Small Data: concepto, ventajas y diferencias con el Big Data

Small Data: los microdatos al servicio de las pymes

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Cuando se trata del análisis de datos, generalmente pensamos en Big Data. Sin embargo, el concepto de Small Data es igualmente importante y se abre paso silenciosamente. Este ofrece pistas que advierten sobre las grandes tendencias en términos de la gestión de pymes.

Según la empresa francesa MyDataModels, los microdatos representan hoy en día el 85% de los datos que se recopilan en la empresa.

En este artículo, te contamos de qué se trata esta prometedora tendencia y en qué se diferencia del procesamiento de datos a gran escala o Big Data.

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Small data: definición

El término Small Data hace referencia a todos los microdatos, microinformación o pequeñas pistas que se recolectan diariamente dentro de una empresa, a través de:

  • archivos:
    • hojas de cálculo de Excel,
    • cronogramas o planning de proyectos,
    • estudios e informes internos,
    • reportes de avance,
    • fotos, videos, etc;
  • aplicaciones:
    • calendarios,
    • correo electrónico,
    • mensajes instantáneos,
    • redes sociales;
  • sensores físicos o digitales;
  • software operacional como un CRM (base de datos relacional).

Small data vs. Big data: ¿qué diferencias hay?

Contar con herramientas eficaces de soporte a la toma de decisión, contrariamente a lo que se suele pensar, no depende del volumen de datos analizados (cantidad), sino de la rigurosidad de dicho análisis (calidad).

Olivier Sibony, especialista en toma de decisiones estratégicas de la Escuela de Estudios Superiores de Comercio (HEC) de París.

¿Cuál es la diferencia entre el Big y el Small Data?

Con la expansión de Internet, las personas no paran de generar datos digitales (videos, fotos, texto, etc.), los cuales almacenan en la nube y comparten a través de diferentes canales.

Este aumento en el volumen de datos generados, así como la variedad en el contenido y la necesidad de rapidez, es lo que ha llevado a los analistas de datos a buscar nuevas formas de almacenar y estudiar los datos dentro de un contexto digital. A este fenómeno se le conoce como Big Data.

Este análisis se aplica principalmente a los sectores de las finanzas y las ventas, pero también a las telecomunicaciones, la salud, la industria, la administración pública, etc.

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© Feedback Provokers

Con el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), las grandes empresas, especialmente las GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple y Microsoft) y sus científicos de datos, pueden explotar y analizar datos masivos, públicos y privados, para orientar sus estrategias de marketing.

En contraposición, el Small Data busca dar relevancia a la data pequeña con la que cuentan empresas y organizaciones de menor tamaño, la cual puede ser suficiente para mejorar su rendimiento.

Dicho de otra manera: los análisis predictivos que resultan del análisis de datos bien seleccionados y reducidos, son a veces más precisos que aquellos producto de los más complejos algoritmos.

Debido a esto, este tipo de análisis es más pertinente para los expertos de cada departamento que día a día se enfrentan a una variedad de datos que no saben cómo utilizar, así como:

  • gerentes de producto,
  • gerentes de marketing,
  • gerentes financieros.

Ventajas y utilidad del small data en la empresa

Como vimos antes, el small data puede ser útil para cada uno de los departamentos de la organización. Dependiendo de los procesos particulares que se quieran optimizar, aportará ventajas específicas. Te presentamos algunas.

1. Precisión en la toma de decisiones

Utilizando el Small Data, las empresas están en la capacidad de tomar decisiones basadas en criterios objetivos, cuantificables y mensurables. Este tipo de datos puede utilizarse para estudiar y luego optimizar la productividad y la eficiencia de todos los departamentos, particularmente:

  • recursos humanos,
  • ventas,
  • marketing,
  • logística, etc.

Puesto que no se trata de los datos en sí, sino de cómo utilizarlos, los responsables de cada departamento utilizan los datos que resultan ser pertinentes y útiles en el contexto de un problema concreto.

2. Mejora en la Gestión Laboral

El Small Data puede ser utilizado por el Departamento de Recursos Humanos para la mejora de la calidad de la vida laboral.

Analizar la frecuencia en el uso de herramientas de comunicación interna, puede contribuir a detectar empleados influyentes o posibles caídas en la motivación del equipo. Esto puede dar paso a una mejora de la estrategia de gestión laboral.

3. Optimización del viaje del cliente

El Departamento de Marketing puede utilizar el Small Data, incluidos datos transaccionales como la cesta media de la compra y el lugar de compra (físico o web), para:

  • entender puntos de bloqueo,
  • saben en dónde centrar sus esfuerzos.

4. Rigurosidad en el análisis de la información

Recopilar, consolidar y unificar los datos de los clientes, permite llevar a cabo acciones de marketing personalizadas, a partir de:

  • la estandarización de la recolección de datos,
  • su centralización y análisis, a partir de una herramienta.

Herramientas para small data

Explotar de manera inteligente los microdatos de tu empresa puede reposar en la implementación de dos tipos de herramientas:

Herramientas analíticas

Entre las herramientas de análisis de datos están:

  • Las plataformas de gestión de datos como Knime Analytics, la cual contribuye a la innovación analítica, permite descubrir el potencial oculto en los datos para extraer nuevos conocimientos y pone al alcance de toda la organización los flujos de trabajo del data science.
  • Las herramienta de Business Intelligence (BI) como Alteryx, la cual proporciona una arquitectura abierta y flexible, capaz de integrarse con otras aplicaciones para asumir más proyectos y que los directores de cada departamento, cuenten con datos más cualificados.
  • Los software tipo ERP, CRM, SIRH, etc.

Herramientas predictivas

Para ir más allá del análisis, existen además soluciones que permiten extraer valor a los datos de forma simple y directa para generar modelos predictivos automáticos.

Es el caso del aprendizaje automatizado (machine learning), concepto basado en enfoques matemáticos y estadísticos, que da a los ordenadores la capacidad de resolver tareas de forma autónoma.

Big and Small data: la unión hace la fuerza

Si puedes permitírtelo, ¡utiliza ambos!

Mientras que el Big Data te indica cuáles son las tendencias a seguir en tu sector de actividad (los hábitos de consumo o el comportamiento del cliente tipo), pequeños conjuntos de datos bien seleccionados, dotan de perspectiva dicha información.

En resumen, la unión Small Data / Big Data asegura el aprovechamiento de los datos a través de la tecnología, sin descuidar la visión humana y generando una verdadera ventaja competitiva para tu empresa.

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