¿Qué es el Small Data y como puede complementar al Big Data?

Big Data

El Business Intelligence es un proceso y una herramienta muy común en la mayoría de las empresas actualmente y que implica la utilización del Big Data. Se trata del análisis y gestión de datos, para su utilización en los procesos de toma de decisiones en los que el Big Data multiplica la relevancia y la utilidad del BI para las empresas al permitir un análisis más amplio, dinámico y multicanal.

Aunque el Big Data sea una herramienta de importancia actualmente, en algunas ocasiones ha conllevado procesos complicados debido a la complejidad organizativa y de gestión que hay detrás si su implementación no se realiza por profesionales expertos en la materia, no por los procesos tecnológicos en sí. Es por estas complejidades en las que se han ido encontrando ciertas organizaciones que progresivamente ha ido ganando terreno el análisis de datos en detalle, que es lo que llamamos Small Data y complementa al Big Data. No dejes pasar la oportunidad y obtén tu formación en big data.

¿Qué es el Small Data?

El nombre de Small Data aparece durante los primeros años del siglo XXI en empresas españolas de sectores como Telecomunicaciones, Utilities, Seguros o Banca cuando comenzaron a incorporar en sus procesos de negocio el uso de técnicas analíticas avanzadas de datos.

El objetivo de estos procedimientos analíticos era predecir el comportamiento de sus clientes ante determinados estímulos y aprovechar ese conocimiento para mejorar el rendimiento de sus acciones comerciales.

El Small Data es una técnica apropiada cuando queremos usar datos concretos, en menor volumen, pero que tienen más relación con nuestro negocio. Es decir, aquellos que nos son más cercanos y por tanto que nos ayudarán a tomar decisiones que aporten mayor valor añadido a nuestros clientes o nos aportarán información sobre la operativa diaria de nuestra empresa a fin de establecer una mejor planificación de los recursos.

Con el Small Data, sin llegar al detalle del Big Data, podemos conseguir entender esos datos de una forma más sencilla. El análisis de los datos se hace de una forma más organizada y presentada de forma accesible, puesto que se presenta con un formato más visual. La presentación del Small Data a una escala más pequeña y más personalizada que el Big Data. De esto modo pasamos de datos sin sentido a una información concreta y comprensible, lo que permitirá poder transformar los datos en decisiones de una forma más ágil.

El Small Data y el Big Data ¿Cómo se complementan?

El Small Data y el Big Data se complementan ya que ambas herramientas aportan diferentes perspectivas de solución a un mismo problema.

La diferencia que hay entre ambas, Big Data y Small Data, se encuentra en el número de registros. Es importante conocer las tareas que atienden estas dos áreas para actuar en la toma de decisiones empresariales

El Small Data otorga a las compañías datos relacionados más directamente con su proceso, mientras el Big Data analiza comportamientos y patrones predictivos a gran escala.  Para poner un ejemplo, lo que hace el Small Data en un entorno de Social Media es darnos datos más cualitativos de emociones, opiniones y sentimientos de usuarios que condicionan sus compras en tiempo real y que las empresas pueden usar gracias a las redes sociales para gestionar la comunicación.

A continuación vamos a explicar algunas de las características para el análisis de datos que pueden mejorar con la aplicación del Small Data. Estas mejoras permiten a la vez un análisis de datos más preciso y correcto de nuestro negocio. Gracias a la aplicación del Small Data, se puede mejorar cuatro características para el análisis más correcto de nuestro negocio:

• Visualización. La información obtenida se puede visualizar fácilmente y entender e interpretar la información obtenida resulta sencillo.

• Asequible. El Small Data es fácil de usar para la mayoría de las empresas. Con esta herramienta las empresas se centran solamente en lo que consideran más relevante e importante para su negocio a corto plazo.

• Ruido. Un pequeño volumen de datos comporta poco ruido, es decir poca información accesoria o directamente no relevante.

• Contexto. En un análisis de datos nunca debemos perder el contexto sobre el que deberemos tomar la decisión. No son solamente unos números y porcentajes, sino que debemos conseguir que tengan un significado real en un marco concreto, a la vez también tenemos que ser capaces de distinguir aquellos resultados con valores fuera de contexto. No tener en cuenta este contexto, o tomar uno inadecuado, generará los mismos problemas que si estuviéramos utilizando datos incorrectos, es decir tendríamos una mala calidad de datos que conllevaría a unos resultados erróneos después de su análisis.

En resumen, lo ideal es que exista una convergencia entre el Big Data y el Small Data para que las empresas puedan llegar a ser más productivas, eficientes y los clientes puedan estar mucho más satisfechos.

¿Crees que la combinación de sinergias entre Big Data y Small Data puede ser beneficiosa para tu proceso de negocio?