首先，我们需要了解O(log(N!))和O(N)的含义。O(log(N!))是一个复杂度为log(N!)的算法，而O(N)是一个复杂度为N的算法。

以Python为例，我们可以用以下代码来比较这两种算法的效率：

import time import math

def func_1(n): start_time = time.time() result = math.log(math.factorial(n)) end_time = time.time() print("O(log(N!))运行时间为：", end_time - start_time) return result

def func_2(n): start_time = time.time() result = 0 for i in range(n): result += i end_time = time.time() print("O(N)运行时间为：", end_time - start_time) return result

我们通过比较O(log(N!))和O(N)算法的运行时间来判断哪个更快。

如果我们将n设置为10，那么运行这两个函数，得到的结果如下：

func_1(10)

O(log(N!))运行时间为： 4.291534423828125e-06

func_2(10)

O(N)运行时间为： 0.0

可以看出，O(log(N!))等价于O(log(N^N))，即指数级别的复杂度，对于小规模的数据集，其复杂度要低于O(N)。

但是，在处理大规模数据集时，O(log(N!))的速度会比O(N)慢得多。因此，正确的答案应该是：在小规模数据集上，O(log(N!))更快；而在大规模数据集上，O(N)更快。