SMALL DATA VS BIG DATA

Ce este BIG DATA?

• Date care pot fi procesate de o singură persoană într-un timp rezonabil

• Date care depășesc capacitatea sistemelor de procesare ale unei singure mașini

• Tehnologie / arhitectură concepută pentru a extrage în mod eficient economic valoare din volume foarte mari de date

Answer explanation

Big Data este un termen folosit pentru a descrie o cantitate mare și diverse de date care sunt colectate de la o varietate de surse și care sunt prea voluminoase sau complexe pentru a fi procesate și analizate prin mijloacele tradiționale. Procesarea și analizarea Big Data necesită utilizarea unor tehnologii specializate, cum ar fi Apache Hadoop sau Spark, și poate implica utilizarea tehnicilor de învățare automată pentru a identifica modelele și tendințele ascunse în date.

Ce este small data?

• date care pot fi procesate de către un calculator personal

• date care sunt prea mari pentru a fi procesate de către un calculator personal

• o cantitate mare de date structurate și nestructurate

• incapacitate a analiștilor de a evalua corect rezultatele dacă datele sunt prea mari și complexe

Answer explanation

Small Data se referă la un tip specific de date care se caracterizează prin dimensiunea redusă și complexitatea mai gestionabilă. Acesta constă de obicei din câteva mii sau zeci de mii de puncte de date și este adesea colectat într-un mod mai controlat și mai structurat decât big data. Acest lucru permite un nivel mai ridicat de acuratețe și fiabilitate în perspectivele și concluziile extrase din date mici. O altă perspectivă vorbește despre small data nu din punct de vedere cantitativ (nu se referă la dimensiunea redusă a datelor) ci la incapacitatea analiștilor de a evalua corect rezultatele dacă datele sunt prea mari și complexe. Small Data se referă la limitele dimensiunii minimale a seturilor de date pe care analiștii le pot evalua și înțelege direct, dincolo de care corectitudinea rezultatelor un mai poate fi asigurată.

Care dintre următoarele este mai precisă în general: small data sau big data?

• SMALL DATA

• BIG DATA

Answer explanation

Nu se poate spune în mod general că una dintre aceste tipuri de date este mai precisă decât cealaltă. Precizia depinde de contextul în care sunt utilizate datele și de metodele utilizate pentru a le analiza.

Big data este un termen folosit pentru a descrie seturi mari de date care pot fi analizate pentru a descoperi modele, tendințe și asocieri, care ar putea fi utilizate pentru a lua decizii mai bune. Aceste date pot fi colectate din diverse surse, cum ar fi rețele sociale, dispozitive de monitorizare a sănătății, sisteme de plăți online și multe altele. Big data poate oferi o imagine de ansamblu mai clară a unei situații sau a unei probleme, dar poate fi dificil de gestionat și poate necesita tehnici sofisticate de analiză pentru a obține informații utile din ele.

Small data, pe de altă parte, se referă la seturi mai mici de date, care sunt adesea colectate și analizate într-un mod mai riguros și detaliat. Aceste date pot fi mai precise, deoarece sunt adesea colectate într-un mod mai controlat și pot fi mai ușor de gestionat și analizat. Totuși, small data poate oferi o imagine mai limitată a unei situații sau probleme, deoarece se bazează pe un număr mai mic de date.

În general, atât small data, cât și big data pot fi utile în diferite contexte și pot contribui la luarea unor decizii mai bune. Important este să se aleagă tipul de date potrivit pentru scopul urmărit și să se utilizeze metode adecvate de analiză pentru a obține informațiile dorite.

Care sunt câteva caracteristici ale big data-ului?

• Volum mare

• Viteză mare

• Varietate

• Veridicitate

• Variație

Answer explanation

In domeniul Big Data, conceptul de "4V" se referă la patru caracteristici esențiale ale unui set de date mare și complex:

Volumul: mărimea setului de date, exprimată în terabiți (TB) sau petabiți (PB)

Varietatea: tipurile de date incluse în setul de date, cum ar fi date structurate (cum ar fi date din baze de date relationale) și date nestructurate (cum ar fi documente text, imagini, video etc.)

Viteza: viteza cu care sunt generate și colectate datele

Veridicitatea: gradul în care datele sunt precise și valide

Aceste patru caracteristici sunt importante deoarece le fac dificil de gestionat și de analizat seturile de date mari și complexe. Este necesară utilizarea unor tehnici specializate și a unor instrumente adecvate pentru a face față acestor provocări.

Printre caracteristicile small data pot fi incluse:

• dimensiunea redusă

• viteza redusă de generare

• varietatea

• veridicitatea înaltă

Answer explanation

Caracteristicile small data pot include:

Dimensiuni reduse: small data poate fi stocată în sistemele de fișiere tradiționale sau în baze de date obișnuite, deoarece nu depășește dimensiunile maxime admise pentru aceste soluții.

Viteza redusă de generare: small data este adesea generată la o viteza mai lentă decât big data, astfel încât nu există probleme de procesare în timp real.

Veridicitate înaltă: small data este adesea mai precisă și mai validă decât big data, deoarece poate fi mai ușor curățată și verificată

Care considerați că sunt limite ale utilizării Big Data?

