В чем разница между работой с большими и малыми данными?
Разница между работой с большими и малыми данными заключается в объёме, структуре, целях и других характеристиках. rees46.ru www.geeksforgeeks.org
Большие данные (big data) — это огромные и сложные наборы информации, с которыми не могут справиться обычные методы обработки. www.geeksforgeeks.org Они могут быть представлены в виде больших блоков структурированных и неструктурированных данных. www.geeksforgeeks.org Большие данные помогают получить общую картину рынка, увидеть тренды, спрогнозировать спрос или конкуренцию, увеличить продажи за счёт понимания поведения покупателей. rees46.ru
Малые данные (small data) — это небольшие наборы информации, которые способны влиять на решения в настоящем. www.geeksforgeeks.org Как правило, они содержатся в одной компании, часто на одном компьютере и иногда в одном файле. rees46.ru Малые данные предназначены для решения повседневных задач, их легче обрабатывать вручную. rees46.ru
Некоторые другие различия:
- Структура и содержание. rees46.ru Большие данные часто бывают неструктурированными и разнородными. www.geeksforgeeks.org Малые данные, как правило, структурированы и единообразны. www.geeksforgeeks.org
- Правдивость. www.geeksforgeeks.org Качество и достоверность больших данных могут сильно различаться. www.geeksforgeeks.org Малые данные, как правило, являются высококачественными и надёжными. www.geeksforgeeks.org
- Обработка. www.geeksforgeeks.org Для обработки больших данных требуются распределённые платформы обработки, такие как MapReduce или Spark. www.geeksforgeeks.org Малые данные часто могут обрабатываться на одном компьютере или в оперативной памяти. www.geeksforgeeks.org
- Аналитика. www.geeksforgeeks.org Для анализа больших данных часто требуются передовые методы аналитики, такие как машинное обучение. www.geeksforgeeks.org Для анализа малых данных могут быть использованы традиционные статистические методы. www.geeksforgeeks.org
