Согласно прогнозам консалтинговой фирмы Gartner к 2025 году почти 70% компаний переориентируются на применение «малых» и «широких» данных. В период пандемии стало ясно, что многие модели AI/ML не успевают приспособиться к глобальным изменениям. Для их обучения необходим большой объем новых данных и компании не успевают их собирать, так как все очень быстро меняется. Чтобы исправить эту проблему, можно использовать «малые» и «широкие» данные.
«Малые» данные (Small Data) – это данные, которые достаточно малы для понимания человеком (опросы, эксперименты, результаты исследований). А «широкие» данные (Wide Data) дают возможность анализировать и комбинировать структурированные и неструктурированные данные из различных источников.
Предполагается, что Small Data и Wide Data может заменить Big Data. Благодаря объединению двух подходов можно создавать более надежные модели для AI и преодолеть проблему недостатка данных для обучения.
