მცირე მონაცემები: რა არის და რით განსხვავდება დიდი მონაცემებისგან

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• აპრილი 7, 2022

Insight რეზიუმე

მცირე მონაცემები გარდაქმნის მცირე და საშუალო ბიზნესის ფუნქციონირებას, რაც მათ საშუალებას აძლევს მიიღონ ტაქტიკური გადაწყვეტილებები იმ შეხედულებებით, რომლებიც ოდესღაც უფრო დიდი კორპორაციებისთვის იყო დაცული. ახალი მობილური აპლიკაციებიდან, რომლებიც აძლიერებენ პირად პროდუქტიულობას სოფლის საავადმყოფოებამდე, რომლებიც აუმჯობესებენ ჯანდაცვის ხელმისაწვდომობას, მცირე მონაცემები ხდება მრავალმხრივი ინსტრუმენტი სხვადასხვა სექტორში. ტენდენციის გრძელვადიანი შედეგები მოიცავს მომხმარებელთა ქცევის ცვლილებას, ბიზნესისთვის ეკონომიური ინსტრუმენტების შემუშავებას და ადგილობრივი ეკონომიკისთვის მთავრობის მხარდაჭერას.

მცირე მონაცემთა კონტექსტი

მცირე მონაცემები არის მონაცემთა დაყოფა მცირე ნაკრებებად, ტომებად ან ფორმატებად, რომლებიც შეიძლება გაანალიზდეს ტრადიციული პროგრამული უზრუნველყოფის საშუალებით და რომელთა გაგებაც ადამიანებს ადვილად შეუძლიათ. დიდი მონაცემები, შედარებისთვის, არის მონაცემთა მოცულობითი ნაკრები, რომელსაც ჩვეულებრივი მონაცემთა პროგრამები ან სტატისტიკური მეთოდები ვერ აკონტროლებენ, ამის ნაცვლად მოითხოვს სპეციალიზებული პროგრამული უზრუნველყოფის (და თუნდაც სუპერკომპიუტერების) გაანალიზებას და დამუშავებას.

ტერმინი მცირე მონაცემები გამოიგონეს IBM-ის მკვლევარებმა 2011 წელს, ეს არის მონაცემები, რომლებიც წარმოდგენილია მონაცემთა ნაკრებებში, რომლებიც ათასზე ნაკლები სტრიქონი ან სვეტია. მცირე მონაცემთა ნაკრები საკმარისად მცირეა, რომ მათი ანალიზი შეიძლება მარტივი შეფასებით და ადვილად მისადგომი ციფრული ხელსაწყოებით. მცირე მონაცემები ასევე შეიძლება იყოს დიდი მონაცემთა ნაკრები, რომელიც დაიშალა იმ ხარისხით, რომ ისინი გახდნენ ხელმისაწვდომი, გასაგები და ქმედითუნარიანი ადამიანებისთვის.

მცირე მონაცემები, როგორც წესი, გამოიყენება მიმდინარე სიტუაციის ანალიზისა და შეხედულებების უზრუნველსაყოფად, რათა ბიზნესმა შეძლოს მყისიერი ან მოკლევადიანი გადაწყვეტილებების მიღება. შედარებისთვის, დიდი მონაცემები შეიძლება იყოს სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრები, რომელიც დიდი ზომისაა და შეუძლია გრძელვადიან ბიზნეს სტრატეგიასთან დაკავშირებული ინფორმაციის მიწოდება. დიდი მონაცემები ასევე მოითხოვს უფრო დახვეწილ პროგრამულ უზრუნველყოფას და უნარებს ამ ინფორმაციის წარმოებისთვის, ასე რომ, შედეგად, მისი მართვა შეიძლება უფრო ძვირი დაჯდეს.

დამრღვევი გავლენა

მცირე მონაცემების გამოყენება გადაწყვეტილების მიღების პროცესში ხდება მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტი მცირე და საშუალო ბიზნესისთვის, როგორიცაა რესტორნები, ბარები და თმის სალონები. ამ ბიზნესებს ხშირად ესაჭიროებათ ტაქტიკური გადაწყვეტილებების მიღება ყოველდღიურად ან ყოველკვირეულად, ხოლო მცირე მონაცემები მათ ღირებულ შეხედულებებს აძლევს დიდი მონაცემების სირთულის ან ღირებულების გარეშე. მომხმარებელთა ქცევის, გაყიდვების ტენდენციების და სხვა შესაბამისი ინფორმაციის გაანალიზებით, მცირე მონაცემებს შეუძლიათ დაეხმარონ ბიზნესის ლიდერებს სამუშაო ძალის ზომის, ფასების სტრატეგიების და ახალი ფილიალების გახსნის პოტენციალის დადგენაში.

