Le terme « Small Data » s’oppose à « Big Data », qui désigne une combinaison de volumes insensés de données structurées, semi-structurées et non structurées générées chaque seconde. Le Big Data peut également être défini à l’aide des trois V des données : Volume, Vitesse et Variété. Le volume fait référence à la quantité de données générées chaque seconde ; la vélocité désigne la vitesse à laquelle les données sont reçues et traitées ; et la variété fait référence aux différents formats de données.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Les Big Data désignent des ensembles extrêmement volumineux de données structurées et non structurées qui sont trop complexes pour être comprises par l’homme. Auparavant, les données étaient synonymes de documents et de papiers, avec peut-être quelques photos ou vidéos, mais aujourd’hui, elles signifient bien plus que cela. Il est pratiquement impossible d’estimer la quantité de données que nous produisons chaque jour. On estime que près de 2,5 quintillions d’octets de données sont créés chaque jour, grâce au nombre croissant d’appareils numériques et à l’essor de l’internet des objets. En outre, les sites de réseaux sociaux génèrent de grandes quantités de données sous forme d’images, de vidéos et de graphiques, minute par minute. Le Big Data fait référence aux grands volumes de données produites à l’ère numérique, qui comprennent toutes les données Web générées par les courriels, les sites web, les plateformes de streaming et les sites de réseaux sociaux. Le Big Data ne se réfère pas seulement à la quantité de données générées et stockées électroniquement, mais aussi aux grands ensembles de données qui sont trop complexes pour être traités à l’aide des méthodes conventionnelles de traitement des données et qui nécessiteraient de nouvelles techniques algorithmiques.
Qu’est-ce qu’un Small Data ?
Les petites données sont des données suffisamment petites pour être comprises par l’homme, tant en termes de volume que de format. Le volume des données correspond à la quantité de données à traiter. Lorsqu’il s’agit de petites données, le volume est étonnamment plus petit, ce qui peut impliquer des mesures plus précises, de la taille d’une bouchée. Le terme « petites données » s’oppose à celui de « grandes données » (Big Data), qui désigne des données trop volumineuses et trop complexes pour être analysées et traitées par les techniques traditionnelles de traitement des données. Les petites données peuvent être définies comme de petits ensembles de données qui sont suffisamment capables d’avoir un impact sur les décisions dans le présent. Contrairement aux Big Data, le rythme auquel les petites données arrivent pour être traitées est régulier et contrôlé, et l’accumulation des données est également relativement lente, ce qui les rend faciles à traiter et facilement accessibles. Et le meilleur, c’est que les petites données sont partout et qu’elles sont faciles à comprendre pour l’homme, ce qui peut se traduire par de l’intelligence économique.
Différence entre Big Data et Small Data
Signification
– Le Big Data fait référence à de gros volumes de données trop volumineux et complexes pour être analysés et traités par les techniques traditionnelles de traitement des données. Les Big Data sont les grands volumes de données produits à l’ère numérique, qui comprennent toutes les données Web générées par les courriels, les sites Web, les plateformes de streaming et les sites de réseaux sociaux. Les petites données, au contraire, se réfèrent à des données suffisamment petites pour que les humains puissent les comprendre à la fois en termes de volume et de format.
Volume
– Le Big Data est une combinaison de volumes insensés de données structurées, semi-structurées et non structurées générées chaque seconde et qui inondent une entreprise au quotidien. Les applications web telles que les réseaux sociaux, les analyses en temps réel, les plateformes de streaming ou les sites de commerce électronique traitent un grand nombre de données, dont le volume dépasse les limites des systèmes de base de données traditionnels. Lorsqu’il s’agit de petites données, le volume est étonnamment plus petit, ce qui peut impliquer des mesures plus précises, de la taille d’une bouchée, et qui les rend facilement accessibles et compréhensibles.
Vélocité
– La vitesse est le rythme auquel les données arrivent, sont analysées et traitées pour répondre aux normes spécifiques. D’énormes quantités de données peuvent être accumulées en peu de temps et le flux de données est massif et continu. La meilleure façon de déterminer la vitesse du Big Data est d’examiner la vitesse des données produites par les clics des utilisateurs en temps réel. Les petites données, quant à elles, traitent un seul type de données, de sorte que l’accumulation de données est relativement lente lorsqu’il s’agit de petites données, et que le flux de données est régulier et contrôlé.
Variété
– La variété des Big Data fait référence aux différents types de données, y compris les données structurées, semi-structurées, non structurées et leur combinaison. Les données peuvent se présenter sous la forme de documents, de courriels, de textes, de fichiers audio et vidéo, de graphiques, etc. Les Big Data se présentent sous de multiples formats, allant des courriels aux tweets, en passant par les médias sociaux et les données de capteurs. Les sources de données dans les applications traditionnelles étaient principalement des transactions liées aux finances, aux voyages, aux assurances, aux soins de santé, à la vente au détail, à l’administration et au traitement judiciaire. Les types de sources se sont considérablement élargis pour inclure les données sociales, les données machine et les données transactionnelles.
Résumé de Big Data vs. Small Data
Le Big Data est une combinaison de volumes insensés de données structurées, semi-structurées et non structurées qui sont trop complexes pour être analysées et traitées par les techniques traditionnelles de traitement des données. Il s’agit de grands ensembles de données dont la taille dépasse les capacités de traitement, de stockage et d’analyse des outils logiciels habituels. Le Big Data est très différent du concept traditionnel de petites données en termes de volume, de vitesse, de variété et de véracité. Les petites données, au contraire, sont suffisamment petites pour être stockées sur une seule machine, en particulier sur des serveurs locaux ou sur un ordinateur portable, et pour être facilement accessibles.