Big Data vs Small Data: differenze chiave


Il carburante che alimenta molte delle aziende odierne di tutte le dimensioni sono i dati, che sono la chiave dietro le trasformazioni basate sui dati e le strategie di intelligenza artificiale (AI). È assolutamente necessario nell’ambiente aziendale odierno ed è al centro di molte conversazioni di alto livello. 

Poiché i dati sono così fondamentali e integrati nei processi aziendali, si sono ramificati e ora comprendono molti tipi diversi, il che può far sembrare intimidatorio per alcuni. Sebbene molte persone abbiano sentito parlare di “big data”, potrebbero non sapere esattamente cosa comporta o che esistono altri tipi di dati, come i “small data”. 

Iniziamo definendo prima i due: 

Small Data: i piccoli dati includono piccoli set di dati che spesso influiscono sulle decisioni nel presente, il che significa che di solito sono abbastanza piccoli da essere compresi dagli esseri umani in termini di volume e formato. I piccoli dati non hanno lo stesso livello di impatto dei big data quando si tratta dell’azienda in generale. Al contrario, ha un impatto maggiore sulle decisioni attuali e a breve termine.

Big Data : il termine “big data” è diventato molto popolare negli ultimi anni. Si tratta di grandi raccolte di dati strutturati e non strutturati che sono troppo complessi per essere elaborati dagli esseri umani. Ogni giorno vengono creati quasi 2,5 quintilioni di byte di dati, il che ha portato all’aumento dei big data. Si riferisce agli enormi volumi di dati prodotti digitalmente, inclusi i dati Web generati da e-mail, siti Web, siti di social network, piattaforme di streaming e altro ancora. I big data si riferiscono anche ai grandi set di dati che sono troppo complessi per essere elaborati dai metodi convenzionali di elaborazione dei dati, il che significa che devono essere utilizzate nuove tecniche algoritmiche. 
Le tre V dei Big Data
I big data sono spesso definiti dagli esperti utilizzando le “tre V”, che sono volume, varietà e velocità. Queste tre v sono una delle principali differenze tra big data e small data. 

Volume: il volume dei dati è la quantità di dati disponibili per l’elaborazione. I big data richiedono un grande volume di informazioni, mentre i piccoli dati non nella stessa misura. 
Varietà: la varietà di dati è il numero di tipi di dati. Sebbene un tempo i dati fossero raccolti da un unico luogo e forniti in un formato, come excel o csv, ora sono disponibili in molte forme non tradizionali come video, testo, pdf, grafica per social media, dispositivi indossabili e altro ancora. Questo livello di varietà richiede più lavoro e potenza analitica per renderlo gestibile. 
Velocità: la velocità dei dati è la velocità con cui le informazioni vengono acquisite ed elaborate. Poiché i big data sono costituiti da enormi quantità di informazioni, di solito vengono analizzati periodicamente. D’altra parte, i dati di piccole dimensioni possono essere elaborati molto più rapidamente, motivo per cui spesso implicano informazioni in tempo reale. 

Vantaggi di piccoli e grandi dati
Ci sono molti vantaggi nell’usare piccoli dati invece di grandi dati. Per cominciare, sono ovunque guardi. Ad esempio, i social media sono pieni di piccoli dati sugli utenti e smartphone e computer creano piccoli dati ogni volta che accedono alle applicazioni. 

Ecco alcuni degli altri principali vantaggi dei piccoli dati: 

Più facile e più fruibili: i piccoli dati sono più facili da comprendere ed elaborare per gli esseri umani. È più perseguibile a breve termine, il che significa che può tradursi immediatamente in business intelligence.

