Malgrandaj datumoj: Kio ĝi estas kaj kiel ĝi diferencas de grandaj datumoj

BILDA KREDITO:
Bildo kredito
iStock

Malgrandaj datumoj: Kio ĝi estas kaj kiel ĝi diferencas de grandaj datumoj

Malgrandaj datumoj: Kio ĝi estas kaj kiel ĝi diferencas de grandaj datumoj

Subtitolo teksto
Malgrandaj kaj grandaj entreprenoj povas profiti tiom multe el malgrandaj datumoj kiel ili profitas el utiligo de grandaj datumoj.
    • Aŭtoro:
    • Aŭtora nomo
      Quantumrun Foresight
    • Aprilo 7, 2022

    Enrigarda resumo

    Malgrandaj datumoj ŝanĝas la manieron kiel malgrandaj kaj mezgrandaj entreprenoj funkcias, ebligante ilin fari taktikajn decidojn kun komprenoj kiuj iam estis rezervitaj por pli grandaj korporacioj. De novaj poŝtelefonaj programoj, kiuj plibonigas personan produktivecon, ĝis kamparaj hospitaloj plibonigantaj sanan alireblecon, malgrandaj datumoj fariĝas multflanka ilo tra diversaj sektoroj. La longperspektivaj implicoj de la tendenco inkludas ŝanĝojn en konsumantkonduto, la evoluon de kostefikaj iloj por entreprenoj, kaj registara subteno por lokaj ekonomioj.

    Malgranda datuma kunteksto

    Malgrandaj datumoj estas la divido de datumoj en malgrandajn arojn, volumojn aŭ formatojn, kiuj povas esti analizitaj per tradicia programaro kaj kiujn homoj povas facile kompreni. Grandaj datumoj, kompare, estas volumenaj datumseroj kiujn konvenciaj datumprogramoj aŭ statistikaj metodoj ne povas administri, anstataŭe postulante specialiĝintajn softvarojn (kaj eĉ superkomputilojn) esti analizitaj kaj prilaboritaj.

    La esprimo malgrandaj datenoj estis elpensita fare de IBM-esploristoj en 2011, estante datenoj reprezentitaj en datenoj kiuj estas malpli ol mil vicoj aŭ kolumnoj. Malgrandaj datumaj aroj estas sufiĉe malgrandaj, ke ili povas esti analizitaj per simpla takso kaj facile alireblaj ciferecaj iloj. Malgrandaj datumoj ankaŭ povas esti grandaj datumaj aroj, kiuj estis rompitaj ĝis la grado, ke ili iĝas alireblaj, kompreneblaj kaj ageblaj de homoj.

    Malgrandaj datumoj estas kutime uzataj por provizi analizon kaj komprenojn pri nuna situacio, por ke komerco povu fari tujajn aŭ mallongperspektivajn decidojn. Kompare, grandaj datumoj povas esti strukturitaj kaj nestrukturitaj datumserioj kiuj estas grandaj en grandeco kaj povas disponigi komprenojn rilate al longperspektiva komerca strategio. Grandaj datumoj ankaŭ postulas pli altnivelajn programojn kaj kapablojn por produkti ĉi tiujn komprenojn, do kiel rezulto, ĝi povas esti pli multekosta administri.

    Disrompa efiko

    La utiligo de malgrandaj datumoj en decidaj procezoj fariĝas esenca ilo por malgrandaj kaj mezgrandaj entreprenoj, kiel restoracioj, trinkejoj kaj frizejoj. Ĉi tiuj entreprenoj ofte bezonas fari taktikajn decidojn ĉiutage aŭ semajne, kaj malgrandaj datumoj provizas ilin per valoraj komprenoj sen la komplekseco aŭ kosto de grandaj datumoj. Analizante klientan konduton, vendajn tendencojn kaj aliajn rilatajn informojn, malgrandaj datumoj povas helpi komercajn gvidantojn determini laborfortan grandecon, prezojn strategiojn kaj eĉ la eblon malfermi novajn branĉojn.

