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定義-Small Dataとはどういう意味ですか？
小さいデータは、ターゲットを絞ったデータ取得とデータマイニングに依存するデータの使用を表します。 企業や他の関係者がデータの使用をどのように見るかについての変化を説明し、企業が大量の取得データを使用して顧客の行動を特定したりビジネスを推進したりできるという考えを中心に、ビッグデータへのトレンドに対抗することを目的としています重要な方法でインテリジェンス。 対照的に、スモールデータアプローチでは、少ない労力で特定のデータセットを取得する必要があり、提案者はより効率的なビジネスプラクティスであると考えています。
TechopediaがSmall Dataについて説明します
中核となる小さなデータの考え方は、企業がビッグデータ分析で一般的に使用される種類のシステムを取得することなく、実用的な結果を得ることができるということです。
これがどのように機能するかについての常識的な見方のために、ビッグデータの取得に使用される可能性のある特定のシステムのいくつかを検討してください。 企業は大量のサーバーストレージに投資し、高度な分析マシンとデータマイニングアプリケーションを使用して、ユーザーアクションの日時や人口統計情報など、さまざまなデータを大量に探してネットワークを探します。 このすべてが中央のデータウェアハウスに集められ、複雑なアルゴリズムがデータを並べ替えて処理し、詳細レポートに表示します。
これらの種類のプロセスは多くの点で企業に利益をもたらしていますが、多くの企業はこれらの対策に多大な労力が必要であり、場合によってははるかに堅牢性の低いデータマイニング戦略を使用して同様の結果を達成できることを発見しています。 たとえば、このハードウェアとソフトウェアをすべて入手して顧客を完全に監視するのではなく、単純な調査、メーリングリストの回答、またはその他の有機的なボランティア情報を使用して顧客関係戦略を作成できます。 より小規模なソフトウェアインフラストラクチャを使用して、より基本的なデータを取得することもできます。
小規模データは、企業が現在、より洗練されたビジネスプロセスをサポートする最新および最新のテクノロジーへの一種の執着から引き戻す方法の1つです。 小さなデータを宣伝する人々は、企業がリソースを効率的に使用し、特定の種類のテクノロジーに過剰に投資しないようにすることが重要であると主張しています。
