Small Data es un pequeño conjunto de datos accesibles, informativos y procesables, que se pueden entender sin el uso de sistemas y máquinas complejos para el análisis.
Pero, ¿cuál es el impacto de esto en el análisis de datos comerciales?
Small Data es la estrategia que se enfoca en la calidad de las informaciones recopiladas, no en el volumen.
El objetivo es tener solo información relevante, que realmente influya en las estrategias, acciones y campañas.
Ya existen muchas herramientas en el mercado capaces de manejar grandes volúmenes de datos, ya sea recopilarlos, almacenarlos o interpretarlos.
Sin embargo, existe una alta probabilidad de que la mayoría de estos datos no sean útiles para la toma de decisiones. Es muy importante tener una visión más amplia de los datos de mercado, y Small Data sirve para filtrar estos datos con precisión.
Ejemplos comunes de Small Data son:
- Datos de los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y ERP;
- Información de compras de materiales de marketing, materias primas y equipos
- Información de ventas de productos y clientes
- Datos sobre el comportamiento del cliente
- Datos del carrito de compras online
- Encuestas de satisfacción del cliente
- Entrevistas individuales
¿Cuáles son las diferencias entre Small y Big Data?
Los datos recopilados a través de Big Data provienen de fuentes muy amplias, ya sean externas o internas, mientras que Small Data proviene de fuentes dentro de la propia empresa.
Los datos pequeños generalmente se incluyen en los sistemas de procesamiento de transacciones y se recopilan con más cuidado antes de agregarlos a la base de datos o la capa de caché. Si se necesitan consultas analíticas inmediatas, las bases de datos tendrán réplicas de lectura.
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Procesamiento de datos
Como los sistemas de transacciones crean la mayoría de los Small Data, los análisis creados suelen estar orientados a lotes. Solo en casos excepcionales, las consultas se ejecutan directamente en los sistemas de transacciones.
Escalabilidad
Los sistemas de Small Data a menudo escalan verticalmente. Esta escala aumenta la capacidad del sistema al agregar más recursos a la misma máquina. El escalado vertical es más costoso, pero más simple de administrar.
Ciencia de los datos
Los algoritmos de aprendizaje automático necesitan datos de entrada correctamente codificados y bien estructurados, especialmente cuando se trata de datos de entrada que provienen de sistemas transaccionales, como un almacén de datos o un data lake.
Debido a que la etapa de preparación de datos es limitada, los algoritmos de aprendizaje automático que usan Small Data serán fáciles de implementar.
Seguridad de los datos
La seguridad de pequeños fragmentos de datos, que en su mayoría residen en sistemas de transacciones o almacenamiento de datos corporativos, incluye funciones como el cifrado de datos, privilegios de usuario y más. Los proveedores de bases de datos correspondientes proporcionan estas funciones de seguridad.
¿Por qué las empresas se están centrando más en este tipo de datos?
Los Small Data son más humanos y se pueden aprovechar de manera efectiva para afectar la toma de decisiones importantes. El análisis de datos, incluso cuando está relacionado con el desarrollo de IA, debe basarse en datos obtenidos recientemente y en cantidades más pequeñas.
Además, la recopilación de datos a gran escala, típicamente asociada con los enfoques de Big Data (incluida la recopilación de grandes cantidades de datos con fines analíticos) es un desafío para muchas organizaciones.
Incluso si Big Data está disponible, los costos, el tiempo y la energía para implementar el aprendizaje automático supervisado convencional aún pueden ser muy desafiantes.
Además, la toma de decisiones por parte de los humanos y la IA se ha vuelto más compleja y exigente, y requiere una mayor variedad de datos para una mejor conciencia situacional.
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Información en tiempo real
Small Data está siempre a mano, lo que permite una toma de decisiones rápida o incluso en tiempo real.
Aquí hay algunas acciones que se pueden tomar partiendo de esta estrategia.
- Comprender los desencadenantes que hacen que los clientes compren
- Mejorar el proceso de generación de leads
- Cambiar la forma en que comercializa sus productos
- Ajustar sus estrategias de marketing en tiempo real
Afortunadamente, Small Data también ha demostrado su eficacia en el tratamiento de aplicaciones similares para la resolución de problemas y la toma de decisiones. Y el hecho de que sean más específicos y manejables los convierte en excelentes complementos para una amplia variedad de información, incluidos los aprendizajes proporcionados por Big Data.
