ビッグデータとスモールデータの違いとは？

はじめに

みなさん、こんにちは！sento.groupです。
最近、ビッグデータとスモールデータという言葉をよく耳にしませんか？でも正直、何が大きくて何が小さいんじゃって感じで、その違いってよくわからないですよね。 そこで今回は、ビッグデータとスモールデータの違いについて、分かりやすく解説していきます！

ビッグデータって何だ？

ビッグデータとは、従来のデータベース管理ツールでは処理が難しいほど巨大で複雑なデータ集合のこと。 その特徴は、Volume（大量）、Variety（多様性）、Velocity（高速性）の3Vで表されます。
ソーシャルメディアの投稿データ、センサーから収集される機械のログデータ、GPSから取得される位置情報データとかが代表例ですね。

じゃあスモールデータは？

一方、スモールデータは、社内の業務データなど、比較的小規模な構造化データを指します。 販売データ、顧客データ、経理データなどがその例です。
スモールデータは、現場の業務改善やオペレーションの最適化に役立ちます！

ビッグデータとスモールデータの違いは？

ビッグデータとスモールデータの違いは、大量か少量かというデータの量だけではありません！
データ源やデータ形式、分析目的や分析手法、導入コストや導入期間、組織への影響やデータガバナンス、効果の実感やアジャイル性など、様々な点で異なります。
例えば、ビッグデータは社内外の多様なデータ源から収集され、構造化データと非構造化データを含むのに対し、スモールデータは主に社内の業務データから収集され、構造化データが中心となります。
また、ビッグデータは戦略的意思決定や将来予測に活用され、機械学習やAIなどの高度な分析手法が用いられますが、スモールデータは業務改善やオペレーションの最適化に活用され、統計分析やBIなどの従来型の分析手法が用いられます。
違いをまとめると、次の表みたいな感じ！

ビッグデータとスモールデータの活用事例

ビッグデータの活用事例として、ECサイトでのレコメンデーション最適化があります。膨大な量の購買履歴データや閲覧履歴データを分析し、個々の顧客の嗜好に合わせた商品推奨を行うことで、売上アップにつなげることができます。
また、製造業では、工場の設備から収集されるセンサーデータを分析し、機械の故障を予兆の段階で検知することで、生産ラインの停止を未然に防ぐことができます。これにより、メンテナンスコストの削減と生産性の向上を実現できるんです。
スモールデータの活用事例としては、小売店の売上データ分析があげられます。どの商品が売れ筋でどの商品が死に筋なのかを特定し、品揃えの最適化や販促施策の立案に活かすことができます。 また、顧客データを分析して、優良顧客の特徴を明らかにし、リピート率の向上やアップセル・クロスセルにつなげることも可能です。このように、スモールデータは現場レベルの意思決定に直結するため、活用効果を実感しやすいのが大きな魅力です！

ビッグデータとスモールデータの使い分け

ビッグデータとスモールデータは、それぞれ異なる目的と特性を持っています。そのため、企業は、自社の目的に応じて、両者を使い分ける必要があります。
例えば、長期的な市場動向を把握するにはビッグデータが適していますが、日々の業務改善にはスモールデータが効果的。また、ビッグデータとスモールデータを組み合わせることで、より深い洞察を得ることができます！

スモールデータ活用のススメ

実は、多くの企業がビッグデータへの投資で悩んでいます。膨大な量のデータを集めても、どう活用すればいいのか分からなくて、投資した割に効果が実感できないケースが少なくありません。。
一方スモールデータは、現場レベルの業務改善に直結し、導入効果を実感しやすいのが魅力。短期間で目に見える成果を生み出せるので、投資対効果の高いデジタル変革の取り組みとして今大注目なんです！
データ活用に悩んでいる企業の皆さん、スモールデータ活用にチャレンジしてみませんか？
sento.groupでは、SDO（スモールデータオプティマイゼーション）によって、みなさんの会社のスモールデータの活用を支援しています！
SDOって何？という方はぜひこちらの記事をご覧ください。

ぜひ一度、お気軽にお問い合わせください！
スモールデータの力を活用して、ビジネスを加速させましょう💪