Razlika med velikimi in majhnimi podatki

Izraz „majhni podatki“ je v nasprotju z „velikimi podatki“, ki se nanaša na kombinacijo norih količin strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov, ki nastanejo vsako sekundo. Velike podatke je mogoče definirati tudi s pomočjo treh V podatkov: Volume, Velocity in Variety. Obseg se nanaša na količino podatkov, ustvarjenih vsako sekundo; hitrost pomeni hitrost prejema in obdelave podatkov; in raznolikost se nanaša na različne oblike podatkov.

Kaj so veliki podatki?

Veliki podatki se nanašajo na izjemno velike kose strukturiranih in nestrukturiranih podatkov, ki so preveč zapleteni za človekovo razumevanje. Podatki so včasih pomenili dokumente in papirje, morda z nekaj fotografijami ali videoposnetki, zdaj pa pomenijo veliko več kot to. Skoraj nemogoče je oceniti količino podatkov, ki jih proizvedemo vsak dan. Menijo, da skoraj 2,5 kvintiljona bajtov podatkov nastane vsak dan, zahvaljujoč naraščajočemu številu digitalnih naprav in rasti interneta stvari. Poleg tega spletna mesta za družabna omrežja iz minute v minuto ustvarjajo velike količine podatkov v obliki slik, video posnetkov in grafik. Veliki podatki se nanašajo na velike količine podatkov, proizvedenih v digitalni dobi, ki vključujejo vse spletne podatke, ki jih ustvarjajo e -poštna sporočila, spletna mesta, pretočne platforme in spletna mesta za družabna omrežja. Veliki podatki se ne nanašajo le na količino podatkov, ustvarjenih in shranjenih v elektronski obliki, ampak tudi na velike množice podatkov, ki so preveč zapletene, da bi jih bilo mogoče obdelati z običajnimi metodami obdelave podatkov in bi zahtevale nove algoritmične tehnike.

Kaj so majhni podatki?

Majhni podatki se nanašajo na podatke, ki so dovolj majhni, da jih lahko ljudje razumejo tako po obsegu kot po obliki. Obseg podatkov pomeni količino podatkov, ki jih je treba obdelati. Ko gre za majhne podatke, je obseg presenetljivo manjši, kar lahko vključuje natančnejše meritve velikosti ugriza. Izraz majhni podatki je v nasprotju z Big Data, ki se na drugi strani nanaša na podatke, ki so preveliki in zapleteni, da bi jih lahko analizirali in obdelali s tradicionalnimi tehnikami obdelave podatkov. Majhne podatke lahko opredelimo kot majhne nabore podatkov, ki so dovolj sposobni vplivati ​​na odločitve v sedanjosti. Za razliko od Big Data je hitrost, po kateri mali podatki prihajajo v obdelavo, enakomerna in nadzorovana, kopičenje podatkov pa je tudi razmeroma počasi, zaradi česar so enostavni za obdelavo in lahko dostopni. Najboljši del pa je, da so majhni podatki povsod in jih ljudje zlahka razumejo, kar lahko dejansko pomeni poslovno inteligenco.

Razlika med velikimi in majhnimi podatki

Pomen

- Big Podatki se nanašajo na velike kose podatkov, ki so preveč obsežni in zapleteni, da se analizirajo in obdelajo s tradicionalnimi obdelavo podatkov tehnik. Veliki podatki so velike količine podatkov, proizvedene v digitalni dobi, ki vključujejo vse spletne podatke, ki jih ustvarjajo e -poštna sporočila, spletna mesta, platforme za pretakanje in spletna mesta za družabna omrežja. Nasprotno, majhni podatki se nanašajo na podatke, ki so dovolj majhni, da jih lahko ljudje razumejo tako po obsegu kot po obliki.

Glasnost

-Big Data je kombinacija norih količin strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov, ki nastanejo vsako sekundo, in vsakodnevno preplavlja podjetje. Spletne aplikacije, kot so družabna omrežja, analitika v realnem času, platforme za pretakanje ali spletna mesta za e-trgovino, obravnavajo veliko podatkov, katerih obseg presega meje tradicionalnih sistemov zbirk podatkov. Ko gre za majhne podatke, je obseg presenetljivo manjši, kar lahko vključuje natančnejše meritve velikosti ugriza in zaradi česar je lahko dostopen in enostaven za razumevanje.

Hitrost

- Hitrost je hitrost, po kateri podatki prihajajo, analizirajo in obdelujejo, da izpolnijo posebne standarde. V kratkem času se lahko nabere ogromne količine podatkov, pretok podatkov pa je ogromen in stalen. Najboljši način za določanje hitrosti velikih podatkov je, da v realnem času preučite hitrost podatkov, ki jih ustvarijo kliki uporabnikov. Majhni podatki se na drugi strani ukvarjajo z eno vrsto podatkov, zato je kopičenje podatkov razmeroma počasi, ko gre za majhne podatke, pretok podatkov pa stalen in nadzorovan.

Raznolikost

-Raznolikost velikih podatkov se nanaša na različne vrste podatkov, vključno s strukturiranimi, polstrukturiranimi, nestrukturiranimi podatki in njihovo kombinacijo. Podatki so lahko v obliki dokumentov, e -poštnih sporočil, besedil, zvočnih in video datotek, grafik itd. Big Data prihaja v več oblikah, od e -poštnih sporočil do tvitov do podatkov v družabnih medijih in senzorjev. Viri podatkov v tradicionalnih aplikacijah so bili predvsem transakcije, povezane s finančnimi, potovalnimi, zavarovalnimi, zdravstvenimi, maloprodajnimi in vladnimi ter sodnimi postopki. Vrste virov so se dramatično razširile na družbene podatke, strojne podatke in transakcijske podatke.

Veliki podatki v primerjavi z majhnimi podatki: Primerjalna tabela

Povzetek velikih podatkov v primerjavi z majhnimi podatki

Veliki podatki so kombinacija norih količin strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov, ki so preveč zapleteni, da bi jih lahko analizirali in obdelali s tradicionalnimi tehnikami obdelave podatkov. Gre za velike nabore podatkov, katerih velikost presega zmogljivost tipičnih programskih orodij za obdelavo, shranjevanje in analizo. Veliki podatki se po obsegu, hitrosti, raznolikosti in resničnosti precej razlikujejo od tradicionalnega koncepta majhnih podatkov. Nasprotno, majhni podatki so dovolj majhni, da jih je mogoče priročno shraniti na enem samem računalniku, zlasti na lokalnih strežnikih, ali prenosnem računalniku in so lahko dostopni.

Poglej več o: ,