大数据与小数据的主要区别
为当今许多各种规模的企业提供动力的是数据，这是数据驱动的转型和人工智能(AI)战略背后的关键。在当今的商业环境中是绝对必要的，也是很多高层对话的焦点。
由于数据是如此基础并集成到业务流程中，因此它已经分支出来，现在包含许多不同的类型，这可能会让某些人感到害怕。虽然很多人都听说过“大数据”，但他们可能并不确切知道它的含义，也不知道还有其他类型的数据，例如“小数据”。
让我们首先定义两者：
小数据：小数据包括经常影响当前决策的小数据集，这意味着它通常小到足以让人类在数量和格式方面理解。小数据对整体业务的影响程度不及大数据。相反，它对短期和当前决策的影响更大。
大数据：“大数据”一词在过去几年中变得非常流行。它是大量结构化和非结构化数据的集合，对于人类来说太复杂了，无法处理。每天产生近2.5万亿字节的数据，这导致了大数据的兴起。它是指以数字方式产生的海量数据，包括由电子邮件、网站、社交网站、流媒体平台等产生的网络数据。大数据也指过于复杂而无法通过传统数据处理方法处理的大型数据集，这意味着必须使用新的算法技术。
大数据的三个V大数据通常由专家使用“三个V”来定义，即数量、种类和速度。这三个v是大数据和小数据之间的主要区别之一。
容量：数据量是可用于处理的数据量。大数据需要大量的信息，而小数据则不然。
多样性：数据多样性是数据类型的数量。虽然数据曾经从一个地方收集并以一种格式(例如excel或csv)交付，但现在可以以许多非传统形式提供，例如视频、文本、pdf、社交媒体图形、可穿戴设备等。这种多样性需要更多的工作和分析能力才能使其易于管理。
速度：数据速度是获取和处理信息的速度。由于大数据由大量信息组成，因此通常会定期对其进行分析。另一方面，小数据的处理速度要快得多，这就是为什么它经常涉及实时信息。
小数据和大数据的好处使用小数据而不是大数据有很多好处。首先，它无处不在。例如，社交媒体充满了关于用户的小数据，而智能手机和计算机每次登录应用程序时都会创建小数据。
以下是小数据的其他一些主要好处：
更简单、更可操作：小数据更易于人类理解和处理。它在短期内更具可操作性，这意味着它可以立即转化为商业智能。
可视化和检查：小数据更容易进行可视化和检查，因为使用大数据无法手动进行。
更贴近最终用户：了解业务的最佳方式之一是关注最终用户，由于小数据更贴近最终用户并且通常关注个人体验，因此可以帮助实现这一目标。
更简单：小数据比大数据更简单，这使得从利益相关者到决策者的每个人都更容易理解。几乎任何人都可以理解小数据，这对于希望为所有员工配备数据驱动能力的组织很有帮助。
尽管如此，仍然重要的是要认识到大数据是商业中令人难以置信的工具，并且与小数据相比，它拥有许多自身的优势。
以下是大数据的一些主要好处：
更好的客户洞察力：大数据源揭示客户并帮助现代企业了解他们。
增加市场情报：使用大数据还可以更深入、更广泛地了解市场动态。除了竞争分析，它还可以通过优先考虑不同的客户偏好来协助产品开发。
供应链管理：大数据系统整合客户趋势数据以实现预测分析，这有助于保持全球需求、生产和分销网络正常运行。
数据驱动的创新：大数据工具和技术可以导致新产品和服务的开发。甚至数据本身在经过清理和准备后也可以成为产品。
改进业务运营：大数据可以帮助优化业务流程，从而节省成本、提高生产力和提高客户满意度，从而改善各种业务活动。例如，它还可以通过将大数据和数据科学相结合来为预测性维护计划提供信息，从而改善物理操作。
大数据并不总是更好的数据围绕大数据有很多炒作，但并不总是可取的。虽然大数据在这两者中更受欢迎，但小数据正越来越多地再次被认为是这个新商业环境中的重要参与者。大数据可能不优于小数据的主要原因之一与安全性和存储有关。
在处理大量数据时，安全性至关重要，但大数据可能会使某些组织面临极大的挑战。随着大数据的增长，存储和管理也变得困难。用于小数据的传统数据库不是为大数据设计的。正因为如此，大数据数据库更倾向于性能和灵活性而不是安全性。
小数据和大数据的未来虽然大数据将继续在所有类型的企业中流行，但小数据的重要性和受欢迎程度可能会继续增加。这背后的主要原因之一是小数据使小型企业能够参与到这个数据驱动的世界中。
用于大数据的一些相同技术将继续应用于小数据，例如人工智能和机器学习，这可以带来更智能但对数据需求更少的AI解决方案。
尽管可以在没有计算机的情况下分析小数据，但机器学习和统计方法有助于更好地理解数据并识别如果手动完成则不可能的模式。然后，这些模式可以提供对企业及其客户的更深入了解，并且当从小数据中得出时，它们通常比大数据分析提供更多信息，而大数据分析有时更难以转化为行动。
无论一家公司决定利用小数据或大数据的力量，数据的重要性肯定只会继续增加。我们将在未来看到许多新类型的数据，所有这些类型共同构成了我们的数据驱动世界。