    Teknologiaj kompanioj rekonas la potencialon de malgrandaj datumoj kaj laboras por evoluigi ilojn, kiuj estas kaj kostefikaj kaj tre efikaj. La evoluo de ĉi tiuj iloj povas konduki al pli ebena ludkampo, kie malgrandaj entreprenoj povas konkuri pli efike kun siaj pli grandaj ekvivalentoj. Tamen, la defio kuŝas en kreado de iloj kiuj estas uzeblaj kaj adaptitaj al la specifaj bezonoj de malsamaj industrioj, certigante ke ili estas ne nur atingeblaj sed ankaŭ praktikaj kaj signifaj.

    Por registaroj, la pliiĝo de malgrandaj datumoj prezentas ŝancon subteni lokajn ekonomiojn kaj kreskigi kreskon ene de diversaj sektoroj. Instigante la uzon de malgrandaj datumoj kaj subtenante la evoluon de iloj adaptitaj al la bezonoj de malgrandaj entreprenoj, registaroj povas helpi krei pli dinamikan kaj respondeman komercan medion. Tamen, eble necesas esti konsideroj ĉirkaŭ privateco kaj sekureco, certigante ke la kolekto kaj uzo de datumoj estas faritaj respondece. Eduki entreprenojn pri plej bonaj praktikoj kaj provizi gvidliniojn povas esti esenca por certigi, ke ĉi tiu tendenco estas efike utiligata, sen endanĝerigi la fidon kaj integrecon, kiuj estas esencaj por komerca sukceso.

    Implikoj de malgrandaj datumoj 

    Pli larĝaj implicoj de malgrandaj datenoj povas inkludi:

    • Novaj poŝtelefonaj programoj kaj virtualaj voĉaj asistantoj helpantaj al individuoj fari pli efikajn decidojn pri tempo-uzo, kondukante al plifortigita persona produktiveco kaj pli ekvilibra vivstilo.
    • Komercoj utiligantaj malgrandajn datumojn por plifaciligi siajn salajro-etatojn kaj stokregistrajn aĉetojn, kondukante al optimumigitaj operaciaj kostoj kaj pli respondema provizoĉeno.
    • Kamparaj hospitaloj uzantaj malgrandajn datumojn por efike administri pacientajn datumojn kaj provizi medicinajn servojn, kondukante al plibonigita sanalirebleco kaj kvalito en nesufiĉe servitaj lokoj.
    • La evoluo de uzeblaj malgrandaj datumiloj celantaj specifajn industriojn, kondukante al pli konkurenciva merkato, kie malgrandaj entreprenoj povas fari datumajn decidojn egale kun pli grandaj korporacioj.
    • Registaroj subtenantaj la kreskon de malgranda uzado de datumoj per instigoj kaj regularoj, kondukante al pli vigla sektoro de malgranda komerco kaj ebla ekonomia kresko en hejmkomunumoj.
    • Pliigita fokuso sur privateco kaj sekureco en la kolekto kaj uzo de malgrandaj datumoj, kondukante al la establado de novaj leĝoj kaj normoj kiuj protektas individuajn rajtojn sen malhelpi komercan novigon.
    • Ŝanĝo en konsumanta konduto ĉar malgrandaj entreprenoj iĝas pli lertaj pri personigo de servoj kaj produktoj per malgrandaj datumoj, kondukante al pli tajlorita kaj kontentiga butikumado.

    Konsiderindaj demandoj

    • Kiajn ekzemplojn vi spertis, kie malgrandaj datumoj igis entreprenojn pli efikaj kaj profitaj?
    • Kiuj sektoroj laŭ vi povas plej profiti uzi malgrandajn datumojn anstataŭ uzi grandajn datumojn?

    Enrigardaj referencoj

    La sekvaj popularaj kaj instituciaj ligiloj estis referenceitaj por ĉi tiu kompreno: