọng khi xử lý lượng dữ liệu lớn, nhưng dữ liệu lớn có thể khiến điều này trở nên cực kỳ khó khăn đối với một số tổ chức. Khi dữ liệu lớn phát triển, nó cũng trở nên khó lưu trữ và quản lý. Cơ sở dữ liệu truyền thống được sử dụng cho dữ liệu nhỏ không được thiết kế cho dữ liệu lớn. Do đó, cơ sở dữ liệu dữ liệu lớn ưu tiên hiệu suất và tính linh hoạt hơn là bảo mật.

Tương lai của dữ liệu nhỏ và dữ liệu lớn

Mặc dù dữ liệu lớn sẽ tiếp tục phổ biến trong các doanh nghiệp thuộc mọi loại hình, nhưng dữ liệu nhỏ có thể sẽ tiếp tục tăng tầm quan trọng và mức độ 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 dựa trên dữ liệu này. 

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, có thể dẫn đến các giải pháp AI thông minh hơn nhưng ít ngốn dữ liệu hơn. 

Mặc dù có thể phân tích dữ liệu nhỏ mà không cần máy tính, nhưng các phương pháp thống kê và học máy giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và xác định các mẫu mà nếu thực hiện thủ công thì không thể thực hiện được. Sau đó, các mẫu này có thể cung cấp hiểu biết sâu hơn về doanh nghiệp và khách hàng của doanh nghiệp và khi bắt nguồn từ dữ liệu nhỏ, chúng thường có thể cung cấp nhiều thông tin hơn so với phân tích dữ liệu lớn, đôi khi khó chuyển thành hành động hơn. 

Cho dù một công ty quyết định tận dụng sức mạnh của dữ liệu nhỏ hay dữ liệu lớn, thì chắc chắn rằng tầm quan trọng của dữ liệu sẽ chỉ tiếp tục tăng lên. Chúng ta sẽ thấy nhiều loại dữ liệu mới trong tương lai và cùng với nhau, tất cả các loại này tạo nên thế giới dựa trên dữ liệu của chúng ta.