ტექნოლოგიური კომპანიები აცნობიერებენ მცირე მონაცემების პოტენციალს და მუშაობენ ისეთი ინსტრუმენტების შემუშავებაზე, რომლებიც ეკონომიური და ძალიან ეფექტურია. ამ ინსტრუმენტების შემუშავებამ შეიძლება გამოიწვიოს უფრო თანაბარი სათამაშო პირობები, სადაც მცირე ბიზნესს შეეძლება უფრო ეფექტური კონკურენცია გაუწიოს უფრო დიდ კოლეგებს. თუმცა, გამოწვევა მდგომარეობს მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი და მორგებული სხვადასხვა ინდუსტრიის სპეციფიკურ საჭიროებებზე ინსტრუმენტების შექმნაში, რაც უზრუნველყოფს, რომ ისინი არა მხოლოდ ხელმისაწვდომი, არამედ პრაქტიკული და შესაბამისია.

მთავრობებისთვის, მცირე მონაცემების მატება წარმოადგენს შესაძლებლობას მხარი დაუჭირონ ადგილობრივ ეკონომიკას და ხელი შეუწყონ ზრდას სხვადასხვა სექტორში. მცირე მონაცემების გამოყენების წახალისებით და მცირე ბიზნესის საჭიროებებზე მორგებული ინსტრუმენტების შემუშავების მხარდაჭერით, მთავრობებს შეუძლიათ დაეხმარონ უფრო დინამიური და პასუხისმგებელი ბიზნეს გარემოს შექმნას. თუმცა, შეიძლება საჭირო გახდეს კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების შესახებ მოსაზრებების გათვალისწინება, იმის უზრუნველსაყოფად, რომ მონაცემთა შეგროვება და გამოყენება ხდება პასუხისმგებლობით. საუკეთესო პრაქტიკის შესახებ ბიზნესის განათლება და სახელმძღვანელო მითითებების მიწოდება შეიძლება იყოს არსებითი ამ ტენდენციის ეფექტურად გამოყენების უზრუნველსაყოფად, ნდობისა და მთლიანობის შელახვის გარეშე, რაც სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია ბიზნესის წარმატებისთვის.

მცირე მონაცემების შედეგები 

მცირე მონაცემების უფრო ფართო გავლენა შეიძლება შეიცავდეს:

• ახალი მობილური აპლიკაციები და ვირტუალური ხმოვანი ასისტენტები, რომლებიც ეხმარებიან ინდივიდებს დროის გამოყენების უფრო ეფექტური გადაწყვეტილებების მიღებაში, რაც იწვევს პირად პროდუქტიულობის გაზრდას და უფრო დაბალანსებულ ცხოვრების წესს.
• ბიზნესები იყენებენ მცირე მონაცემებს, რათა გაამარტივონ თავიანთი სახელფასო და ინვენტარის შესყიდვები, რაც იწვევს ოპტიმიზებულ საოპერაციო ხარჯებს და უფრო მგრძნობიარე მიწოდების ჯაჭვს.
• სოფლის საავადმყოფოები იყენებენ მცირე მონაცემებს პაციენტების მონაცემების ეფექტურად მართვისა და სამედიცინო სერვისების უზრუნველსაყოფად, რაც განაპირობებს ჯანდაცვის ხელმისაწვდომობისა და ხარისხის გაუმჯობესებას დაუცველ ადგილებში.
• მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი მცირე მონაცემთა ინსტრუმენტების შემუშავება, რომელიც მიზნად ისახავს კონკრეტულ ინდუსტრიებს, რაც იწვევს უფრო კონკურენტუნარიან ბაზარს, სადაც მცირე ბიზნესს შეუძლია მიიღოს მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები უფრო დიდი კორპორაციების ანალოგიურად.
• მთავრობები მხარს უჭერენ მცირე მონაცემთა გამოყენების ზრდას სტიმულირებისა და რეგულაციების მეშვეობით, რაც იწვევს მცირე ბიზნესის უფრო აქტიურ სექტორს და პოტენციურ ეკონომიკურ ზრდას ადგილობრივ თემებში.
• კონფიდენციალურობაზე და უსაფრთხოებაზე გაზრდილი აქცენტი მცირე მონაცემების შეგროვებასა და გამოყენებაში, რაც იწვევს ახალი კანონებისა და სტანდარტების დამკვიდრებას, რომლებიც იცავს ინდივიდუალურ უფლებებს ბიზნესის ინოვაციების შეფერხების გარეშე.
• მომხმარებელთა ქცევის ცვლილება, რადგან მცირე ბიზნესები უფრო კომპეტენტურები ხდებიან სერვისებისა და პროდუქტების პერსონალიზირებაში მცირე მონაცემების ანალიზის საშუალებით, რაც იწვევს უფრო მორგებულ და დამაკმაყოფილებელ სავაჭრო გამოცდილებას.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• რა მაგალითები გქონიათ გამოცდილი, როდესაც მცირე მონაცემებმა ბიზნესი უფრო ეფექტური და მომგებიანი გახადა?
• როგორ ფიქრობთ, რომელ სექტორებს შეუძლიათ ყველაზე მეტი სარგებლობა მცირე მონაცემების გამოყენებით დიდი მონაცემების გამოყენების ნაცვლად?