Big and Small data

Con los dispositivos tecnológicos que usamos cada día, las nuevas tecnologías y en general con el uso de Internet, se ha dado paso a la generación de grandes cantidades de información. Esa información es almacenada y usada para realizar análisis con el fin de hallar la relación entre los datos y encontrar patrones de comportamiento de los clientes/mercado.

Los resultados de estos análisis tienen gran importancia para las empresas ya que les permite generar valor, entender el mercado e incrementar sus ingresos. Sin embargo, tanta información puede ser difícil de procesar.

Para dar solución a esta problemática nacen nuevas herramientas de almacenamiento y nuevos conceptos como lo son Big data y Small data. Hacen parte de una “clasificación” que se le da a la información usada en un área de interés, con la cual se puede hacer análisis que faciliten la detección de correlación entre los datos con los que cuenta una compañía.

¿Qué es Big data? ¿Qué es Small data? ¿Cuál es su diferencia?

Small data

Este concepto se define como el proceso por el cual hacemos uso y análisis de datos de menor tamaño y simplicidad, que afectan las particularidades de un negocio, forman parte de la rutina diaria y permiten conocer mejor lo que sucede en el entorno, así como identificar oportunidades para la eficiencia de los procesos y la relación con los clientes.

Small Data es un conjunto de datos con un formato y un volumen que los hace accesibles, informativos y de fácil procesamiento. Su objetivo es conectar, organizar y empaquetar los datos para que estén disponibles a todos los miembros de la organización, siendo accesibles en el día a día y con enfoque en una tarea especifica.

Big data

Son datos que contienen una mayor variedad, se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior; lo que se conoce como las tres V’s (aunque se han integrado más V’s a este concepto).

Big data está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y complejidad, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional no puede administrarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.

Small data vs Big data

Pensemos en Internet de las cosas (IoT), herramientas y dispositivos que nos han facilitado muchas labores. Con la información almacenada se pueden conocer patrones de comportamiento como hábitos de los clientes y sus preferencias.

Small Data permitiría realizar una gestión de stocks, es decir, con información específica acerca de la existencia de productos sea en un almacén o en una vivienda podemos realizar una gestión de la cantidad de productos necesarios.

Big Data no es un requerimiento para todos los casos en IoT, sin embargo, las empresas deben aprovechar la información que obtienen de todos estos dipositivos. Para ello, las organizaciones deben apostar por invertir en tecnologías Big Data y contratar equipos expertos que puedan hacer un buen uso de estas herramientas con fines analíticos y que puedan convertir los datos y resultados en Small Data útil para toda la compañía. Con Big data se pueden realizar predicciones de compras y productos que no estén en el stock pero que pueden llegar a ser útiles.

Otro ejemplo, es el caso de las etiquetas inteligentes en medicamentos, Small Data puede proporcionar información para su localización, así como otros atributos particulares de un determinado medicamento. Por otro lado, Big Data permite conocer, conforme avanza el tiempo, los motivos por los que los medicamentos caducan o se deterioran.

Una de las diferencias fundamentales entre el Small Data y el Big Data, es el uso del Small Data que es más asequible para las empresas, no requiere mucho almacenamiento y algunas de las empresas disponen de la tecnología necesaria. Además, ésta tecnología puede ser usada tanto por usuarios con grandes capacidades técnicas y analíticas como por usuarios de negocio que pueden trabajar con esos datos empleando herramientas sencillas.

¿Cuál usar?

Todo dependerá de los objetivos y los recursos con los que cuente la empresa. En general, Small Data brinda conocimiento sobre algo concreto que ha sido monitoreado, mientras que Big Data permite entender el por qué.

Asimismo, Small data puede ser considerado un complemento de Big data, ambos permitirán brindar información detallada sobre el comportamiento de los clientes, productos o servicios que ofrece una entidad, lo que permitirá obtener mejores análisis y predicciones para ofertar, crear nuevos productos y en general brindar valor a sus clientes y generar mayores ingresos a la organización.