Diferencia entre big data y datos pequeños

El término 'datos pequeños' contrasta con 'big data', que se refiere a una combinación de volúmenes locos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados generados cada segundo. Big data también se puede definir con los tres vs de datos: volumen, velocidad y variedad. El volumen se refiere a la cantidad de datos generados cada segundo; Velocity significa la tasa a la que se reciben y procesan los datos; y la variedad se refiere a los diferentes formatos de datos.

¿Qué es Big Data??

Big Data se refiere a fragmentos extremadamente grandes de datos estructurados y no estructurados que son demasiado complejos para la comprensión humana. Datos utilizados para significar documentos y documentos, con tal vez algunas fotos o videos, pero ahora significa mucho más que eso. Es casi imposible estimar la cantidad de datos que producimos todos los días. Se cree que casi 2.5 quintillones de datos creados cada día, gracias al aumento del número de dispositivos digitales y el crecimiento de Internet de las cosas. Además, los sitios de redes sociales generan grandes cantidades de datos en forma de imágenes, videos y gráficos en minuto por minuto. Big Data se refiere a los grandes volúmenes de datos producidos en la era digital, que incluyen todos los datos web generados por correos electrónicos, sitios web, plataformas de transmisión y sitios de redes sociales. Big Data no solo se refiere a la cantidad de datos generados y almacenados electrónicamente, sino también a los grandes conjuntos de datos que son demasiado complejos para ser procesados ​​utilizando métodos de procesamiento de datos convencionales y que requerirían nuevas técnicas algorítmicas.

¿Qué son los datos pequeños??

Los datos pequeños se refieren a datos lo suficientemente pequeños para que los humanos comprendan tanto en términos de volumen como en formato. El volumen de datos significa la cantidad de datos a procesar. Y cuando se trata de datos pequeños, el volumen es sorprendentemente más pequeño, lo que puede implicar métricas más precisas y del tamaño de un bocado. El término datos pequeños contrasta con Big Data, que, por otro lado, se refiere a datos demasiado grandes y complejos para ser analizados y procesados ​​por técnicas tradicionales de procesamiento de datos. Los datos pequeños se pueden definir como pequeños conjuntos de datos que son lo suficientemente capaces como para afectar las decisiones en el presente. A diferencia de los big data, la velocidad a la que llegan los pequeños datos para el procesamiento es estable y controlado, y la acumulación de datos también es relativamente lenta, lo que los hace fáciles de procesar y fácilmente accesibles. Y la mejor parte, los datos pequeños están en todas partes y es fácil de comprender para los humanos, lo que de hecho, puede traducirse en inteligencia empresarial.

Diferencia entre big data y datos pequeños

Significado

- Big Data se refiere a grandes fragmentos de datos que son demasiado voluminosos y complejos para ser analizados y procesados ​​mediante técnicas tradicionales de procesamiento de datos. Big Data son los grandes volúmenes de datos producidos en la era digital, que incluyen todos los datos web generados por correos electrónicos, sitios web, plataformas de transmisión y sitios de redes sociales. Pequeños datos, por el contrario, se refieren a datos lo suficientemente pequeños para que los humanos comprendan tanto en términos de volumen como en formato.

Volumen

- Big Data es una combinación de volúmenes locos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados generados cada segundo y que inundan un negocio en todos los días. Las aplicaciones web como redes sociales, análisis en tiempo real, plataformas de transmisión o sitios de comercio electrónico tratan muchos datos, cuyo volumen excede los límites de los sistemas de bases de datos tradicionales. Cuando se trata de pequeños datos, el volumen es sorprendentemente más pequeño, lo que puede implicar métricas más precisas y del tamaño de un bocado y lo que lo hace fácilmente accesible y fácil de comprender.

Velocidad

- La velocidad es la tasa a la que se llegan, se analizan y procesan los datos para cumplir con los estándares específicos. Se pueden acumular enormes cantidades de datos en un corto período de tiempo y el flujo de datos es masivo y continuo. La mejor manera de determinar la velocidad de Big Data es examinar la velocidad de los datos producidos por los clics del usuario en tiempo real. Pequeños datos, por otro lado, se ocupan de un tipo de datos, por lo que la acumulación de datos es relativamente lenta cuando se trata de pequeños datos, y el flujo de datos es constante y controlado.

Variedad

- La variedad de big data se refiere a los diferentes tipos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, y la combinación de estos. Los datos pueden ser en forma de documentos, correos electrónicos, mensajes de texto, archivos de audio y video, gráficos y otros. Big Data viene en múltiples formatos que van desde correos electrónicos hasta tweets, redes sociales y datos del sensor. Las fuentes de datos en las aplicaciones tradicionales fueron principalmente transacciones relacionadas con el procesamiento financiero, de viajes, de seguros, de atención médica, minorista y gubernamental y judicial. Los tipos de fuentes se han expandido drásticamente para incluir datos sociales, datos de la máquina y datos transaccionales.

Big Data vs. Pequeños datos: cuadro de comparación

Resumen de Big Data vs. Pequeños datos

Big Data es una combinación de volúmenes locos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que son demasiado complejos para ser analizados y procesados ​​mediante técnicas tradicionales de procesamiento de datos. Son grandes conjuntos de datos cuyo tamaño está más allá de la capacidad de las herramientas de software típicas para procesar, almacenar y analizar. Big Data es bastante diferente del concepto tradicional de pequeños datos en términos de volumen, velocidad, variedad y veracidad. Los pequeños datos, por el contrario, son datos lo suficientemente pequeños como para almacenarse convenientemente en una sola máquina, particularmente servidores locales o una computadora portátil, y es fácilmente accesible.