Różnica między dużymi danymi a małymi danymi

Termin „małe dane” kontrastuje z „Big Data”, który odnosi się do kombinacji szalonych objętości strukturalnych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych generowanych co sekundę. Big Data można również zdefiniować przy użyciu trzech vs danych: objętość, prędkość i różnorodność. Tom odnosi się do ilości danych generowanych co sekundę; Prędkość oznacza szybkość, z jaką dane są odbierane i przetwarzane; a różnorodność odnosi się do różnych formatów danych.

Co to jest Big Data?

Big Data odnosi się do bardzo dużych fragmentów danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, które są zbyt złożone dla ludzkich zrozumienia. Dane zwykłe oznaczają dokumenty i dokumenty, może z kilkoma zdjęciami lub filmami, ale teraz oznacza to znacznie więcej niż to. Prawie niemożliwe jest oszacowanie ilości danych, które wytwarzamy każdego dnia. Uważa się, że prawie 2.5 kwintilonów bajtów danych tworzonych każdego dnia, dzięki rosnącej liczbie urządzeń cyfrowych i rozwoju Internetu rzeczy. Ponadto serwisy społecznościowe generują duże ilości danych w postaci zdjęć, filmów i grafiki na minutę. Big Data odnosi się do dużych ilości danych wyprodukowanych w erze cyfrowej, które obejmują wszystkie dane internetowe generowane przez e -maile, strony internetowe, platformy strumieniowe i serwis społecznościowy. Big Data nie tylko odnoszą się do ilości danych generowanych i przechowywanych elektronicznie, ale także dużych zestawów danych, które są zbyt złożone, aby można je było przetworzyć przy użyciu konwencjonalnych metod przetwarzania danych i które wymagałyby nowych technik algorytmicznych.

Co to jest małe dane?

Małe dane odnoszą się do danych wystarczająco małych, aby ludzie mogli zrozumieć zarówno objętość, jak i format. Wolumen danych oznacza ilość danych do przetworzenia. A jeśli chodzi o małe dane, głośność jest zaskakująco mniejsza, co może obejmować bardziej precyzyjne wskaźniki wielkości kęsa. Termin mały dane kontrastuje z dużymi danymi, które z drugiej strony odnoszą się do danych zbyt dużych i złożonych, aby je analizować i przetwarzać za pomocą tradycyjnych technik przetwarzania danych. Małe dane można zdefiniować jako małe zestawy danych, które są wystarczające, aby wpłynąć na decyzje w teraźniejszości. W przeciwieństwie do dużych zbiorów danych, wskaźnik, z jaką pojawiają się małe dane do przetwarzania, jest stabilna i kontrolowana, a akumulacja danych jest również stosunkowo powolna, co ułatwia przetwarzanie i łatwe dostępne. A najlepsza część, małe dane są wszędzie i są łatwe do zrozumienia, co w rzeczywistości może przełożyć się na inteligencję biznesową.

Różnica między dużymi danymi a małymi danymi

Oznaczający

- Big Data odnosi się do dużych fragmentów danych, które są zbyt obszerne i złożone, aby je analizować i przetwarzać za pomocą tradycyjnych technik przetwarzania danych. Big Data to duże ilości danych wyprodukowanych w erze cyfrowej, które obejmują wszystkie dane internetowe generowane przez e -maile, strony internetowe, platformy strumieniowe i serwis społecznościowy. Przeciwnie, małe dane odnoszą się do danych wystarczająco małych, aby ludzie mogli zrozumieć zarówno objętość, jak i format.

Tom

- Big Data to kombinacja szalonych ilości danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych wygenerowanych co sekundę, a które zwalnia biznes na co dzień. Aplikacje internetowe, takie jak sieci społecznościowe, analityka w czasie rzeczywistym, platformy strumieniowe lub witryny e-commerce dotyczą wielu danych, których wolumin przekracza granice tradycyjnych systemów baz danych. Jeśli chodzi o małe dane, głośność jest zaskakująco mniejsza, co może obejmować bardziej precyzyjne wskaźniki wielkości kęsa, co czyni je łatwo dostępnymi i łatwymi do zrozumienia.

Prędkość

- Prędkość to szybkość przybycia, analizowana i przetwarzana w celu spełnienia określonych standardów. Ogromne ilości danych można zgromadzić w krótkim czasie, a przepływ danych jest masywny i ciągły. Najlepszym sposobem określenia prędkości dużych zbiorów danych jest zbadanie prędkości danych wytworzonych przez kliknięcia użytkownika w czasie rzeczywistym. Z drugiej strony małe dane dotyczą jednego rodzaju danych, więc akumulacja danych jest stosunkowo powolna, jeśli chodzi o małe dane, a przepływ danych jest stały i kontrolowany.

Różnorodność

- Różnorodność dużych zbiorów danych odnosi się do różnych rodzajów danych, w tym strukturalnych, częściowo ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych danych i ich kombinacji. Dane mogą znajdować się w formie dokumentów, e -maili, tekstów, plików audio i wideo, grafiki i innych. Big Data jest występuje w wielu formatach, od wiadomości e -mail po tweety po media społecznościowe i dane z czujników. Źródła danych w tradycyjnych aplikacjach były głównie transakcjami związanymi z finansami, podróżami, ubezpieczeniem, opieką zdrowotną, detaliczną, rządowymi i sądowymi. Rodzaje źródeł dramatycznie rozszerzyły się o dane społeczne, dane maszynowe i dane transakcyjne.

Big Data vs. Małe dane: wykres porównawczy

Podsumowanie dużych zbiorów danych vs. Małe dane

Big Data to kombinacja szalonych objętości strukturalnych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, które są zbyt złożone, aby je analizować i przetwarzać za pomocą tradycyjnych technik przetwarzania danych. Są to duże zestawy danych, których rozmiar jest poza zdolnością typowych narzędzi programowych do przetwarzania, przechowywania i analizy. Big Data różni się od tradycyjnej koncepcji małych danych pod względem objętości, prędkości, różnorodności i prawdziwości. Przeciwnie, małe dane są wystarczająco małe, aby wygodnie przechowywać na jednym komputerze, szczególnie serwerom lokalnym lub laptopie, i są łatwo dostępne.