Diferença entre Big Data e Small Data

O termo ‘Small Data’ contrasta com ‘Big Data’, que se refere a uma combinação de volumes insanos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados gerados a cada segundo. Big Data também pode ser definido usando os três Vs de dados: Volume, Velocidade e Variedade. Volume se refere à quantidade de dados gerados a cada segundo; velocidade significa a taxa na qual os dados são recebidos e processados; e a variedade refere-se aos diferentes formatos de dados.

O que é Big Data?



Big Data refere-se a blocos extremamente grandes de dados estruturados e não estruturados que são muito complexos para a compreensão humana. Os dados costumavam significar documentos e papéis, talvez com algumas fotos ou vídeos, mas agora significam muito mais do que isso. É quase impossível estimar a quantidade de dados que produzimos todos os dias. Acredita-se que quase 2,5 quintilhões de bytes de dados criados a cada dia, graças ao aumento do número de dispositivos digitais e ao crescimento da Internet das Coisas. Além disso, os sites de redes sociais geram grandes quantidades de dados na forma de imagens, vídeos e gráficos minuto a minuto. Big Data refere-se aos grandes volumes de dados produzidos na era digital, que incluem todos os dados da Web gerados por e-mails, sites, transmissão plataformas e sites de redes sociais. Big Data não se refere apenas à quantidade de dados gerados e armazenados eletronicamente, mas também aos grandes conjuntos de dados que são muito complexos para serem processados ​​usando métodos convencionais de processamento de dados e que exigiriam novas técnicas algorítmicas.

O que é um pequeno dado?

Dados pequenos se referem a dados pequenos o suficiente para o humanos compreender tanto em termos de volume quanto de formato. Volume de dados significa a quantidade de dados a serem processados. E quando se trata de dados pequenos, o volume é surpreendentemente menor, o que pode envolver métricas mais precisas e pequenas. O termo pequenos dados contrasta com Big Data, que, por outro lado, se refere a dados muito grandes e complexos para serem analisados ​​e processados ​​por técnicas tradicionais de processamento de dados. Pequenos dados podem ser definidos como pequenos conjuntos de dados que são capazes o suficiente para impactar as decisões no presente. Ao contrário do Big Data, a taxa na qual pequenos dados chegam para processamento é estável e controlada, e o acúmulo de dados também é relativamente lento, o que os torna fáceis de processar e facilmente acessíveis. E o melhor, pequenos dados estão em toda parte e é fácil para humanos compreender, o que de fato pode se traduzir em business intelligence.



Diferença entre Big Data e Small Data

Significado

-Big Data refere-se a grandes blocos de dados que são muito volumosos e complexos para serem analisados ​​e processados ​​por técnicas tradicionais de processamento de dados. Big Data são os grandes volumes de dados produzidos na era digital, que incluem todos os dados da Web gerados por e-mails, sites, plataformas de streaming e sites de redes sociais. Dados pequenos, ao contrário, referem-se a dados pequenos o suficiente para os humanos compreenderem tanto em termos de volume quanto de formato.

Volume



- Big Data é uma combinação de volumes insanos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados gerados a cada segundo e que inundam uma empresa todos os dias. Aplicativos da web como redes sociais, análises em tempo real, plataformas de streaming ou comércio eletrônico sites lidam com muitos dados, cujo volume excede os limites dos sistemas de banco de dados tradicionais. Quando se trata de dados pequenos, o volume é surpreendentemente menor, o que pode envolver métricas mais precisas e menores e que os torna facilmente acessíveis e fáceis de compreender.

Velocidade

- Velocidade é a taxa na qual os dados são recebidos, analisados ​​e processados ​​para atender aos padrões específicos. Enormes quantidades de dados podem ser acumuladas em um curto espaço de tempo e o fluxo de dados é massivo e contínuo. A melhor maneira de determinar a velocidade do Big Data é examinar a velocidade dos dados produzidos pelos cliques do usuário em tempo real. Os dados pequenos, por outro lado, lidam com um tipo de dados, então o acúmulo de dados é relativamente lento quando se trata de dados pequenos e o fluxo de dados é estável e controlado.

Variedade

- A variedade de Big Data refere-se aos diferentes tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados e a combinação destes. Os dados podem ser na forma de documentos, e-mails, textos, arquivos de áudio e vídeo, gráficos e outros. Big Data vem em vários formatos, desde e-mails a tweets para mídia social e dados do sensor. As fontes de dados em aplicativos tradicionais eram principalmente transações relacionadas a finanças, viagens, seguros, saúde, varejo e processamento governamental e judicial. Os tipos de fontes se expandiram dramaticamente para incluir dados sociais, dados de máquina e dados transacionais.

Big Data vs. Small Data: Gráfico de Comparação

Resumo de Big Data vs. Small Data



Big Data é uma combinação de volumes insanos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados que são complexos demais para serem analisados ​​e processados ​​por técnicas tradicionais de processamento de dados. Eles são grandes conjuntos de dados cujo tamanho está além da capacidade de ferramentas de software típicas para processar, armazenar e analisar. Big Data é bem diferente do tradicional conceito de pequenos dados em termos de volume, velocidade, variedade e veracidade. Dados pequenos, ao contrário, são dados pequenos o suficiente para serem convenientemente armazenados em uma única máquina, principalmente em servidores locais ou em um laptop, e são facilmente acessíveis.

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