Data Analitikada Big Data və Small Data: Hansını seçək?

Effektiv Data Analitika yanaşması təkcə məlumat toplamaq deyil, doğru məlumatı düzgün kontekstdə istifadə etməkdir. Data Analitika müasir biznes və texnologiya dünyasında uğurlu qərarların təməlini təşkil edir. Ancaq bu sahəyə yeni başlayanlar üçün tez-tez ortaya çıxan suallardan biri “Big Data” və “Small Data” anlayışları arasında fərqdir. Bu iki yanaşmadan hansının nə zaman seçilməsi daha məqsədəuyğundur?

Big Data nədir?

Big Data çox böyük həcmli, müxtəlif və sürətlə yaranan məlumat toplularını ifadə edir. Bu məlumatlar strukturlaşdırılmış, yarı-strukturlaşdırılmış və ya strukturlaşdırılmamış formada ola bilər. Məsələn, sosial media statistikaları, IoT cihazlarından axın məlumatlar, e-ticarət saytlarındaki tranzaksiyalar buna misaldır. Bu tip data adətən “xam” olur və istifadə olunmadan əvvəl təmizlənib təşkil edilməlidir. Data Analitika mütəxəssisləri üçün bu tip məlumatların düzgün emalı xüsusi bacarıq tələb edir və inkişaf etmiş Data Analitika alətləri olmadan bu çətin ola bilər.

Small Data nədir?

Small Data daha az həcmli, strukturlaşdırılmış və dəqiq göstəricilərdir. Buna misal olaraq, bir kampaniyanın effektivliyini ölçmək ücün sosial mediadan daxil olan kliklərin analiz edilməsini göstərmək olar. Excel, Power BI kimi alətlərlə bu məlumatlar rahatlıqla vizuallaşdırılır və qısa zamanda nəticə verir. Data Analitika sahəsində yeni başlayanlar üçün Small Data ilə işləmək ideal başlanğıcdır və praktiki Data Analitika bacarıqlarının inkişafı üçün əla fürsətdir.

Adətən Data Analitika mütəxəssisləri Big Data anlayışını “3V” modeli ilə izah edirlər: həcm (volume), müxtəliflik (variety) və sürət (velocity). Lakin nəzərə almaq lazımdır ki, bu yalnız Big Data üçün xarakterik deyil. Əslində, bu xüsusiyyətlər Big Data ilə Small Data arasındakı fərqləri müəyyən edən əsas faktorlardır və Data Analitika çərçivəsində düzgün təhlil üçün vacibdir.

“3V” modeli ilə Big Data və Small Data arasındakı əsas fərqlər

1. Həcm (Volume)

Məlumatın həcmi, emal etməli olduğunuz məlumatın ümumi miqdarını ifadə edir. Big Data, adından da göründüyü kimi, çox böyük ölçüdə əksər vaxtlarda strukturlaşdırılmamış formada məlumat toplusunu əhatə edir. Bu məlumatlar çox vaxt müxtəlif mənbələrdən toplanır. Data Analitika prosesində bu tip informasiya geniş analiz və xüsusi alətlərlə təmizlənmə tələb edir. Small Data isə əksinə, daha az miqdarda, fokuslanmış və ölçülə bilən, konkret göstəricilərə əsaslanan məlumatları əhatə edir. Data Analitika bu zaman daha operativ və sadələşdirilmiş yanaşma ilə həyata keçirilir.

 2. Müxtəliflik (Variety)

Bu daha çox neçə fərqli məlumat növünün istifadə olunduğunu göstərir. Sadə nümunə ilə izah edək: 

Əgər şirkətinizin veb saytına gələn trafikə baxırsınızsa, Big Data bütün ziyarətçiləri əhatə edir. Bu, geniş miqyasda və fərqli formatlarda məlumatlardır. İstifadəçi davranışları, cihaz növləri, klik axını və digər məlumatları Data Analitika müxtəlif qatlarda analiz edərək ümumi davranış tendensiyalarını üzə çıxarır. Small Data isə bunlardan yalnız birinə fokuslanır. Məsələn, yalnız sosial media üzərindən gələn ziyarətçilərin analizini aparırsınızsa bu artıq Small Data-dır. Yəni, daha spesifik və hədəflənmiş yanaşmadır.

 3. Sürət (Velocity)

Məlumatın sürəti, onun hansı templə toplanması və emal olunmasını göstərir. Big Data adətən böyük partiyalarla və fasilələrlə sistemə daxil edilir, daha sonra emal olunur. Əgər bu məlumat real vaxtda daxil olarsa, çox güman ki, idarəolunmaz həcmə çata bilər. Bu, Data Analitika prosesində əlavə güc və resurs tələb edir. Small Data isə tez-tez və ya real vaxt rejimində analiz edilə bilən, daha yüngül məlumat toplularını əhatə edir. Bu, onu daha çevik və gündəlik qərar qəbulunda praktik edir. Data Analitika burada daha sürətli nəticə əldə etməyə imkan verir.

Data Analitika sahəsində balans necə qurulur?

Müasir dövrdə uğurlu Data Analitika strategiyası yalnız Big Data və ya yalnız Small Data üzərində qurula bilməz. Əksinə, bu iki yanaşmanın bir-birini tamamladığı balanslı model daha effektiv nəticələr verir.

• Big Data sizə makro trendləri və irihəcmli istifadəçi davranışlarını analiz etməyə imkan verir.
• Small Data isə konkret vəziyyətlərə dərindən baxış və tez qərar qəbuletmə bacarığı qazandırır.

Data Analitika sahəsində balans Big Datanın strateji planlama üzrə vəzifəsini, Small Datanın isə qısa müddətdə praktik nəticə yaratma qabiliyyətini birləşdirməklə qurulur. Hər iki yanaşma bir-birini tamamlayaraq daha effektiv Data Analitika strategiyası yaratmağı mümkün edir. Əgər Data Analitika sahəsində karyera qurmaq istəyirsinizsə, hər iki anlayışı başa düşmək və tətbiq edə bilmək sizə böyük üstünlük verəcək.