Différence entre les mégadonnées et les petites données

Le terme «petites données» contraste avec le «big data», qui fait référence à une combinaison de volumes insensés de données structurées, semi-structurées et non structurées générées à chaque seconde. Les mégadonnées peuvent également B définies à l'aide des trois VS des données: volume, vitesse et variété. Le volume fait référence à la quantité de données générées à chaque seconde; La vitesse signifie la vitesse à laquelle les données sont reçues et traitées; et la variété se réfère aux différents formats de données.

Qu'est-ce que le Big Data?

Les mégadonnées se réfèrent à des morceaux extrêmement importants de données structurées et non structurées qui sont trop complexes pour la compréhension humaine. Les données signifiaient des documents et des articles, avec peut-être quelques photos ou vidéos, mais maintenant cela signifie bien plus que cela. Il est presque impossible d'estimer la quantité de données que nous produisons chaque jour. On pense que presque 2.5 Onthytes de données de données créées chaque jour, grâce au nombre croissant d'appareils numériques et à la croissance de l'Internet des objets. De plus, les sites de réseautage social génèrent de grandes quantités de données sous la forme d'images, de vidéos et de graphiques à quelques minutes. Les mégadonnées se réfèrent aux grands volumes de données produites à l'ère numérique, qui incluent toutes les données Web générées par des e-mails, des sites Web, des plateformes de streaming et des sites de réseautage social. Les mégadonnées se réfèrent non seulement à la quantité de données générées et stockées électroniquement, mais aussi aux grands ensembles de données trop complexes pour être traités à l'aide de méthodes de traitement des données conventionnelles et qui nécessiteraient de nouvelles techniques algorithmiques.

Qu'est-ce qu'une petite données?

Les petites données se réfèrent aux données suffisamment petites pour que les humains comprennent à la fois en termes de volume et de format. Le volume de données signifie la quantité de données à traiter. Et en ce qui concerne les petites données, le volume est étonnamment plus petit, ce qui peut impliquer des mesures plus précises et de la taille d'une bouchée. Le terme de petites données contraste avec les mégadonnées, qui, d'autre part, se réfère aux données trop grandes et complexes pour être analysées et traitées par des techniques traditionnelles de traitement des données. Les petites données peuvent être définies comme de petits ensembles de données suffisamment capables pour avoir un impact sur les décisions dans le présent. Contrairement aux mégadonnées, la vitesse à laquelle les petites données arrivent pour le traitement sont stables et contrôlées, et l'accumulation de données est également relativement lente, ce qui les rend faciles à traiter et facilement accessibles. Et la meilleure partie, les petites données sont partout et il est facile pour les humains de comprendre, ce qui, en fait, peut se traduire en Business Intelligence.

Différence entre les mégadonnées et les petites données

Signification

- Les mégadonnées se réfèrent à de gros morceaux de données trop volumineuses et complexes pour être analysées et traitées par des techniques traditionnelles de traitement des données. Les mégadonnées sont les grands volumes de données produites à l'ère numérique, qui incluent toutes les données Web générées par des e-mails, des sites Web, des plateformes de streaming et des sites de réseautage social. Les petites données, au contraire, se réfèrent aux données suffisamment petites pour que les humains puissent 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 à chaque seconde et qui inontte une entreprise à chaque jour. Des applications Web comme les réseaux sociaux, les analyses en temps réel, les plateformes de streaming ou les sites de commerce électronique traitent de nombreuses données, dont le volume dépasse les limites des systèmes de base de données traditionnels. En ce qui concerne les petites données, le volume est étonnamment plus petit, ce qui peut impliquer des mesures plus précises et de la taille d'une bouchée et qui les rend facilement accessibles et faciles à comprendre.

Rapidité

- La vitesse est la vitesse à laquelle les données sont arrivées, analysées et traitées pour respecter les normes spécifiques. D'énormes quantités de données peuvent être accumulées dans un court laps de temps et le flux de données est massif et continu. La meilleure façon de déterminer la vitesse des mégadonnées est d'examiner la vitesse des données produites par les clics utilisateur en temps réel. De petites données, en revanche, traitent d'un type de données, donc l'accumulation de données est relativement lente en ce qui concerne les petites données, et le flux de données est stable et contrôlé.

Variété

- La variété des mégadonnées fait référence aux différents types de données, notamment des données structurées, semi-structurées et non structurées, et la combinaison de celles-ci. Les données peuvent se présenter sous la forme de documents, d'e-mails, de textes, de fichiers audio et vidéo, de graphiques et autres. Les mégadonnées sont disponibles dans plusieurs formats allant des e-mails aux tweets aux médias sociaux et aux données des capteurs. Les sources de données dans les applications traditionnelles étaient principalement des transactions liées aux finances, aux voyages, aux assurances, aux soins de santé, au commerce de détail et au gouvernement et au traitement judiciaire. Les types de sources se sont considérablement élargis pour inclure les données sociales, les données de la machine et les données transactionnelles.

Big Data vs. Petites données: tableau de comparaison

Résumé des mégadonnées vs. Petites données

Les mégadonnées sont une combinaison de volumes insensés de données structurées, semi-structurées et non structurées qui sont trop complexes pour être analysées et traitées par des techniques traditionnelles de traitement des données. Ce sont de grands ensembles de données dont la taille dépasse la capacité des outils logiciels typiques pour traiter, stocker et analyser. Les mégadonnées sont très différentes du concept traditionnel de petites données en termes de volume, de vitesse, de variété et de véracité. Les petites données, au contraire, sont des données suffisamment petites pour être stockées facilement sur une seule machine, en particulier les serveurs locaux, ou un ordinateur portable, et est facilement accessible.