В чем заключаются основные различия между обработкой больших, средних и малых данных?

Возможно, имелись в виду различия между обработкой больших и малых данных. Некоторые из них:

• Объём. 4 Большие данные требуют большого объёма информации, в то время как малые данные не в такой же степени. 4
• Разнообразие. 4 Большие данные часто бывают неструктурированными и разнородными, в то время как малые данные, как правило, структурированы и единообразны. 1
• Скорость. 4 Большие данные состоят из массивных блоков информации, которые обычно периодически анализируются. 4 Малые данные можно обрабатывать гораздо быстрее, поэтому они часто включают информацию в реальном времени. 4
• Обработка. 1 Для обработки больших данных требуются распределённые платформы, такие как MapReduce или Spark. 1 Малые данные часто могут обрабатываться на одном компьютере или в оперативной памяти. 1
• Аналитика. 1 Для анализа больших данных часто требуются передовые методы аналитики, такие как машинное обучение. 1 Для малых данных могут быть использованы традиционные статистические методы. 1
• Безопасность. 1 Защита систем с большими данными намного сложнее. 1 Для малых данных методы обеспечения безопасности включают права пользователя, шифрование данных, хэширование и т. д.. 1
• Инфраструктура. 1 Для больших данных характерна более гибкая инфраструктура с горизонтально масштабируемым оборудованием. 1 Для малых данных — предсказуемое распределение ресурсов, в основном аппаратное обеспечение с вертикальной масштабируемостью. 1