Visualizzazione e ispezione: i piccoli dati sono molto più facili per la visualizzazione e l’ispezione poiché è impossibile farlo manualmente con i big data. 
Più vicino all’utente finale: uno dei modi migliori per comprendere un’azienda è concentrarsi sugli utenti finali e poiché i piccoli dati sono più vicini all’utente finale e spesso si concentrano sull’esperienza degli individui, possono aiutare a raggiungere questo obiettivo. 
Più semplice: i piccoli dati sono più semplici dei grandi dati, il che rende più facile la comprensione per tutti, dalle parti interessate ai responsabili delle decisioni. Quasi chiunque può comprendere i dati di piccole dimensioni, il che è utile per le organizzazioni che desiderano dotare tutti i propri dipendenti di un’alimentazione basata sui dati. 
Con tutto ciò, è comunque importante riconoscere che i big data sono uno strumento incredibile nel mondo degli affari e hanno molti dei propri vantaggi rispetto ai piccoli dati. 

Ecco alcuni dei principali vantaggi dei big data: 

Migliore comprensione dei clienti: le fonti di big data fanno luce sui clienti e aiutano un’azienda moderna a capirli. 
Maggiore market intelligence: l’uso dei big data può anche portare a una comprensione più profonda e più ampia delle dinamiche del mercato. Oltre all’analisi competitiva, può anche aiutare nello sviluppo del prodotto dando priorità alle diverse preferenze dei clienti. 
Gestione della catena di approvvigionamento: i sistemi di big data integrano i dati sulle tendenze dei clienti per abilitare l’analisi predittiva, che aiuta a mantenere in funzione la rete globale di domanda, produzione e distribuzione. 
Innovazione guidata dai dati: gli strumenti e le tecnologie per i big data possono portare allo sviluppo di nuovi prodotti e servizi. Anche i dati stessi possono diventare un prodotto dopo essere stati puliti e preparati. 
Operazioni aziendali migliorate: i big data possono migliorare tutti i tipi di attività aziendali aiutando a ottimizzare i processi aziendali per generare risparmi sui costi, aumentare la produttività e aumentare la soddisfazione dei clienti. Può anche migliorare le operazioni fisiche combinando big data e scienza dei dati per informare, ad esempio, i programmi di manutenzione predittiva. 
I Big Data non sono sempre dati migliori
C’è molto clamore intorno ai big data, ma non è sempre preferibile. Mentre i big data sono stati i più popolari dei due, i small data stanno diventando sempre più riconosciuti come un attore importante in questo nuovo ambiente di business. Uno dei motivi principali per cui i big data potrebbero non essere preferiti rispetto ai piccoli dati ha a che fare con la sicurezza e l’archiviazione.

La sicurezza è estremamente cruciale quando si tratta di grandi quantità di dati, ma i big data possono renderlo estremamente difficile per alcune organizzazioni. Man mano che i big data crescono, diventa anche difficile archiviarli e gestirli. I database tradizionali utilizzati per i piccoli dati non sono progettati per i grandi dati. Per questo motivo, i database di big data privilegiano le prestazioni e la flessibilità rispetto alla sicurezza.

Futuro di piccoli e grandi dati
Mentre i big data continueranno a essere popolari tra le aziende di tutti i tipi, i piccoli dati probabilmente continueranno ad aumentare in importanza e popolarità. Uno dei motivi principali alla base di ciò è che i piccoli dati consentono alle piccole imprese di essere coinvolte in questo mondo basato sui dati. 

Alcune delle stesse tecniche utilizzate per i big data continueranno ad essere applicate ai piccoli dati, come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico , che possono portare a soluzioni di intelligenza artificiale più intelligenti ma meno affamate di dati. 

Sebbene sia possibile analizzare piccoli dati senza computer, l’apprendimento automatico e i metodi statistici aiutano a comprendere meglio i dati e identificare schemi che altrimenti sarebbero impossibili se eseguiti manualmente. Questi modelli possono quindi fornire una comprensione più profonda di un’azienda e dei suoi clienti e, se derivati ​​da piccoli dati, possono spesso essere più informativi rispetto all’analisi dei big data, che a volte sono più difficili da tradurre in azioni. 

Sia che un’azienda decida di sfruttare la potenza dei piccoli dati o dei big data, è certo che l’importanza dei dati continuerà ad aumentare. Vedremo molti nuovi tipi di dati in futuro e, insieme, tutti questi tipi costituiscono il nostro mondo basato sui dati. 

 Alex McFarland da Unite.ai

Di ihal

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