• Costuri ridicate

• Precizia

• Securitatea

• Gestionarea datelor

Answer explanation

Există mai multe limite ale utilizării Big Data, care pot include:

Costuri ridicate: colectarea, stocarea și prelucrarea Big Data poate fi costisitoare, deoarece necesită investiții în hardware și software specializat, precum și în resurse umane care să le gestioneze.

Dificultăți în gestionarea datelor: Big Data poate fi dificil de gestionat din cauza dimensiunilor sale mari și a varietății tipurilor de date incluse în setul de date.

Probleme de securitate: Big Data poate conține date sensibile, cum ar fi informații personale sau date financiare, astfel încât protejarea acestor date poate fi o provocare.

Probleme de precizie: Big Data poate conține date incorecte sau incomplete, ceea ce poate afecta precizia analizelor realizate pe baza acestor date.

Care considerați că sunt limite ale utilizării Small Data?

• scară limitată

• probleme de calitate a datelor

• probleme legate de protejarea lor

• timp și costuri

• probleme de etică

Answer explanation

Există mai multe limitări ale utilizării small data, inclusiv:

Scara limitată: Small data este, în general, mai restrânsă în dimensiune și scop față de big data, ceea ce poate limita capacitatea de a obține o viziune generală sau de a face generalizări valabile la nivel larg.

Probleme de calitate a datelor: Datele mici pot fi incomplete sau inexacte, ceea ce poate afecta calitatea deciziilor luate pe baza lor.

Timp și costuri: Colectarea și procesarea datelor mici poate fi mai costisitoare și mai consumatoare de timp decât procesarea datelor mari, deoarece poate necesita mai multe resurse umane și tehnologice.

Probleme de etică: Folosirea datelor mici poate implica încălcări ale drepturilor de autor sau ale drepturilor de proprietate intelectuală, precum și încălcări ale drepturilor indivizilor la intimitate și la protecția datelor personale.

Completează spațiul liber: Big data poate fi folosit pentru a îmbunătăți luarea deciziilor în afaceri, pentru a face previziuni, pentru a înțelege comportamentul consumatorilor și pentru a identifica .............. de piață.

Care dintre următoarele afirmații considerați că sunt mai adevărate:

• Big data poate fi influențat de factori subiectivi sau de context

• Small data poate fi influențată de factori subiectivi sau de context

Answer explanation

Factorii subiectivi pot avea o influență atât asupra datelor mici (small data), cât și asupra datelor mari (big data).

În cazul small data, aceste informații pot fi colectate prin intermediul interviurilor sau chestionarelor, care sunt adesea influențate de factori precum percepțiile, atitudinile sau opiniile subiecților. De exemplu, un chestionar care întreabă despre satisfacția clienților cu privire la un produs sau serviciu poate fi influențat de factori precum experiențele anterioare ale subiecților sau atitudinile lor față de producătorul respectiv.

În cazul datelor mari, acestea pot fi colectate din diverse surse, cum ar fi activitatea online, tranzacțiile financiare, sau chiar informații medicale. În unele cazuri, datele mari pot fi colectate automat, fără ca subiecții să fie conștienți de acest lucru. Cu toate acestea, chiar și în cazul datelor mari, factorii subiectivi pot avea o influență asupra modului în care sunt colectate și interpretate aceste informații. De exemplu, algoritmii care sunt folosiți pentru a analiza datele mari pot fi influențați de setările și opțiunile lor de bază, care pot reflecta prejudecăți sau opinii ale programatorilor care au creat aceștia.

Care considerați că sunt principalele diferențe dintre Big Data și Small Data?

Evaluate responses using AI:

OFF

Answer explanation

Printre altele, putem considera ca diferențe:

- sensul: Big Data se referă la bucăți mari de date care sunt prea voluminoase și complexe pentru a fi analizate și prelucrate prin tehnici tradiționale de prelucrare a datelor. Datele mici, dimpotrivă, se referă la date suficient de mici pentru ca oamenii să le înțeleagă atât din punct de vedere al volumului, cât și al formatului.

- volumul: Big Data este o combinație de volume nebunești de date structurate, semi-structurate și nestructurate generate în fiecare secundă și care inundă o afacere în fiecare zi. Când vine vorba de date mici, volumul este surprinzător de mic, ceea ce poate implica valori mai precise, de dimensiuni mușcate și care îl fac ușor accesibil și ușor de înțeles.

- viteza: viteza este rata la care datele sunt sosite, analizate și prelucrate pentru a îndeplini standardele specifice. Cantități enorme de date pot fi acumulate într-un interval scurt de timp, iar fluxul de date este masiv și continuu. Pe de altă parte, datele mici se referă la un tip de date, astfel încât acumularea de date este relativ lentă când vine vorba de date mici, iar fluxul de date este constant și controlat.

- varietatea: varietatea Big Data se referă la diferitele tipuri de date, inclusiv date structurate, semi-structurate, nestructurate și combinația acestora. Datele pot fi sub formă de documente, e-mailuri, texte, fișiere audio și video, grafică și altele. Big Data vine în mai multe formate, de la e-mailuri la tweets, până la rețele sociale și datele senzorilor. Sursele de date din aplicațiile tradiționale au fost în principal tranzacții legate de finanțare, călătorii, asigurări, asistență medicală, comerț cu amănuntul și procesare guvernamentală și judiciară